El Centro Interdisciplinario en Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático (CICADA) convoca a la población estudiantil y a los investigadores nacionales y extranjeros a formar parte de las actividades abiertas que la institución llevará a cabo durante el año 2022.

El centro, que cuenta con la participación de los docentes de la Facultad de Psicología Alejanda López y Álvaro Cabana, organizará diversos cursos y seminarios abiertos para quienes deseen participar.

Seminarios “Ética y ciencia de datos”

Durante el primer semestre del año se desarrollan, el último viernes de cada mes desde abril hasta julio, un ciclo de seminarios temáticos sobre la “Ética y ciencia de datos”.

En total serán cuatro seminarios. El primero se realizó el 29 de abril y se llamó “Ni éticos ni neutrales: los retos de la IA de alto impacto” y el segundo, a realizarse el 25 de mayo, se denominará “desafíos éticos en la aplicación de sistemas automáticos de reconocimiento facial: el caso uruguayo. Los dos últimos reciben el nombre de “Buenas (y malas) prácticas de la evaluación de sistemas de IA” y “Ética, sesgo y Ciencia de Datos en la Educación” y están pautados para el 24 de junio y el 29 de julio, respectivamente.

Para obtener más información sobre los seminarios, haga clic aquí.

Segundo semestre

Para la segunda mitad del año se realizará una vez más el curso “Aprendizaje Automático Básico para Científicos” (AABC) –clic aquí para ver información de la edición 2021 en EVA – y luego se desarrollará la Escuela de Primavera.

Otros cursos avanzados

El CICADA también apoya los cursos más avanzados de “Aprendizaje automático para datos en grafos” y el de “R Paralelo”. El primero de estos es de modalidad semestral e inicia en agosto.

Por otro lado, el curso “Programación Paralela con R y Rstudio: Una introducción” (10 créditos), que también es semestral, comienza en setiembre. Este estará a cargo de la Dra. Rina Surós, profesora emérita de la Universidad Central de Venezuela. La profesora responsable será la Dra. Paola Bermolen, de la Facultad de Ingeniería, Udelar.

El objetivo de este curso es el desarrollo y optimización de algoritmos altamente escalables a ser ejecutados en plataformas paralelas para el análisis de datos. Durante este se utilizarán las herramientas R y Rstudio de programación paralela para computadoras personales. Desde el punto de vista de la informática el análisis de datos requiere del paralelismo para almacenar, recuperar y procesar grandes cantidades de datos, más grandes de las que normalmente se pueden tratar en una computadora personal. La implementación eficiente a gran escala requiere enfoques y algoritmos completamente nuevos. Se usarán las técnicas de procesamiento de datos conocidas, independientemente del campo de aplicación.

Al final del curso se revisarán las últimas técnicas para problemas realmente complejos que requieren combinar Algoritmos Paralelos y Big Data como el paquete paquete ff y bigmemory (The BigMemory Project (www.bigmemory.org)).

Los conocimientos previos exigidos son: Estadística básica. Manejo instrumental de R (Rstudio) y se recomienda tener conocimientos previos de Estadística básica.

Horas de clase: 3 horas de clases teóricas por semana. Total de horas de dedicación del estudiante: 150. Más información:

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