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Congreso Internacional de
Data Science e Inteligencia Artificial

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// ACERCA DEL CONGRESO //

El Congreso Internacional de Data Science e Inteligencia Artificial se encuentra enfocado en la divulgación de proyectos de inteligencia artificial y ciencia de datos con el objetivo de visibilizar soluciones desarrolladas por académicos nacionales e internacionales que demuestren el alto impacto que presenta la industria 4.0 en la actualidad. Por otro lado, el congreso también busca fomentar la decisión de la academia con respecto a tomar la ciencia de datos y la inteligencia artificial como áreas de estudio independiente. Para lograr esto en el congreso se realizarán diversas actividades como conversatorios, conferencias magistrales, talleres y startups con el fin de cumplir estos objetivos.

// Perfil de asistentes //

Este congreso esta destinado a estudiantes, profesionales y empresas de diversas áreas de estudios que posean algún grado de interés en los temas a presentar además del deseo de adquirir herramientas para aumentar su competencia en la ciencia de datos e inteligencia artificial permitiéndoles aplicar estas herramientas en sus respectivas áreas de trabajo y prepararse para el proceso de transformación digital

// Itinerario del evento //

Zona horaria Chilena ( GTM -3 )

// EQUIPO CIDSEIA
Conoce a los Expositores, Charlistas y Organizadores que presentarán su experiencia en diferentes proyectos en el área de la ciencia de datos y la inteligencia artificial.
Expositores
Charlistas
Talleres
Organizadores
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Guillermo Cabrera
Ingeniero Civil Informático, Universidad de Concepción
PhD en Ingeniería Informática, Universidad de Chile

Actualmente académico del Departamento de Ingeniería Informática y Cs. de la Computación de la Universidad de Concepción, además de Director y Consultor Senior de la Unidad de Data Science de la misma casa de estudios. Cuenta con más de 14 años de experiencia en proyectos de machine learning y visión computacional aplicados a importantes empresas de distintos rubros. El Doctor Cabrera imparte las asignaturas de su área de especialización tanto a nivel de pregrado, como también de Magíster y Doctorado.

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Julio Godoy
Ingeniero Civil Informático, Universidad de Concepción.
PhD Computer Science and engineering, University of Minnesota

Julio Godoy obtuvo su doctorado en Ciencias de la Computación en la Universidad de Minnesota. Actualmente es profesor asistente en la Universidad de Concepción, donde es docente de los cursos de Inteligencia Artificial, Reinforcement Learning y Deep Learning. Sus intereses en investigación cubren varias áreas bajo el paraguas de la Inteligencia Artificial Distribuida, incluyendo aprendizaje y cooperación en sistemas de múltiples robots.

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Pavlos Protopapas
Director del Programa Científico del Instituto de Ciencias Computacionales Aplicadas (IACS) de la Universidad de Harvard

El Dr. Pavlos Protopapas es el Director del Programa Científico del Instituto de Ciencias Computacionales Aplicadas (IACS) de la Universidad de Harvard y dirige el programa de Maestría en Ciencias de Datos en Harvard. Pavlos ha tenido una carrera larga y distinguida como científico y educador de ciencia de datos, y hoy enseña la serie CS109 para ciencia de datos básica y avanzada, así como el curso final (proyectos de ciencia de datos patrocinados por la industria) para el programa de maestría IACS en Harvard.

Pavlos tiene un doctorado en física teórica de la Universidad de Pensilvania, pero desde entonces se ha diversificado para realizar investigaciones en astronomía, especialmente en el uso del aprendizaje automático y la inteligencia artificial en astronomía e informática. Fue subdirector del Programa Nacional de Clústeres Expandibles (NSCP) en la Universidad de Pensilvania y fue fundamental en la creación de la Iniciativa en Computación Innovadora (IIC) en Harvard. Pavlos ha impartido varios cursos sobre aprendizaje automático y ciencias computacionales en Harvard, escuelas de verano y programas en Chile, China, Colombia e Italia.

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Dorit Hochbaum
Profesora de Ingeniería Industrial de la Universidad de California
Ph.D de la facultad de Negocios

Dorit S. Hochbaum es una profesora de Ingeniería Industrial e investigación de operaciones de la Universidad de California, Berkeley. La Profesora Hochbaum posee un Ph.D de la facultad de negocios de la Universidad de Pennsylvania. Sus intereses de investigación están en las áreas de optimización discreta, técnicas de redes de flujo, minería de datos, segmentación de datos, manejo de cadenas de suministro y utilización eficiente de recursos.

La Dra. Hochbaum es la autora de más de 160 publicaciones que aparecen en la literatura relacionada a su área de investigación. Trabajó como editora en el departamento de Management Science de Optimización y Modelado, y en muchas más juntas editoriales.

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María Andrea Rodríguez
Vicerrectora de Investigación y Desarrollo, Universidad de Concepción
Ingeniera Civil Informática, egresada de la Universidad de Concepción, y MSc. y PhD. en Spatial Information Science and Engineering de la Universidad de Maine, Estados Unidos.

La Dra. Rodríguez es Profesor Titular del Departamento de Ingeniería Informática y Ciencias de la Computación, Universidad de Concepción. Desde septiembre de 2019, es miembro del comité de expertos que trabaja en el desarrollo de la Política Nacional de Inteligencia Artificial, convocada por el Ministerio de Ciencia, Tecnología, Conocimiento e Innovación. Es investigadora senior del Instituto Milenio Fundamentos de los Datos. Sus áreas de interés incluyen sistemas de procesamiento de información, en particular bases de datos espaciales y espacio-temporales, y recuperación de información espacial.

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Mabel Vidal
Ingeniera Bioinformática de la Universidad de Talca
PhD (c) en Ciencias de la Computación en la Universidad de Concepción

Mi investigación actual está enfocada en la aplicación de machine learning en datos de secuenciación de nueva generación,  para predicción y detección de cáncer y análisis de variación genética. Además trabajo en dos proyectos de investigación sobre COVID-19 (UdeC y USACH).

En Mayo de 2019 fui reconocida por el Ministerio de la Mujer y Equidad de Género, Gobierno de Chile, como Mujer destacada en Ciencia y Tecnología.  En diciembre de 2020 recibí el premio L’Oréal Chile – UNESCO “For Women in Science”. Soy líder de Sede Sur de la Corporación Niñas Pro, voluntaria en WIE IEEE y RAS IEEE.

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Álvaro Soto
CTO y Co-Founder Zippedi Inc
PhD en Ciencias de la Computación con especialización en Robótica

Álvaro Soto realizó sus estudios de postgrado en la Universidad de Carnegie Mellon, en EE.UU., donde recibió un doctorado en Ciencia de la Computación con especialización en Robótica. Luego de esto, se incorporó al Departamento de Ciencia de la Computación en la Universidad Católica de Chile, donde se desempeña como profesor asociado y director del Laboratorio de Inteligencia Artificial. En su carrera académica ha logrado diversos premios y distinciones, publicando más de 50 artículos científicos relacionados al desarrollo de la inteligencia artificial (IA) y la robótica cognitiva. Además, es uno de los socios fundadores de la empresa Zippedi, dedicada al desarrollo de robots para retail, con presencia en países como Chile, EE.UU y Colombia.

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Eduardo Fuentes
CEO WriteWise
Ph.D. en Biotecnología

Soy el inventor e innovador que desarrolló WriteWise. Dirijo un equipo multidisciplinario de investigadores en Machine Learning y lingüistas aplicados que trabajan en enfoques computacionales novedosos para analizar artículos científicos con enfoque en: Segmentación del discurso; Minería de texto basada en reglas. Esto se combina con la investigación sobre la retórica-discurso y la gramática léxica aplicada utilizando marcos discursivos funcionales y aplicados, combinados con el análisis de corpus, la lingüística computacional y el enfoque de procesamiento del lenguaje natural. Nuestro grupo se centra en la investigación en aprendizaje profundo aplicado al procesamiento del lenguaje natural para artículos científicos. Aplicamos esta investigación para desarrollar un software único que guía a los científicos sobre cómo escribir artículos científicos. Específicamente, estamos entrenando redes neuronales profundas que “están aprendiendo” la estructura y el contenido de artículos bien escritos. Esto gracias a modelos únicos de última generación que incluyen diferentes tipos de Transformers.

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Ximena Sepúlveda
Abogada
Máster in Laws, Universidad de Sevilla

Máster in Laws por la Universidad de Sevilla, España, postgraduada en materia de propiedad intelectual e industrial por la Universidad de Barcelona, la Universidad de Buenos Aires, la Oficina Japonesa de patentes y marcas, entre otros. Docente de las cátedras de Propiedad Industrial y de Derecho de Autor en la Facultad de Derecho de la Universidad de Concepción, institución en la cual además ocupa el cargo de Directora de la Unidad de Propiedad Intelectual. Fue Fiscal del Ministerio Público hasta el año 2007 y actualmente además es socia del estudio jurídico “Schubert & Sepúlveda Abogados”.

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André Chávez
Estadístico de la UNMSM

Soy Estadístico de la UNMSM, candidato a magíster en DATA SCIENCE qué es el área que me apasiona en la universidad Ricardo Palma con una Especialización en Machine Learning y Cómputo Distribuido en CIMAT, con pasantías en la Universidad ITAM de México y la Pontificia Universidad Javeriana de Colombia, Co- fundador de San Marcos Data Science Community, comunidad dedicada a promover la investigación de los estudiantes de la UNMSM en temas como Data Science, Big Data, Machine Learning, Data Mining, etc.

Soy una persona motivada para el trabajo en equipo y bajo presión, me desenvuelvo asertivamente en ambientes laborales con diversas áreas de trabajo. Con valores éticos y morales, responsable, disciplinado e innovador, con ganas de seguir aprendiendo.

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Carlos Navarrete
Ingeniero Civil Industrial de la Universidad de Concepción
Estudiante de doctorado en el Centro de Aprendizaje Colectivo de la Universidad de Toulouse, Francia.

El interés de investigación de Carlos está enfocado en Inteligencia Artificial aplicada. Actualmente, se encuentra desarrollando su tesis doctoral en democracia digital, y como mecanismos de participación digital contribuyen a mejorar la gobernanza global.

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Katrin Tomanek
Ph.D. de la Universidad de Dortmund

Katrin obtuvo su Ph.D. de la Universidad de Dortmund, supervisada por la profesora Katharina Morik y la profesora Udo Hahn (FSU Jena), en 2010. Desde entonces ha trabajado en una variedad de proyectos de PNL, minería de textos y procesamiento del habla, que incluyen, por ejemplo, clasificación automatizada de publicaciones y redacción de palabras clave para la Biblioteca Nacional de Alemania, Clasificación de patentes a gran escala para la Oficina Europea de Patentes, Análisis de sentimientos y sistemas de recomendación en OpenTable, Traducción automática neuronal en Google Translate. Desde 2019, Katrin lidera los esfuerzos de investigación sobre el reconocimiento de voz automatizado para el habla deficiente dentro del Proyecto Euphonia, una iniciativa AI4SG dentro de Google Research.

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Catalina Pezo Vergara
Estudiante de Ingeniería Civil Informática
Presidenta IEEE Universidad de Concepción
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Daniela Baño
Estudiante de Ingeniería Civil Biomédica
Vice-presidenta IEEE Universidad de Concepción
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Anheline Fernández
Estudiante de Ingeniería Civil Biomédica
Secretaria IEEE Universidad de Concepción
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Heber Ruiz
Estudiante de Ingeniería Civil Biomédica
Tesorero IEEE Universidad de Concepción
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Martina Cádiz
Estudiante de Ingeniería Civil Informática
Vicepresidenta del Centro de Estudiantes de Informática UdeC
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Maximiliano Vergara
Estudiante de Ingeniería Civil Informática
Secretario del Centro de Estudiantes de Informática UdeC
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Vicente Lermanda
Estudiante de Ingeniería Civil Informática
Secretario de Finanzas del Centro de Estudiantes de Informática UdeC
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Camilo Ruiz
Estudiante de Ingeniería Civil Informática
Presidente del Centro de Estudiantes de Informática UdeC
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Paulina Fernández Lagos
Estudiante de Ingeniería Civil Biomédica
Vicepresidenta del Centro de Alumnos de Biomédica UDEC (CAAICB). Presidenta CAIB 2021
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Jeremías Espinoza Villouta
Estudiante de Ingeniería Civil Biomédica
Delegado de Extensión y Cultura del Centro de Alumnos de Biomédica UDEC (CAAICB).
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Juan Andrés Moreno
Ingeniero Civil en Computación de la Universidad de Chile
Cargo: Machine Learning Team Leader NotCo
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Nebil Kawas
Ingeniero Civil en Computación de la Universidad Católica
Cargo: Software Engineering Team Leader NotCo
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César Jorge Calderón Galaz
Director de IA en Migtra Spa.
Astrofísico

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Evelyn Cerda Gutiérrez
Diplomado en Big Data & Data Science - Pontificia Universidad Católica de Chile
Ingeniera de software en IBM
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Felipe Monsalvez Yevenes
Ingeniero Civil Electrónico
Tesista Magister en Ciencias de la Computación
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Catalina Elzo
Head of Data Science en Betterfly
Ingeniera Eléctrica, con Magíster en Ingeniería Eléctrica de la Universidad de Chile

Ha trabajado en el campo de la investigación, relacionado a data astronómica, e incluso en la industria financiera como consultora. Hoy es la actual jefa de Ciencia de Datos en Betterfly, una empresa que ha desarrollado una plataforma de bienestar para transformar el mundo. 

Los intereses de Catalina se enfocan en entregar soluciones inteligentes a compañías, aprovechándose del impacto y poder de la información a través de la Inteligencia Artificial, Machine Learning y Ciencia de Datos.

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Laura Flores Branttes
Estudiante de Ingeniería Civil Biomédica
Delegada de Actividades del Centro de Alumnos de Biomédica UDEC.
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Ilse Rayen Varela Chaparro
Estudiante de Ingeniería Civil Biomédica
Delegada de Actividades del Centro de Alumnos de Biomédica UDEC.
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Ricardo Javier Flores Oyarzo
Estudiante de Ingeniería Civil Industrial
CEO FFSTUDIOS SPA.

// PANEL DE STARTUPS //

Este espacio está diseñado para mostrar startups nacionales e internacionales y entregarles una plataforma en los cuales puedan mostrar sus proyectos a los asistentes a través de un concurso preliminar en el cual se escogerán 6 Startups que tendrán que exponer sus startups en un formato de pitch frente a 3 jueces quienes escogerán al ganador que recibirá un Galvano, reconocimiento del equipo en Redes Sociales y premios de los auspiciadores.

// talleRes //

Durante el congreso se realizarán talleres, cuyo objetivo será dar a conocer herramientas útiles en el entorno profesional.

Machine Learning

Taller en donde ser revisarán los fundamentos teóricos y las aplicaciones en las industrias del Machine Learning.

Nuestro primer servicio de IA llevado a producción y sus obstáculos

La idea de este taller es realizar un paseo por cada etapa que hay al momento de llevar un servicio de Inteligencia Artificial a producción.  Realizando un hincapié en cada obstáculo al que nos enfrentamos y cómo superarlos desde la perspectiva de una Startup. 

Clasificación con Redes Neuronales Convolucionales.

Taller introductorio donde se utilizarán redes neuronales convolucionales para la clasificación de objetos

Ingeniería de datos: ¿Cómo crear un web scrapper con Python?

Taller en donde ser revisarán los fundamentos teóricos y las aplicaciones en las industrias del Machine Learning.

Clasificación con Redes Neuronales Convolucionales.

Taller introductorio donde se utilizarán redes neuronales convolucionales para la clasificación de objetos

// Cómo asistir //

La entrada al congreso internacional de data science e inteligencia artificial es completamente gratuita en su primera versión.

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Puedes inscribirte en el panel de startup si lo deseas

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