Resumen

Esta reunió anual contará con pláticas magistrales a cargo de ponentes de universidades, tecnológicos, institutos y centros de investigación a lo largo del país.

Asimismo, se realizará la entrega del premio nacional de computación e inauguración del año académico.

Pláticas

• INTELIGENCIA ARTIFICIAL INTERPRETABLE CON REDES BAYESIANAS

La creciente difusión y popularidad de los sistemas inteligentes basados en el denominado aprendizaje automático plantea la disyuntiva de su uso indiscriminado frente a la necesidad de comprender el funcionamiento interno de los mismos. La explicación post hoc, a la que habitualmente se recurre ante los modelos de caja negra, no resulta suficiente para modelizaciones y decisiones en el ámbito científico ni tampoco en situaciones de alto riesgo. En tales casos se requiere que el humano sea capaz de interpretar tanto la salida del sistema como el proceso interno seguido por el mismo hasta alcanzar dicho resultado. En esta conferencia analizaremos las potencialidades en interpretabilidad del paradigma conocido como red Bayesiana enfatizando su transparencia y versatilidad para llevar a cabo distintos tipos de razonamiento, como por ejemplo el predictivo, diagnóstico, intercausal, contrafáctico, o abductivo. Se mostrarán diversos casos de uso reales tanto de modelización como de optimización en dominios como la neurociencia computacional y la industria.

Ponente

Pedro Larrañaga, Universidad Politécnica de Madrid

• DE LO MINÚSCULO A LO INFINITO: RAZONAMIENTO BAYESIANO Y MODELOS GRÁFICOS EN IA

En esta plática voy a presentar un panorama de mi trayectoria en investigación, inspirada en razonamiento bayesiano y los modelos gráficos probabilistas y causales. Buena parte de mi investigación esta motivada por problemas reales, que van desde la predicción de mutaciones de virus hasta la clasificación de galaxias. Realizamos un tour de diferentes tipos de modelos gráficos: clasificadores bayesianos, modelos ocultos de Markov, redes bayesianas, procesos de decisión de Markov y redes bayesianas causales; y veremos como estos modelos nos ayudan a resolver una gran variedad de problemas en diferentes dominios: automatizar un endoscopio, reconocer ademanes, reconocer emociones, controlar el nivel de dificultad de juegos en rehabilitación virtual, predecir la mutaciones del virus del VIH, coordinar un robot de servicio, predecir el precio de la energía y clasificar galaxias.

Ponente

L. Enrique Sucar, INAOE

• APRENDIZAJE E INTELIGENCIA COMPUTACIONAL APLICADA AL ANÁLISIS DE BIOSEÑALES: UN PANORAMA DE AVANCES, RETOS Y OPORTUNIDADES

Durante esta charla, el Dr. Torres García abordará algunas de las aplicaciones y métodos desarrollados en los grupos de investigación en los que ha participado, basados en aprendizaje e inteligencia computacional, para el análisis de bioseñales provenientes de seres humanos. Además, se describirán algunos de los retos y oportunidades con el objetivo de mejorar estos sistemas en tareas orientadas a la comunicación asistida, la reintegración y rehabilitación de personas con discapacidad; así como en interfaces cerebro-computadora (BCI) e interfaces humano-computadora (HCI). También se discutirán aplicaciones en la identificación temprana de patologías, como las asociadas a enfermedades neurodegenerativas, por ejemplo, el Alzheimer.

Ponente

Alejandro Torres García, INAOE

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