El encuentro anual más importante de Inteligencia ......El encuentro anual más importante de...
Transcript of El encuentro anual más importante de Inteligencia ......El encuentro anual más importante de...
El encuentro anual más importante de Inteligencia Computacional /
Artificial con la participación de prestigiosos investigadores nacionales
e internacionales presentando Ponencias y Tutoriales con los mas
recientes avances y desarrollos de IC / IA en ciencias, modelamiento,
salud, aplicaciones científicas, tecnológicas, comerciales e industriales
Programa día 1 - miércoles 12 de diciembre
Hora
08:30 — 09:00 Registro -Bienvenida
09:00 —10:00 ”SVM a través del Tiempo para Determinar la Autorregulación de Flujo Sanguíneo Cerebral”
. Universidad de Santiago de Chile
10:00 —11:00 ”Fuzzy and Neural Network Prediction Intervals: Planning, Forecas-ting and Control of Microgrids”
Universidad de Chile.
11:00 —11:30 COFFEE BREAK
11:30 —13:00 ”IC en interfaces Cerebro-Máquina”
Pontificia Universidad Católica de Río de Janeiro, Brasil.
13:00 —14:00 ALMUERZO
14:00 —15:30 ”Tecnologías Multiprocesado-res y GPU”
Universidad de Santiago de Chile.
“Acceso a Datos Astronómicos y Análisis en Python Notebooks”
Universidad de Valparaíso.
15:30 —16:00 COFFEE BREAK
16:00 —17:30 ”Inteligencia Artificial en la Empresa Privada Chilena”
Webdox legal informatics & data.
”The Universe in a Stream: the Challenge of Astronomical Alert Brokers”
Universidad de Chile.
17:30 —19:00 ”Aplicación de Modelos Gene-rativos en Bioinformática”
Teselagen
”Aplicación de Inteligencia Artifi-cial como Apoyo Diagnóstico para la Prevención de la Ceguera”
DART.
19:00 —19:30 Mesa Redonda: “Inteligencia Computacional e Innovación”
19:30 CIERRE PRIMERA JORNADA
Hora
08:30 — 09:00 Registro
09:00 —10:30 ”Transfer Learning Through Semi-supervised Deep Generative Models”
Harvard University.
10:30 —11:00 COFFEE BREAK
11:00 —12:30 ”Computational Intelligence Applications in Healthcare - parte I”
Natural Selection, Inc.
12:30 —14:00 ALMUERZO
14:00 —15:30 “La Retina como Máquina de Cómputo”
. Universidad Técnica Federico Santa María.
”Deep learning in Astronomy: Images and Light Curves”
Universidad de Concepción.
15:30 —16:00 COFFEE BREAK - Inicio Concurso de Posters
16:00 —17:00
Concurso de Posters
17:00 —18:30 "Non-parametric Cluster Analysis of Human Optical Brain Imaging data”
Pontificia Universidad Católica, Chile.
”Latent Representations for Astro-nomical Data Analysis Using Varia-tional Autoencoders”
Universidad Austral.
18:30 —19:30
Recepción y Premiación Concurso de Posters
19:30 CIERRE SEGUNDA JORNADA
Programa día 2 - jueves13 de diciembre
Hora
08:30 — 09:00 Registro
09:00 —10:30 ”Computational Intelligence Applications in Healthcare - parte II”
Natural Selection, Inc.
10:30 —11:00 COFFEE BREAK
11:00 —12:30 ”Generative Adversarial Network for Time Series with Not Fixed Time Length and Time Intervals”
Harvard University.
12:30 —14:00 ALMUERZO
14:00 —15:30 “SVM y Redes Neuronales Convolucionales para Recono-cimiento de Patrones en Seña-les Sísmicas de los Volcanes”
Universidad de la Frontera, Temuco, Chile.
”Data Orchestration with Spark”
Universidad de Chile.
15:30 —16:00 COFFEE BREAK
16:00 —17:30 “Aplicaciones Biomédicas en Chile”
Universidad de Chile.
“Machine Learning for Self-calibration”
Universidad de Santiago de Chile.
17:30 CLAUSURA DEL CONGRESO
Programa día 3 - viernes 14 de diciembre
La Dra. Marley Rebuzzi Vellasco recibió los grados de licenciada y de magíster en Ingeniería Eléctrica de la Pontificia Universidad Católica do Rio de Janeiro, Brasil, en 1984 y 1987, respecti-vamente, y el de doctora en Ciencia de la Computación de University College London en 1992. La Dra. Vellasco es actualmente Directora del Departamento de Ingeniería Eléctrica de la PUC-Rio y dirige el Laboratorio de Inteligencia Computacional y Robótica de la misma institución. Es autora de cuatro libros y mas de 45 artículos en revistas profesionales, 300 artículos de confe-rencias y 15 capítulos de libros en las áreas de soft computing y aprendizaje de máquinas. Sus líneas de investigación incluyen redes neuronales, lógica difusa, sistemas neuro-difusos, mode-los neuro-evolucionarios, robótica y agentes inteligentes, aplicados a los sistemas de apoyo en la toma de decisiones, clasificación de patrones, predicción de series de tiempo, el control, la optimización y la minería de datos.
Pavlos Protopapas recibió su doctorado en física teórica de la Universidad de Pensilvania. Mien-tras estuvo en Penn, se desempeñó como director asociado del National Scalable Cluster Pro-ject (NSCP), uno de los intentos iniciales de computación distribuida a gran escala en un modelo de grillas. Colaborador activo y mentor en la comunidad de investigación de astroestadística, Protopapas es investigador del Centro Harvard-Smithsoniano de Astrofísica, y se desempeñó como científico principal / líder de proyecto para el Time Series Center, un proyecto lanzado por la Iniciativa de Harvard en Innovative Computing. Sus intereses de investigación se encuen-tran en los tránsitos planetarios, el sistema solar exterior, la variabilidad fotométrica, la micro-lentecia; en ciencias de la computación le interesan las grandes bases de datos y la minería de datos en astronomía, con énfasis en la extracción de características, detección de anomalías y búsquedas de similitud en series de tiempo. En el Institute for Applied Computational Sciece, IACS, enseña y guía a estudiantes como profesor de ciencias computacionales. Junto con Efthi-mios Kaxiras, creó Applied Math 207, un curso básico del IACS en métodos de optimización es-tocástica, popular entre los estudiantes de las disciplinas de ciencia social, ciencias e ingeniería.
El Dr Gary Fogel tiene mas de 25 años de experiencia en la aplicación de inteligencia compu-tacional a problemas de la vida real. Recibió el grado de doctor en biología de la Universidad de California, Los Angeles, en 1998, y el de licenciado en biología, de la Universidad de California, Santa Cruz, en 1991. El trabajo del Dr Fogel incluye aplicaciones en biomedicina desde descubri-miento de fármacos a tests de diagnósticos y optimización de procesos y precios. El Dr Fogel es IEEE Fellow y ha recibido premios de Sigma Xi y otras organizaciones por su trabajo en análisis predictivo utilizando métodos de aprendizaje de máquinas.
: