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<\/p>\nCon el objetivo de compartir sus conocimientos en base a las experiencias obtenidas en el presente a\u00f1o, profesionales del Grupo de Procesamiento de Se\u00f1ales, Im\u00e1genes 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 instituci\u00f3n con el objetivo de fortalecer sus conocimientos en el amplio campo de la investigaci\u00f3n, especialmente en la Inteligencia Artificial.<\/p>\n
En este contexto, \u00a0El M.Sc. Itamar F. Salazar Reque, detall\u00f3 las experiencias aprendidas en la \u201cEscuela de Verano de Aprendizaje Profundo y Aprendizaje por Refuerzo\u201d de Canad\u00e1 (Deep Learning Reinforcement Learning Summer School \u2013 DLRL Summer School) que se realiz\u00f3 del 3 al 7 de agosto y que present\u00f3 temas importantes en investigaci\u00f3n en el \u00e1rea de Inteligencia Artificial. Adem\u00e1s, en este curso, se desarrollaron charlas y paneles distribuidos de dos d\u00edas de Deep Learning y tres d\u00edas de Reinforcement Learning. As\u00ed mismo, el Investigador coment\u00f3 de forma pr\u00e1ctica temas que se brindaron en esta semana de aprendizaje como: \u201cQuirks of Deep Emergent Languages\u201d, \u201cSelf-Supervised Visual Learning\u201d, \u201cIntroduction to Reinforcement Learning\u201d, entre otros temas. Cabe resaltar que\u00a0 en este curso de verano, se present\u00f3 un poster cient\u00edfico sobre muestras adversas en redes neuronales convolucionales.<\/p>\n
De igual manera, el Ing. Daniel Arteaga Mel\u00e9ndez, tambi\u00e9n comparti\u00f3 con los asistentes las experiencias de la Escuela de Verano de Procesamiento de Lenguaje Natural y Traducci\u00f3n Autom\u00e1tica (Natural Language Processing and Machine Translation) que se llev\u00f3 a cabo del 6 al 8 de enero en la Pontificia Universidad Cat\u00f3lica del Per\u00fa. Este curso tuvo por objetivo incentivar la investigaci\u00f3n en el campo de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) y Traducci\u00f3n Autom\u00e1tica (MT) con lenguas originarias del Per\u00fa para la futura generaci\u00f3n de investigadores en ling\u00fc\u00edstica computacional; en ese contexto, participaron en el evento profesionales de ingenier\u00eda de sistemas, electr\u00f3nica, mecatr\u00f3nica, y profesionales de ling\u00fc\u00edstica. Entre los participantes se encontraban personas que hablaban una lengua aborigen, adem\u00e1s del castellano.<\/p>\n
En la charla el investigador tambi\u00e9n resalt\u00f3 los temas que se desarrollaron en este curso como: \u201cIntroducci\u00f3n al Procesamiento de lenguaje Natural\u201d (NLP) indicando que el objetivo de este campo de investigaci\u00f3n es hacer que una computadora pueda entender y obtener informaci\u00f3n del lenguaje humano. As\u00ed mismo se vieron temas como: \u201cRedes Neuronales Recurrentes (RNN) y Lenguage Models\u201d, \u201cVector Space Models: Redes Neuronales y Word Embeddings\u201d,\u00a0\u00a0\u201cRedes Seq2seq y MT\u201d entre otros.<\/p>\n
De esta forma los investigadores de nuestra instituci\u00f3n, siguen capacit\u00e1ndose y compartiendo nuevos temas con el fin de aplicarlos en futuros proyectos e investigaciones para el bienestar del pa\u00eds.<\/p>\n
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