Jornadas de Informática Orientadas al Software
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Machine Learning / Data Science / Artificial Intelligence

01 y 02 de Noviembre
Universidad Católica de Santiago del Estero
Departamento Académico Rafaela

Acerca del evento

Acerca del evento

El objetivo de las JOINS (Jornadas de Informática orientadas al Software) es generar un espacio de capacitación local de trascendencia regional y sostenible en el tiempo sobre temáticas afines al Desarrollo de Software y las Tecnologías de la Información. Son organizadas desde la carrera Ingeniería en Informática con la intención que permitan la actualización y capacitación de alumnos, docentes, egresados y profesionales del área.

Donde

Universidad Católica de Santiago del Estero
Departamento Académico Rafaela
Bv. Hipólito Irigoyen 1502, Rafaela, Santa Fe

Cuando

Noviembre 2019
Viernes 01 de 16:30hs a 21:00hs
Sábado 02 de 09:00hs a 12:30hs

Disertantes

Quienes participan como oradores este año

Ariel Wolfmann

Ariel Wolfmann

Especialista en Data Science y Machine Learning

Tomás Moreyra

Tomás Moreyra

Computólogo de la UNC

Ariel Rossanigo

Ariel Rossanigo

Ingeniero en Computación

Juan Pedro Fisanotti

Juan Pedro Fisanotti

Ingeniero en Computación

Mariano Ferrero

Mariano Ferrero

Magíster en Inteligencia Artificial

Agenda

Estos son los eventos en cada uno de los días

Registración

Tomás Moreyra
Carlos Matías de la Torre

De la exploración de datos a modelos en producción
Tomás Moreyra y Carlos Matías de la Torre

Existe una brecha entre hacer una exploración de datos y ser parte de un equipo que desarrolla un proyecto de machine learning. En esta charla quiero transmitir algunas prácticas y consejos que nos ayudaron a resolver problemas y poner soluciones en producción.

Break

Ariel Rossanigo

Deep learning para el procesado de imágenes
Ariel Rossanigo

Durante la charla se dará una introducción a Deep learning y los distintos tipos de layers usados para el procesamiento de imágenes. Además mencionaremos herramientas disponibles para la implementación y un ejemplo de clasificación utilizando Keras y TensorFlow como backend.

Juan Pedro Fisanotti

Introducción a las GANs: Redes Neuronales capaces de crear
Juan Pedro Fisanotti

Las GANs (Generative Adversarial Networks) son redes neuronales artificiales que se entrenan de una forma muy particular, con el objetivo de que aprendan a "crear" contenido. El contenido pueden ser imágenes de un estilo en particular, caras de personas, poemas, partituras de música, noticias de política, etc. Básicamente cualquier tipo de dato que podamos expresar como salida de una red neuronal, y del que dispongamos de un dataset de ejemplos para que la red utilice como guía. En esta charla explicaremos un poco mejor su funcionamiento, y luego mostraremos una demo en vivo de un ejemplo.

Cierre

Registración

Mariano Ferrero

Análisis técnico de mercados financieros utilizando técnicas de aprendizaje automático
Mariano Ferrero

Grandes volúmenes de datos y escenarios con alta incertidumbre son dos características claves que se dan en la gran mayoría de los mercados financieros (en el mundo del trading para ser más precisos), dando lugar a un problema complejo difícil de analizar para las personas. En base a esto, crear modelos derivados de los datos utilizando técnicas de aprendizaje automático parece ser una excelente idea. En esta charla nos proponemos entender cómo funciona el mundo del trading, qué significa el análisis técnico y cómo podríamos utilizar modelos estadísticos para tomar mejores decisiones en este contexto.

Break

Ariel Wolfmann

Recomendaciones en Rappi
Ariel Wolfmann

En esta charla vamos a hacer una introducción a los sistemas de recomendación, cuáles son los principales objetivos, requerimientos, mejores prácticas y benchmarks. Asimismo, vamos a hacer un recorrido por las arquitecturas usadas en Rappi para realizar distintos tipos de recomendaciones dependiendo de en qué etapa del túnel de ventas se encuentra el usuario.

Ariel Rossanigo

Clustering & the curse of dimensionality
Ariel Rossanigo

En la charla se hará una introducción a los problemas de clustering y a las técnicas disponibles para tratar de resolverlos, explicando ventajas y limitaciones de cada enfoque. Asimismo, se mostrarán técnicas de reducción de dimensionalidad, las cuales nos serán útiles para poder visualizar los datos, todo esto acompañado de ejemplos de manual. Una vez hecho esto vamos a pasar a un caso de uso más real, con muchas dimensiones, pocas de ellas útiles y muchas sin utilidad. Vamos a ver cómo podemos combinar algunas técnicas para lidiar con esta problemática y terminar con un algoritmo que devuelva clusters que tengan sentido en un tiempo razonable.

Cierre

Lugar

¿Dónde se realizan las JOINS?

U.C.S.E. - D.A.R.

Universidad Católica de Santiago del Estero - Departamento Académico Rafaela, desde 1997 formando profesionales en diferentes áreas de conocimiento.

Registración

EVENTO FINALIZADO

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Recordá que para confirmar tu registro, es necesario que pases por la Universidad a abonar.

Docentes y Alumnos UCSE DAR
Sin Costo

Egresados
$400

Público General
$500