Si bien se trata de un espacio de capacitación para docentes en entornos no formales, la convocatoria también será para todo el público. Cómo hacer reservas.
El día viernes 11 de agosto, a las 19: 00 horas se realizará una disertación titulada “Inteligencia Artificial y la matemática detrás de los datos” organizado por Jorge Valdez, de la FCEN UNCuyo Sede Tupungato y a cardo del expositor Nicolás Guillermo Tripp de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, la Facultad de Ingeniería, Universidad Nacional de Cuyo y Head of Artificial Intelligence, InterBrain.
Las personas interesadas en participar del cafe científico, podrán asistir en La Buena Cosecha, Tupungato. Viernes 11 de agosto, 19:00 horas (se pide puntualidad). Para reservas comunicarse al siguiente número telefónico: 2622 305198
Temas que se abordarán
Se nos ha presentado a la inteligencia artificial (IA) como una entidad omnisciente, dotada de un razonamiento autónomo y con la capacidad de inferir sobre el futuro. La IA se aplica actualmente en innumerables problemas como la traducción y redacción de textos, detección de fraudes, recomendación de contenidos, logística de almacenes, detección de enfermedades, evaluación del cambio climático, rendimiento de campos, vigilancia, etc. Sin embargo, la IA no es producto de la magia sino de modelos matemáticos que se descubren a partir del análisis de una vasta cantidad de datos, cuidadosamente adecuados y almacenados.
Existen diferentes estrategias para obtener los modelos matemáticos, algunas se basan en abordajes estadísticos clásicos mientras otras buscan emular el comportamiento del cerebro humano.
La precisión alcanzada en las predicciones se encuentra estrechamente relacionada tanto con la cantidad, como con la naturaleza y calidad de los datos. Gracias a la evolución de la Internet, la masificación de los dispositivos móviles y las redes sociales, la producción de datos ha crecido de forma exponencial. A su vez, la oferta de capacidad de cómputo en la nube permite procesar, en tiempo real, información de diversas fuentes como textos, mensajes de redes sociales, muestras de audio, imágenes y videos; todo transformado a un formato apropiado que permita extraer los patrones subyacentes en los datos, lo cual solo es posible mediante la matemática.
