23 de febrer

Introducció a la Intel·ligència Artificial: algoritmes de cerca.

Professor: Mario Gutiérrez

 

En aquesta sessiò farem una breu introducció a la Inteligència Artificial (IA), incloent una mica història i conceptes generals. Un tipus freqüent de problemes en IA consisteix en explorar tots els diferents estats o combinacions d'un sistema, per exemple tots els possibles camins per anar d'un punt A a un punt B o els possibles valors que podem escriure en una casella quan solucionem un Sudoku. En aquesta sessió també veurem diferents algoritmes de cerca i la seva aplicaciò práctica al clàssic Travelling Salesman Problem.  

​

25 de febrer

Introducció al aprenentatge automàtic

Professora: Maria Salamó

​

L'aprenentatge automàtic (més conegut pel seu terme en anglès, machine learning)  és en l'actualitat una de les àrees d'investigació més utilitzades en el desenvolupament d'aplicacions intel·ligents. Aquesta sessió està enfocada a donar una visió introductòria al machine learning. En concret, s'introduiran conceptes fonamentals de l'aprenentatge automàtic, es veuran quines tècniques de machine learning es poden aplicar a diferents tipus de problemes i  es detallarà com enfocar el desenvolupament d'una aplicació amb machine learning. Finalment es veurà un cas pràctic. 

​

4 de març

Introducció al Deep Learning: Casos pràctics en Visió per Computador.

Professor: Eloi Puertas

​

Introducció a les arquitectures de xarxes neuronals més utilitzades en problemes de Deep Learning aplicats a Visió per computador. Es mostrarà aplicacions concretes desenvolupades amb les llibreries python més utilitzades per a implementar Deep Learning. Utilitzarem l'entorn en el núvol Google Collab per tal de poder disposar de màquines amb GPU's per poder executar i visualitzar els resultats independentment de l'ordinador que faci servir l'alumnat.

​

11 de març

Aprenentatge automàtic per al processament del llenguatge natural 

Professora: Mireia Farrús

                                                       

El llenguatge és la capacitat humana de comunicar-nos, i un dels reptes de la intel·ligència artificial és saber portar aquesta capacitat a la comunicació home-màquina. Avui en dia són moltes les eines que podem utilitzar en aquest sentit, com la traducció automàtica, el reconeixement de la parla, i la síntesi de veu, entre d’altres. En aquesta sessió veurem com s’utilitza l’aprenentatge automàtic en aquestes aplicacions i com ha evolucionat en les últimes dècades.

​

25 de març

Aplicacions avançades (del machine learning a sistemes complexos)

Professor: Pedro Almagro

​

En esta sesión analizaremos algunos modelos y metodologías del aprendizaje automático que resultan útiles en el estudio de los sistemas complejos. Concretamente abordaremos modelos de aprendizaje automático que son capaces de aprender a partir de datos relacionales (redes de información) y a partir de series temporales. Presentaremos algunos de los modelos más populares a la hora de llevar a cabo este tipo de aprendizaje y realizaremos una pequeña práctica en la que los estudiantes tendrán la posibilidad de utilizar dichos modelos sobre datos reales.