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SUMMARY:Charla de Navent
DESCRIPTION:Titulo: Una red neuronal te aconseja qué casa comprar\nOrador: Federico Vadell \nResumen:\nSi bien las redes neuronales han sido criticadas por su rendimiento en el contexto de las recomendaciones de tipo collaborative filtering y por su falta de explicabilidad\, su versatilidad mediante el uso de embeddings nos permite tener un buen control sobre cómo generan recomendaciones.\nEn la charla se verá el detalle de cómo se puede utilizar una red neuronal sencilla para generar recomendaciones de tipo collaborative filtering con buenos resultados. \nBio del orador:\nFederico es graduado de la Licenciatura en Ciencias Matemáticas de la Universidad CAECE y desde 2019 forma parte del área de investigación y desarrollo de real estate en Navent como científico de datos. Su principal interés se encuentra en el campo de las redes neuronales enfocadas a la generación de recomendaciones y de análisis de imágenes.
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SUMMARY:Charla de Onapsis
DESCRIPTION:Titulo: ¿Cómo es «hacer» un lenguaje?\nOrador: Mega Losiggio \nResumen:\n¿Alguna vez te preguntaste qué pasa entre que escribís un programa y se ejecuta? En esta charla corta vamos a explorar un poco el mundo de los lenguajes\, los compiladores y cómo se usan en Onapsis para analizar programas. \nBio del orador:\nMega Losiggio estudia Lic. en Ciencias de la Computación en la UBA y forma parte del equipo de Ingeniería de Onapsis como desarrollador; trabaja con herramientas de análisis de código estático y dinámico para varios lenguajes\, ayudando a crear soluciones que detecten errores antes de que puedan tener un impacto real.\nEntre sus principales áreas de interés están los compiladores\, los lenguajes de programación y el análisis de programas.\nAnteriormente trabajó en Huayra GNU/Linux\, la distribución de Linux de Conectar Igualdad\, donde buscaba nuevas maneras de hacer accesible la tecnología y el software libre para estudiantes secundarios.
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SUMMARY:Charla de Santander Tecnología
DESCRIPTION:Titlulo: Importancia en el diseño de ecosistemas de APIs para el procesamiento de datos. \nOrador: Marcelo Andres Garcia. \nResumen: \nÍndice:\n– Desafíos a la hora de implementar productos de terceros.\n– Importancia en la comprensión en producto de 3ros\, análisis de la información\, procesamiento de datos y variables para los mismos.\n– Tratamiento y composición de datos en un ecosistema de APIs\n– Importancia en la construcción de una solución flexible y escalable para capturar\, analizar y procesar los datos.
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SUMMARY:Panel de Mujeres en la ciencia "Mujeres recorriendo la ciencia"
DESCRIPTION:Cuatro mujeres científicas de Exactas que trabajan en distintas áreas relacionadas con las ciencias de la computación\, cada una está en una etapa distinta de la carrera científica\, nos van a contar qué problemas las apasionan y algunos detalles técnicos de cómo los están resolviendo. \nFlorencia Zanollo \nBio:\nHola\, soy Flopy\, estudiante de Lic en Cs de la Computación. Estoy en lo que\, espero\, sea mi último año y a lo largo de la carrera trabajé en un par de empresas (incluyendo un estudio de videojuegos)\, hice una pasantía de investigación en Japón y trabajé en investigación dentro del LaFHIS\, donde también hice mi tesis. Actualmente estoy haciendo una pasantía en Microsoft y tratando de rendir los finales que me quedan. \nTema:\nAl igual que en otras áreas de inteligencia artificial\, Control de Eventos Discretos intenta sintetizar (i.e. automatizar) la resolución de un problema a partir de una especificación.\nPodemos pensar el problema como un juego de dos jugadores y\, tanto las reglas como el tablero\, serán representados mediante autómatas finitos\, siendo el conjunto de acciones las jugadas posibles. Es el objetivo del algoritmo presentado encontrar una estrategia ganadora al participar como uno de los jugadores. \nNina Pardal \nBio:\nMi nombre es Nina Pardal\, soy Doctora en Matemáticas e Informática de UBA y Université Paris-Nord\, donde hice el doctorado en cotutela. También soy música\, actividad que desarrollo en paralelo.\nMientras cursaba la Licenciatura en Matemática\, dudé constantemente si estaba en la carrera correcta\, si debía pasarme a computación o dejar todo por la música. Finalmente y justo antes de llegar a la etapa del doctorado encontré los grafos\, que me permitieron hallar un lugar hecho a medida para alguien como yo\, cuyos intereses se encuentran en una zona un poco indefinida entre la matemática y la computación. Hoy soy becaria postdoctoral del ICC\, aprovechando para investigar cualquier cosa interesante que utilice grafos! \nTema de la charla:\nLos grafos circle fueron definidos por Even e Itai en los 70′ para resolver un problema postulado por Knuth\, relacionado a colas y pilas. Ellos hallaron que el problema de Knuth era equivalente a encontrar el número cromático de un grafo circle.\nExisten muchas caracterizaciones de los grafos circle\, pero todas son más bien algorítmicas (i.e.\, dado el grafo\, hay que realizarle ciertas operaciones de modo sistemático hasta reducir al grafo a una cierta cosa)\, y no se conocen caracterizaciones por subgrafos prohibidos para toda la clase. Es decir\, que no conocemos una lista tal que\, si me dan un grafo y yo me aseguro que no tiene ninguno de esa lista\, entonces puedo afirmar que mi grafo es circle. Las caracterizaciones por subgrafos prohibidos suelen ser muy útiles para resolver problemas puntuales cuando estamos trabajando con una clase de grafos específica\, ya sea matemática o computacionalmente.\nPara tratar de avanzar en esos temas se han logrado algunas caracterizaciones parciales\, es decir\, se ha encontrado una lista de subgrafos prohibidos cuando el grafo además de ser circle pertenece a otra clase. En la charla vamos a hablar de una de tales caracterizaciones parciales: los subgrafos prohibidos de los grafos split que también son circle. \nMalena Ivnisky \nBio:\nMi nombre es Malena. Ingresé a la facultad como estudiante de Física\, en 2015 me cambié a Computación\, y este año empecé la carrera de doctorado. Estoy interesada en la semántica de lenguajes funcionales y la computación cuántica. Durante mi tesis de Licenciatura trabajé agregando un operador de punto fijo a un cálculo lambda cuántico\, y durante mi doctorado voy a estudiar temas relacionados con la semántica categórica de cálculos lambda cuánticos. \nTema de la charla:\nEl lenguaje λ⍴° es un cálculo lambda cuántico. Describe los datos cuánticos usando matrices de densidad\, es decir\, matrices de números complejos con ciertas propiedades. Este lenguaje no contaba en principio con un operador de punto fijo\, lo cual no le permitía expresar recursión. Para extender el lenguaje con este operador fue necesario redefinir su semántica denotacional sobre dominios con orden parcial completo\, en este caso espacios de matrices positivas más generales. Usando el teorema de punto fijo es posible definir correctamente la semántica del punto fijo en estos dominios. Este trabajo es la\ncontinuación de mi tesis de Licenciatura. \nViviana Cotik \nBio:\nSoy licenciada y doctora en Ciencias de la Computación (UBA) y Especialista en Explotación de Datos y Descubrimiento del Conocimiento (UBA). Actualmente soy Profesora Adjunta en el Departamento de Computación de la UBA e Investigadora Asistente del CONICET. Mis temas de interés incluyen la Ciencia de Datos\, la Inteligencia Artificial\, el Aprendizaje Automático y el Procesamiento del Lenguaje Natural. Trabajé en la industria del software durante 14 años en distintos roles y mercados. \nTema: Procesamiento de lenguaje natural aplicado a la medicina.\nEn los últimos años se ha incrementado la cantidad de información disponible en formato digital. En particular en el área de la medicina\, en donde gran parte de la información se encuentra en formato textual. Los informes médicos presentan dificultades adicionales para su procesamiento automático en relación a otros tipos de textos. En esta charla nos interiorizamos en las mismas y mencionaremos algunas técnicas y tareas del procesamiento del lenguaje natural que se pueden utilizar para convertir textos en información estructurada\, y de esta forma poder tomar decisiones más informadas.
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SUMMARY:Charla de Accenture
DESCRIPTION:Titulo: Prevención de incendios usando Visión Computacional.\nOradores: Natalia Allmi\, Agustin Begue y Lucas Soules. \nResumen:\nLos incendios frecuentes presentan un gran problema en algunos lugares del mundo\, destruyendo la naturaleza\, hogares y comunidades. Si bien a veces son inevitables\, muchas veces son los humanos y sus inventos los culpables de causar la primer chispa que desata el desastre.\nQueremos contarte sobre nuestra participación en un proyecto para una empresa de distribución de Energía Eléctrica\, donde se utiliza Visión Computacional (un campo de Machine Learning o Aprendizaje Automático) para mitigar la generación de incendios\, mediante la identificacion de fallas en sus equipos. \nBio de los oradores:\nNatalia Allmi. Ingeniera Civil recibida de la UBA. Comenzó a trabajar en Accenture en el 2020 como Data Scientist. Su campo de aplicación de interés son las ciudades inteligentes.\nLucas Soulès. Lic. en Economía Empresarial y MSc. en Management & Analytics. Actualmente se encuentra trabajando como Data Scientist en Accenture.\nAgustin Begue. Ingeniero Industrial del ITBA. Data Science Senior Analyst en Accenture Applied Intelligence. Trabajando con Sempra y computer vision desde Diciembre 2020.»
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SUMMARY:Charla de ASAPP
DESCRIPTION:Titulo: Aprovechando modelos de lenguaje pre-entrenados para el análisis de sentimientos en habla\nOrador: Pablo Brusco \nResumen:\nASAPP es una empresa impulsada por la investigación enfocada en aumentar la productividad humana y automatizar flujos de trabajo a través de técnicas de inteligencia artificial basadas en el procesamiento de lenguaje natural y en la conversión automática de voz a texto en tiempo real.\nUno de los problemas en los que trabajamos es el del reconocimiento de sentimientos en la voz (es decir\, detectar actitudes “negativas”\, “neutrales” y “positivas” en las conversaciones). Debido a la escasa cantidad de recursos anotados (bases de datos en donde humanos han categorizado el audio según su sentimiento)\, existe una solución canónica: Utilizar el ASR (la transcripción automática del habla) y luego modelos entrenados para reconocer sentimientos en texto.\nEsta alternativa tiene desventajas muy claras: (a) la forma en que hablamos difiere significativamente de la forma en la que escribimos; (b) las características prosódicas de la voz\, que contienen mucha información\, son descartadas; (c) los errores que se producen en el ASR pueden afectar en gran medida a la performance de los sistemas subyacentes; entre otras.\nEn esta presentación\, describiremos brevemente cuál es la solución que proponemos a este problema\, junto a algunos desafíos que aún quedan por resolver. En particular\, mostraremos cómo es posible re-aprovechar modelos de lenguaje pre-entrenados para el mundo del texto (como BERT-SST2) a través de técnicas de pseudo-etiquetado\, las cuales permiten disminuir drásticamente la cantidad de esfuerzo humano necesario. \nKeywords: Speech Sentiment Analysis\, Pre-trained Language Model\, End-to-end Speech Recognition\nPara más detalles sobre el contenido de esta publicación [1] y otras\, visitar https://www.asapp.com/asapp-research/\n[1] Suwon Shon\, Pablo Brusco\, Jing Pan\, Kyu Han and Shinji Watanabe\, “Leveraging Pre-trained Language Model for Speech Sentiment Analysis\,” Proc. Interspeech 2021 (accepted)» \nBio del orador:\nPablo tiene el cargo de Research Scientist en el grupo de Procesamiento del Habla de ASAPP\, forma parte del Laboratorio de Inteligencia Artificial Aplicada de la Universidad de Buenos Aires (LIAA) y es Jefe de Trabajos Prácticos en el Departamento de Computación de la misma. Pablo realizó su Doctorado en Ciencias de la Computación en el Instituto de Ciencias de la Computación de la UBA (ICC) y su tema fue el estudio de conversaciones habladas mediante técnicas de aprendizaje automático.
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SUMMARY:Charla de Medallia
DESCRIPTION:Titulo: Nuestro camino de encuestas a señales. \nOradores: Pablo Oyhenard\, Juan Marshall Camila de Trincheria Betina Cynthia Mamani \nMedallia es una compañía dedicada a gestionar experiencias. Nos encargamos de recolectar\, procesar y analizar información sobre experiencias alrededor de un producto o servicio\, y exponerla de forma que puedan tomarse decisiones para mejorarlas. Nuestra misión es crear un mundo donde las organizaciones sean amadas por sus usuarios\, clientes\, empleados\, ciudadanos\, o pacientes.\nHoy queremos compartirles lo que venimos haciendo\, los desafíos a los que nos enfrentamos que van mucho más allá de obtener una encuesta\, y que tienen que ver con procesar y analizar registros con cientos de data points\, y ofrecer herramientas para explotar e interactuar con esta información en tiempo real. \nPara conocer más de nosotros por ingresar a: https://www.medallia.com/
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SUMMARY:CHARLA INAUGURAL ECI 2021
DESCRIPTION:Título: No localidad: ¿Por qué la mecánica cuántica es especial?\nDisertante: Ariel Bendersky \nResumen de la charla:\nLa no localidad es\, probablemente\, la característica más distintiva de la mecánica cuántica. La misma\, ha llegado a incomodar a mentes de la talla de Einstein: las fuertes correlaciones entre objetos distantes parecían estar en contradicción con su teoría de la relatividad. En esta charla repasaremos conceptos fundamentales de la no localidad. Mostraremos con algunos ejemplos sencillos qué es la no localidad. Luego contaremos algunas ideas sobre esta propiedad: ¿para qué sirve la no localidad? ¿para qué no sirve? ¿cómo usarla como recurso para procesamiento de la información? ¿qué nos dice sobre la naturaleza? \nBio del disertante: \nAriel Bendersky \nAriel Bendersky es profesor del Departamento de Computación de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la UBA\, universidad donde cursó su licenciatura y doctorado en física. Fue también investigador posdoctoral en el Instituto de Ciencias Fotónicas en Barcelona\, España. En la actualidad investiga Procesamiento Cuántico de Información y No-Localidad Cuántica.
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SUMMARY:Bienvenida a la ECI 2021
DESCRIPTION:Palabras de bienvenida a asistentes a cargo de la presidencia de la ECI 2021 y pautas generales de la Escuela.
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DESCRIPTION:¡Lanzamos la segunda competencia de datos! #ECI_METADATA \nDesde Santander decidieron abrir sus datos e invitar a la comunidad a identificar nuevas formas de entender las preguntas y reclamos de sus clientes. ¿Podemos entender automáticamente la intención del cliente al momento de realizar una pregunta en alguno de los canales del Banco? \nLos premios consistirán en una tarjeta prepaga cuyo monto varía según el puesto.\nPara conocer las pautas e información completa de la competencia «Clasificación de preguntas de clientes» podés ingresar aquí.\nLos premios consistirán en una gift card cuyo monto varía según el puesto.\n⁃ Primer puesto: $50000\n⁃ Segundo puesto: $30000\n⁃ Tercer puesto: $10000\n⁃ Cuarto puesto: $5000\n⁃ Quinto puesto: $5000 \nLa competencia cierra el 10 de Julio.
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DESCRIPTION:La empresa de consultoría AlixPartners nos propone este año adentrarnos nuevamente en un caso de negocio. El objetivo es ayudar a una empresa cliente que comercializa equipos de aire acondicionado para grandes superficies. ¿Será posible predecir qué oportunidades comerciales se van a concretar? \n⁃ Para conocer las pautas e información completa de la competencia\, podés ingresar aquí\n⁃ Los premios consistirán en una gift card cuyo monto varía según el puesto.\n⁃ Primer puesto: $50000\n⁃ Segundo puesto: $30000\n⁃ Tercer puesto: $10000\n⁃ Cuarto puesto: $5000\n⁃ Quinto puesto: $5000 \n⁃ La competencia cierra el 7 de Julio.
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