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August 31, 2020
Investigadores del INICTEL-UNI brindaron charla sobre “Técnicas de Inteligencia Artificial”
El M.Sc. Itamar F. Salazar Reque y el Ing Daniel Arteaga Meléndez, profesionales de la Dirección de Investigación y Desarrollo Tecnológico (DIDT) del INICTEL-UNI compartieron sus experiencias obtenidas, en Inteligencia Artificial, en cursos de verano realizados este año en Perú y Canadá.
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Por: rguzmanm
Con el objetivo de compartir sus conocimientos en base a las experiencias obtenidas en el presente año, profesionales del Grupo de Procesamiento de Señales, Imágenes e Inteligencia Artificial del INICTEL-UNI, detallaron los conocimientos obtenidos en los cursos de verano en los cuales participaron. Esta charla fue brindada para los profesionales de nuestra institución con el objetivo de fortalecer sus conocimientos en el amplio campo de la investigación, especialmente en la Inteligencia Artificial.
En este contexto, El M.Sc. Itamar F. Salazar Reque, detalló las experiencias aprendidas en la “Escuela de Verano de Aprendizaje Profundo y Aprendizaje por Refuerzo” de Canadá (Deep Learning Reinforcement Learning Summer School – DLRL Summer School) que se realizó del 3 al 7 de agosto y que presentó temas importantes en investigación en el área de Inteligencia Artificial. Además, en este curso, se desarrollaron charlas y paneles distribuidos de dos días de Deep Learning y tres días de Reinforcement Learning. Así mismo, el Investigador comentó de forma práctica temas que se brindaron en esta semana de aprendizaje como: “Quirks of Deep Emergent Languages”, “Self-Supervised Visual Learning”, “Introduction to Reinforcement Learning”, entre otros temas. Cabe resaltar que en este curso de verano, se presentó un poster científico sobre muestras adversas en redes neuronales convolucionales.
De igual manera, el Ing. Daniel Arteaga Meléndez, también compartió con los asistentes las experiencias de la Escuela de Verano de Procesamiento de Lenguaje Natural y Traducción Automática (Natural Language Processing and Machine Translation) que se llevó a cabo del 6 al 8 de enero en la Pontificia Universidad Católica del Perú. Este curso tuvo por objetivo incentivar la investigación en el campo de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) y Traducción Automática (MT) con lenguas originarias del Perú para la futura generación de investigadores en lingüística computacional; en ese contexto, participaron en el evento profesionales de ingeniería de sistemas, electrónica, mecatrónica, y profesionales de lingüística. Entre los participantes se encontraban personas que hablaban una lengua aborigen, además del castellano.
En la charla el investigador también resaltó los temas que se desarrollaron en este curso como: “Introducción al Procesamiento de lenguaje Natural” (NLP) indicando que el objetivo de este campo de investigación es hacer que una computadora pueda entender y obtener información del lenguaje humano. Así mismo se vieron temas como: “Redes Neuronales Recurrentes (RNN) y Lenguage Models”, “Vector Space Models: Redes Neuronales y Word Embeddings”, “Redes Seq2seq y MT” entre otros.
De esta forma los investigadores de nuestra institución, siguen capacitándose y compartiendo nuevos temas con el fin de aplicarlos en futuros proyectos e investigaciones para el bienestar del país.
En este contexto, El M.Sc. Itamar F. Salazar Reque, detalló las experiencias aprendidas en la “Escuela de Verano de Aprendizaje Profundo y Aprendizaje por Refuerzo” de Canadá (Deep Learning Reinforcement Learning Summer School – DLRL Summer School) que se realizó del 3 al 7 de agosto y que presentó temas importantes en investigación en el área de Inteligencia Artificial. Además, en este curso, se desarrollaron charlas y paneles distribuidos de dos días de Deep Learning y tres días de Reinforcement Learning. Así mismo, el Investigador comentó de forma práctica temas que se brindaron en esta semana de aprendizaje como: “Quirks of Deep Emergent Languages”, “Self-Supervised Visual Learning”, “Introduction to Reinforcement Learning”, entre otros temas. Cabe resaltar que en este curso de verano, se presentó un poster científico sobre muestras adversas en redes neuronales convolucionales.
De igual manera, el Ing. Daniel Arteaga Meléndez, también compartió con los asistentes las experiencias de la Escuela de Verano de Procesamiento de Lenguaje Natural y Traducción Automática (Natural Language Processing and Machine Translation) que se llevó a cabo del 6 al 8 de enero en la Pontificia Universidad Católica del Perú. Este curso tuvo por objetivo incentivar la investigación en el campo de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) y Traducción Automática (MT) con lenguas originarias del Perú para la futura generación de investigadores en lingüística computacional; en ese contexto, participaron en el evento profesionales de ingeniería de sistemas, electrónica, mecatrónica, y profesionales de lingüística. Entre los participantes se encontraban personas que hablaban una lengua aborigen, además del castellano.
En la charla el investigador también resaltó los temas que se desarrollaron en este curso como: “Introducción al Procesamiento de lenguaje Natural” (NLP) indicando que el objetivo de este campo de investigación es hacer que una computadora pueda entender y obtener información del lenguaje humano. Así mismo se vieron temas como: “Redes Neuronales Recurrentes (RNN) y Lenguage Models”, “Vector Space Models: Redes Neuronales y Word Embeddings”, “Redes Seq2seq y MT” entre otros.
De esta forma los investigadores de nuestra institución, siguen capacitándose y compartiendo nuevos temas con el fin de aplicarlos en futuros proyectos e investigaciones para el bienestar del país.
