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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ADAPTIVE MACHINE LEARNING FOR DATA STREAMS
Resumen:
Big Data e Internet de las cosas (IoT) tienen el potencial de cambiar fundamentalmente la forma en que interactuamos con nuestro entorno. El desafío de obtener conocimientos de Internet de las cosas (IoT) ha sido reconocido como una de las oportunidades más interesantes y clave tanto para el mundo académico como para la industria. El análisis avanzado de flujos de big data de sensores y dispositivos está destinado a convertirse en un área clave de la investigación de minería de datos a medida que aumenta el número de aplicaciones que requieren dicho procesamiento. Tratar con la evolución a lo largo del tiempo de tales flujos de datos, es decir, con conceptos que se desvían o cambian por completo, es uno de los problemas centrales en la minería de flujos. En esta charla, se presentará una descripción general de la minería de flujos de datos y presentaré algunas herramientas populares de código abierto para la minería de flujos de datos.
Dr. Albert Bifet
Profesor de la Universidad de Waikato e IP de París
Participante:
Biografia:
Es profesor en la Universidad de Waikato e IP de Paris. Anteriormente trabajó en Huawei Noah's Ark Lab en Hong Kong, Yahoo Labs en Barcelona, y UPC BarcelonaTech. Es coautor de un libro sobre Machine Learning from Data Streams publicado en MIT Press. Es uno de los líderes de software MOA, scikit-multiflow y Apache SAMOA entornos para implementar algoritmos y ejecutar experimentos para aprendizaje en línea a partir de flujos de datos en evolución. Se desempeñó como Copresidente de la pista Industrial de IEEE MDM (2016), ECML PKDD (2015), y como Copresidente de KDD BigMine (2019-2012) y ACM SAC Data Streams Track (2021-2012).
Moderador:
Dr. Félix Castro
Fecha:
Miércoles 30 de Junio - 12:00 horas (Centro de México)
