Presentación
El Diccionario de Oxford define la Inteligencia Artificial (IA) como la teoría y el desarrollo de sistemas informáticos capaces de realizar tareas que normalmente requieren de la inteligencia humana, como la percepción visual, el reconocimiento del habla, la toma de decisiones y la traducción entre idiomas.
La IA ha despertado un amplio interés en los sectores público y privado, debido a los diversos desarrollos tecnológicos e impactos que ha tenido y tiene en la sociedad. Además, tiene gran auge desde el punto de vista científico por todas las disciplinas, áreas y técnicas que se aplican.
Objetivo
El Coloquio Nacional en Inteligencia Artificial busca conjuntar a especialistas en las áreas que componen a la IA para que brinden conferencias sobre temas de su especialidad. Los invitados son contactados por el comité organizador. Las pláticas están programadas por 50 minutos y están dirigidas principalmente a investigadores y estudiantes de posgrado.
Este Coloquio se transmite una vez por mes, generalmente los miércoles a las 12:00 hrs. por las ligas de YouTube de las instituciones organizadoras.
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28 de octubre de 2020
IA, Aprendizaje Profundo y Virtualización
Reseña:
En esta charla demostraré cómo el concepto de virtualización es fundamental para la IA.
La aplicación del concepto de virtualización al aprendizaje profundo conduce al principio de aprendizaje local que, como el principio de relatividad, es simple de enunciar pero tiene consecuencias de gran alcance. Mostraremos cómo el principio de aprendizaje local resuelve una serie de problemas abiertos en la teoría del Aprendizaje Profundo (por ejemplo, por qué el aprendizaje Hebbiano no funciona en las redes neuronales convolucionales para la visión por computadora) y conduce naturalmente a las nociones de canal de aprendizaje profundo (DLC), retropropagación aleatoria y recirculación.
Finalmente, especularemos sobre el papel de la virtualización y el futuro de la IA.
Participante:
Prof. Dr. Pierre Baldi
Profesor distinguido del Departamento de Informática, Director del Instituto de Genómica y Bioinformática, Director Asociado del Centro de Aprendizaje de Máquinas y Sistemas Inteligentes de la Universidad de California en Irvine
Pierre Baldi obtuvo una maestría en Matemáticas y Psicología de la Universidad de París, y un doctorado en matemáticas del Instituto Tecnológico de California.
Actualmente es profesor distinguido en el Departamento de Ciencias de la Computación, Director del Instituto de Genómica y Bioinformática y Director Asociado del Centro para el Aprendizaje Automático y Sistemas Inteligentes en la Universidad de California Irvine. El enfoque a largo plazo de su investigación es la comprensión de la inteligencia en los cerebros y las máquinas.
Ha hecho varias contribuciones a la teoría del aprendizaje profundo, desarrolló y aplicó métodos de aprendizaje profundo para los problemas en las ciencias naturales como la detección de partículas exóticas en la física, la predicción de las reacciones en la química y la predicción de la estructura secundaria y terciaria de las proteínas en la biología.
Ha escrito cinco libros y más de 300 artículos revisados por expertos. Ha recibido el premio Lew Allen de 1993 en el JPL, el premio E. R. Caianiello 2010 por investigación en aprendizaje de máquinas, y un premio de investigación de la facultad de Google en 2014.
Es miembro electo de la AAAS, AAAI, IEEE, ACM y ISCB.
Moderador:
Dr. Felix Castro Espinoza - Presidente de SMIA
Fecha:
Miércoles 28 de octubre - 12:00 horas (Centro de México)
programa
