HORA

SALA Y ENLACE

9:00-12:00

Coloquio de Estudiantes

Moderador: M.C. Gloria Ekaterina Peralta

Panel: Dra. Martha Selene Casas Ramírez y Dr. Efrén Mezura Montes

SALA: D604A

ENLACE: https://bluejeans.com/664867428

Taller en Inteligencia Artificial: Métodos, Algoritmos y Aplicaciones

Moderador: Javier Ortiz Hernández

SALA: D604B

ENLACE: https://bluejeans.com/960227097

Taller en Ingeniería de Software

Moderador: Dra. Blanca Dina Valenzuela

SALA: D604C

ENLACE: https://bluejeans.com/273569089

RECESO

12:15-13:15

CONFERENCIA MAGISTRAL

ESTÁNDAR ISO/IEC 29110 PARA REFORZAR ENTORNOS DE DESARROLLO ÁGIL

Dra. Mirna A. Muñoz Mata

SALA: Auditorio Canavati

13:15-15:00

COMIDA

TERRAZA D601

15:00 - 18:00

CLEAN CODE

Instructor: Dr. Vitervo López Caballero

Moderador: Dra. Blanca Dina Valenzuela

SALA: D604A

ENLACE: https://bluejeans.com/664867428

MODELACIÓN MATEMÁTICA, OPTIMIZANDO LA TOMA DE DECISIONES

Instructora: Dra. Iris Abril Martínez Salazar.

Moderadora: Dra. Martha Selene Casas

SALA: D604B

ENLACE: https://bluejeans.com/960227097

APRENDIENDO SCRUM CON LEGOS

Instructor: M.C. Rodrigo Beltrán Lugo.

Moderador: M.C. Gloria Ekaterine Peralta

SALA: D604C

ENLACE: https://bluejeans.com/273569089

FUNDAMENTOS DE BLOCKCHAIN EN ALGORAND

Instructora: Dra. Rocío Aldeco Pérez

Moderador: Dr. Efrén Mezura Montes

ENLACE: https://bluejeans.com/260925972

DOCKER BOOTCAMP

Instructor: Dr. Ricardo Quintero Meza

Moderador: Dra. Karina Figueroa Mora

ENLACE:

https://bluejeans.com/956724699

HORA

SALA Y ENLACE

8:30-8:50

CEREMONIA INAUGURAL

SALA: Auditorio Canavati

9:00-12:00

MACHINE LEARNING PARA TAREAS DE RECUPERACIÓN DE INFORMACIÓN MUSICAL

Instructor: Dr. Víctor H. Muñíz Sánchez

Moderador: Dr. Fernando Sánchez Vega

SALA: D604A

ENLACE: https://bluejeans.com/664867428

INTRODUCTION TO QUANTUM COMPUTING AND QUANTUM MACHINE LEARNING

Instructor: Dr. Fabio A. González Osorio

Moderador: Dr. Adrián Pastor López Monroy

SALA: D604B

ENLACE: https://bluejeans.com/960227097

DESARROLLO DE SISTEMAS INFORMÁTICOS QUE COMPRENDAN E INTERPRETEN EL LENGUAJE HUMANO

Instructora: Dra. Ángeles Belém Sánchez Priego

Moderador: Dra. Karina Mariela Figueroa Mora

SALA: D604C

ENLACE: https://bluejeans.com/273569089

INTRODUCCIÓN AL APRENDIZAJE PROFUNDO

Instructor: Dr. Mariano Rivera Meraz

Moderador: Dr. Alejandro Rosales Pérez

SALA: Auditorio Canavati

ENLACE: https://bluejeans.com/844795303

OPTIMIZACIÓN EN LA PRÁCTICA

Instructora: Dra. Yasmín Ríos Solís

Moderador: Dr. Efrén Mezura Montes

ENLACE: https://bluejeans.com/260925972

METODOLOGÍAS DE INTERACCIÓN HUMANO-COMPUTADORA APLICADAS A INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Instructora: Dra. Francelli Cibrian

Moderador: Dra. Ekaterina Peralta

ENLACE:

https://bluejeans.com/956724699

RECESO

12:15-13:15

CONFERENCIA MAGISTRAL

¿QUÉ HACE FALTA EN LA OPTIMIZACIÓN EVOLUTIVA MULTI-OBJETIVO?

Dr. Carlos A. Coello Coello

SALA: Auditorio Canavati

13:15-15:00

COMIDA

15:00 - 18:00

MANEJO DE LA DIVERSIDAD EN ALGORITMOS EVOLUTIVOS

Instructor: Dr. Carlos Segura González

Moderador: Dr. Efrén Mezura Montes

SALA: D604A

ENLACE: https://bluejeans.com/664867428

CLASIFICACIÓN AUTOMÁTICA DE TEXTOS: DE LAS BOLSAS DE PALABRAS A LOS MODELOS BASADOS EN TRANSFORMERS

Instructora: Dra. Delia Irazú Hernández Farías

Moderadora: Dr. Víctor H. Muñíz Sánchez

SALA: D604B

ENLACE: https://bluejeans.com/960227097

RECONOCIMIENTO DE INFORMACIÓN PARALINGÜÍSTICA EN EL HABLA

Instructor: Dr. Humberto Pérez Espinosa

Moderador: Dr. Ramón Zataraín Cabada

SALA: D604C

ENLACE: https://bluejeans.com/273569089

ALGORITMOS EVOLUTIVOS PARALELOS: DESCENTRALIZANDO POBLACIONES PARA MEJORAR SU DESEMPEÑO ALGORÍTMICO

Instructora: Dra. Alicia Morales Reyes

Moderador: Dra. Lucía Barrón Estrada

ENLACE: https://bluejeans.com/802667622

GITLAB

Instructora: M.C. Adrián López Moreno

Moderador: Dra. Karina Mariela Figueroa Mora

ENLACE: https://bluejeans.com/260925972

DESARROLLO DE APLICACIONES WEBXR CON BABYLON.JS

Instructor: M.C. Brandon Cárdenas Sainz

Moderador: M.A. Angel Leonel Ortiz Herrera

ENLACE:

https://bluejeans.com/956724699

HORA

SALA Y ENLACE

9:00-10:00

CONFERENCIA MAGISTRAL

DIME QUÉ POSTEAS Y TE DIRÉ CÓMO ESTÁS: DOS ENFOQUES PARA LA DETECCIÓN DE DEPRESIÓN A TRAVÉS DEL CONTENIDO DE REDES SOCIALES

Conferencista: Dr. Manuel Montes y Gómez

Moderador: Dr. Fernando Sánchez Vega

SALA: D604

TRANSMISIÓN EN VIVO A TRAVÉS DEL CANAL DE YOUTUBE DE CIMAT

10:00-10:40

GENERACIÓN DE DATOS COMPLEJOS MEDIANTE AUTOENCODIFICADORES VARIACIONALES

Ponente: Dr. Mariano Rivera Meraz

Moderador: Dr. Fernando Sánchez Vega

10:40-11:20

PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL PARA LA IDENTIFICACIÓN AUTOMÁTICA DE INCIDENTES VIOLENTOS EN TWITTER

Instructora: Dra. Delia Irazú Hernández Farías

Moderador: Dr. Fernando Sánchez Vega

RECESO

11:35-12:15

LA CIBERSEGURIDAD EN LA ERA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Ponente: Dra. Claudia Feregrino Uribe

Moderador: Dra. Martha Selene Casas Ramírez 

SALA: D604

TRANSMISIÓN EN VIVO A TRAVÉS DEL CANAL DE YOUTUBE DE CIMAT

12:15-13:15

CONFERENCIA MAGISTRAL

CIENCIA DE DATOS Y LA CRISIS DE REPLICABILIDAD CIENTÍFICA

Conferencista: Dra. Graciela González Farías

13:15-15:00

COMIDA

15:00-15:40

OPTIMIZACIÓN EVOLUTIVA Y PREFERENCIAS DEL TOMADOR DE DECISIONES: EN BUSCA DEL ÓPTIMO PERSONALIZADO

Ponente: Dra. Laura Cruz Reyes

SALA: D604

TRANSMISIÓN EN VIVO A TRAVÉS DEL CANAL DE YOUTUBE DE CIMAT

15:40-16:20

RECONOCIMIENTO AUTOMÁTICO Y MULTIMODAL DE LA PERSONALIDAD

Instructora: Dr. Ramón Zataraín Cabada

Moderador: Dra. Yasmín Hernández Pérez

RECESO

ALGUNAS APLICACIONES DE OPTIMIZACIÓN Y ALGORITMOS EVOLUTIVOS

Instructora: Dra. Irma García Calvillo

SALA: D604

TRANSMISIÓN EN VIVO A TRAVÉS DEL CANAL DE YOUTUBE DE CIMAT

DESIGNING A DIGITAL TWIN FOR A CITY DISTRICT TO EMULATE REALISTIC SITUATIONS FOR DECISION MAKING

Instructora: Dr. Hugo Terashima Marín

HORA

SALA Y ENLACE

9:00-10:00

CONFERENCIA MAGISTRAL

DISCO: A DISTRIBUTION-BASED CONTINUAL LEARNING ALGORITHM

Conferencista: Dr. Eduardo Morales Manzanarez

SALA: D604

TRANSMISIÓN EN VIVO A TRAVÉS DEL CANAL DE YOUTUBE DE CIMAT

10:00-10:40

RECONOCIMIENTO DE ASPECTOS AFECTIVOS EN VOCALIZACIONES HUMANAS Y ANIMALES

Ponente: Dr. Humberto Pérez Espinosa

10:40-11:20

LIVEQUIZ: USANDO LA INTELIGENCIA EN EL APRENDIZAJE

Instructora: Dra. Karina Mariela Figueroa Mora

RECESO

11:35-12:15

CLASIFICACIÓN AUTOMÁTICA DE IMÁGENES SATELITALES

Ponente: Dra. Daniela Moctezuma Ochoa

SALA: D604

TRANSMISIÓN EN VIVO A TRAVÉS DEL CANAL DE YOUTUBE DE CIMAT

12:15-13:15

CONFERENCIA MAGISTRAL

WHAT CAN QUANTUM COMPUTING BRING TO MACHINE LEARNING?

Dr. Fabio A. González

13:15-15:00

COMIDA

15:00-16:42

MESA DE DIÁLOGO

Moderador: M.C. Ivete Sánchez Bravo

SALA: D604

TRANSMISIÓN EN VIVO A TRAVÉS DEL CANAL DE YOUTUBE DE CIMAT

Dr. Rafael E. Murrieta Cid

CIMAT

PLANIFICACIÓN DE MOVIMIENTOS EN ROBOTS

En esta plática se presentará la planificación de movimientos de robots, comenzaremos ofreciendo una definición de ella y presentando diferentes aplicaciones. Después, se cubrirán conceptos básicos, como el espacio de configuraciones. Se describirán los métodos de planificación probabilística basados en muestreo, tales como los mapas de caminos probabilísticos (PRMs) y los árboles aleatorios de exploración rápida (RRTs). También se describirán detectores de colisión, los cuales son técnicas necesarias para el uso de planificadores de movimiento probabilísticos. Finalmente, presentaremos resultados recientes de nuestra investigación. Describiremos resultados en planificación de movimiento óptima con restricciones de visibilidad, generación de trayectorias mínimas en tiempo con dinámica de segundo orden, automóviles autónomos, aterrizaje seguro de drones basado en visión y búsqueda de rostros humanos con drones.

Dra. Mirna Muñoz Mata

CIMAT

ESTÁNDAR ISO/IEC 29110 PARA REFORZAR ENTORNOS DE DESARROLLO ÁGIL

Actualmente es muy común que las entidades muy pequeñas (aquellos organizaciones, departamentos, equipos integrados para un proyecto, departamentos en los que participan hasta 25 personas), adopten entornos ágiles como enfoque de desarrollo de sus productos de software, sin embargo éstos ¿son implementados de manera adecuada?¿cúmplen su objetivo de proveer de las herramientas para garantizar la calidad de sus productos?¿ permiten demostrar que son competitivas a nivel internacional?. En esta conferencia se aborda una propuesta para reforzar enfoques de desarrollo ágil con la implementación de prácticas del perfil básico del estándar ISO/IEC 29110, permitiendo tener un entorno de desarrollo más robusto, sin dejar de utilizar su enfoque ágil para el desarrollo de sus productos de software no críticos.

Dr. Carlos A. Coello Coello

CINVESTAV-IPN

¿QUÉ HACE FALTA EN LA OPTIMIZACIÓN EVOLUTIVA MULTI-OBJETIVO?

En esta plática, compartiré algunas reflexiones en torno a la forma en la que veo un área en la que he trabajado durante casi 30 años. Además de mencionar algunos temas relevantes de investigación en torno a la optimización evolutiva multi-objetivo (p.ej., problemas dinámicos, alta dimensionalidad, funciones objetivo costosas, etc.), haré notar mi opinión sobre el tipo de investigación que considero es necesaria en la actualidad. Principalmente, enfocaré la discusión en la necesidad actual de movernos más hacia intentar comprender en vez de solo producir más de lo mismo (algoritmos, operadores, etc.).

Dr. Manuel Montes y Gómez

INAOE

DIME QUÉ POSTEAS Y TE DIRÉ CÓMO ESTÁS: DOS ENFOQUES PARA LA DETECCIÓN DE DEPRESIÓN A TRAVÉS DEL CONTENIDO DE REDES SOCIALES

Internet se ha consolidado como un medio masivo de comunicación. Algunos servicios como redes sociales permiten compartir información –personal– muy fácilmente y con ello brindan un sinfín de nuevas oportunidades para la inteligencia de negocios, la personalización de aplicaciones, la seguridad informática, y el monitoreo de salud pública.

Esta charla se enfocará en la detección de trastornos mentales en las redes sociales, en particular en la detección de usuarios que sufren de depresión. Se presentarán dos enfoques complementarios que hemos desarrollado entre los grupos de PLN del INAOE y CIMAT, uno centrado en el análisis de las emociones manifestadas en los posts de los usuarios, y otro más en el uso y adaptación de grandes modelos de lenguaje para analizar de forma global sus publicaciones. La charla concluirá con una breve descripción de nuestro trabajo en curso en esta tarea, considerando el desarrollo de soluciones multilingües.

Dra. Graciela González Farías

CIMAT

CIENCIA DE DATOS Y LA CRISIS DE REPLICABILIDAD CIENTÍFICA

En esta plática veremos lo que hoy en día entendemos por Ciencia de Datos (CD), sus raíces y desarrollo a través del tiempo. Primero, desde la perspectiva estadística, promovida por John Tukey, y posteriormente la inclusión de las herramientas computacionales que en mucho abandonaron el terreno probabilístico y que ha causado un desequilibrio entre ambas perspectivas, que en principio eran una misma. Esto por otra parte ha promovido desde hace unos años el movimiento de algunas de las comunidades académicas más prestigiadas, dado que estos desajustes, han generado lo que hoy se conoce como la crisis de la replicabilidad científica, que trataremos de explicar lo mejor posible y abonar en el concepto de lo que CD debería proveer de manera positiva a todas las partes, academia, ciencia y los beneficiarios de estas herramientas.

Dr. Eduardo Morales Manzanares

INAOE

DISCO: A DISTRIBUTION-BASED CONTINUAL LEARNING ALGORITHM

In order to create more autonomous robots, we would like them to depend less on the users and be able to incrementally learn new concepts as they are exploring their environments. However, in Machine Learning, most classifiers are provided with data selected by the user and are static, in the sense that they learn a model for a fixed number of classes and are unable to incrementally change the model if new classes are presented to the algorithm. In this talk, we will describe a continual learning algorithm that is able to incorporate new classes into its model and that can generate its own training data. The goal is to have a robot that while it traverses its environment, segments the encounter objects, and builds a model that can classify such objects for future tasks. The algorithm is based on comparing distributions, can create a class model with a single image, uses little memory, incrementally learns new classes, and is competitive with other incremental learning algorithms.

Dr. Fabio A. González Osorio

UNL-Colombia

WHAT CAN QUANTUM MECHANICS BRING TO MACHINE LEARNING?

This talk discusses the intersection of quantum mechanics (QM) and machine learning (ML), exploring the potential contributions of QM to enhance ML algorithms. With the rapid development of quantum computing (QC) in recent years, ML has emerged as a promising application that can benefit from QC's potential accelerated capabilities. Additionally, QM provides a robust mathematical foundation that offers a set of tools to model both classical and quantum probability distributions, which can serve as a novel basis for probabilistic deep learning. The talk highlights the promising avenues for incorporating QM principles into ML and the opportunities they present for the future of ML.

Dr. Vitervo López Caballero

CENIDET

CLEAN CODE Y DEUDA TÉCNICA

En el presente tutorial aprenderás el concepto de Deuda Técnica, su clasificación según Martin Fowler experto en desarrollo de software. Aprenderás cómo se paga la deuda técnica, conocerás el concepto de refactorización, aprenderás la forma correcta del nombrado de variables y funciones. Aprenderás el Principio Don’t Repeat Yourself (DRY) y el acrónimo STUPID. Conocerás los 5 principios SOLID con ejemplos prácticos y realizarás ejercicios de refactorización en el lenguaje de programación TypeScript.

Dra. Iris Abril Martínez Salazar

UANL

MODELACIÓN MATEMÁTICA, OPTIMIZANDO LA TOMA DE DECISIONES

La modelación matemática es una herramienta de gran utilidad en diversos campos de apoyo en el proceso de toma de decisiones. En este tutorial se presentarán conceptos básicos de la programación matemática. Además de explicar detalladamente los elementos esenciales de los modelos matemáticos, se plantearán diversos modelos matemáticos lineales, enteros y/o enteros mixtos basados en casos de estudios prácticos. Se resolverán algunos modelos matemáticos presentando la interpretación en el contexto del problema.

M.C. Rodrigo Beltrán Lugo

COPPEL

APRENDIENDO SCRUM CON LEGOS

Iniciaremos de manera teórica presentando el marco de trabajo SCRUM, para finalmente hacer la práctica construyendo una ciudad con legos, utilizando los roles, artefactos y eventos que están definidos dentro de SCRUM.

M.C. Brandon Cárdenas Sainz

TecNM-Culiacán

DESARROLLO DE APLICACIONES WEBXR CON BABYLON.JS

En este tutorial se verá:

• Introducción sobre el concepto de realidad extendida (XR).
• Características principales para el desarrollo de aplicaciones XR en la web.
• Desarrollo de entornos gráficos web en 3D usando Babylon.js.
• Implementación de funciones WebXR para mapeo y localización en tiempo real.

Dra. Rocío Aldeco Pérez

UNAM

FUNDAMENTOS DE BLOCKCHAIN EN ALGORAND

Blockchain es uno de los nuevos campos de la computación que ha avanzado a pasos rápidos y que, como consecuencia, debemos conocer. 

Este tutorial ha sido diseñado para cubrir los principios básicos de la tecnología Blockchain, empezando por sus orígenes y los conceptos criptográficos que han hecho posible su construcción finalizando con un ejemplo de contrato inteligente usando la tecnología de Algorand.

Dr. Ricardo Quintero Meza

TecNM-Culiacán

DOCKER BOOTCAMP 

El desarrollo de aplicaciones software modernas demanda ciclos de entrega cada vez más cortos

para la entrega de software de calidad. Las técnicas y herramientas soportadas en la nube, así como el enfoque de DevOps son la respuesta a esto. Al revisar el ecosistema de tecnologías necesarias para lograrlo se puede observar algunas que son fundamentales para tener éxito en estos entornos de desarrollo. De todas éstas, el conocimiento y uso adecuado de Docker destaca. Al explorar las capacidades técnicas de nuestros profesionales e investigadores de TI, encontramos que muchos de ellos no tienen formado el modelo mental adecuado de la herramienta y por tanto no la utilizan o aprovechan en todas sus posibilidades. Este tutorial pretende ayudar a los participantes en la formación de un modelo mental básico, completo y correcto para abordar este espacio tecnológico de  manera adecuada y eficaz a través de la presentación de los conceptos básicos de la tecnología y su ejemplificación en los casos de uso más comunes. Esto le ofrecerá bases para explorar en el futuro mayores posibilidades tecnológicas en el contexto de DevOps, así como en sus escenarios personales de aplicación o investigación.

Dr. Víctor H. Muñiz Sánchez

CIMAT

MACHINE LEARNING PARA TAREAS DE RECUPERACIÓN DE INFORMACIÓN MUSICAL

Recuperación de información musical (MIR: Music Information Retrieval) es un área de investigación multidisciplinaria que, a grandes rasgos, tiene como objetivo extraer información de objetos musicales con diferentes formatos para abordar una gran variedad de aplicaciones. En éste tutorial, se abordarán los conceptos básicos de representación vectorial de datos musicales desde una perspectiva computacional, y la aplicación de métodos de machine learning supervisado y no-supervisado para las tareas de clasificación de género musical y análisis de armonía.

Dr. Fabio A. González Osorio

UNL-Colombia

INTRODUCTION TO QUANTUM COMPUTING AND QUANTUM MACHINE LEARNING

Quantum computing is a rapid developing field with a high potential to revolutionize the way we compute and how we use computers to solve problems. It exploits the particular nature of quantum systems to perform calculations that in some cases can exhibit exponential speed-ups with respect to classical computers. This tutorial will give an overview of  the mathematical tools necessary to describe quantum systems and the fundamental concepts of quantum circuits and algorithms. Also, we will discuss tools that allow the implementation of quantum circuits and algorithms using quantum computing libraries and their execution in quantum simulators as well as real quantum hardware. Finally, we will present some applications to machine learning.

Dra. Belém Priego Sánchez

UAM-Azcapotzalco

DESARROLLO DE SISTEMAS INFORMÁTICOS QUE COMPRENDAN E INTERPRETEN EL LENGUAJE HUMANO

En este tutorial se revisarán los conceptos que permiten la interacción entre el lenguaje humano y las máquinas (computadoras), empleando técnicas de inteligencia artificial, a través de la Ingeniería del Lenguaje y cómo dichos conceptos son utilizados en aplicaciones que se emplean en nuestro día a día; conociendo todo lo que involucra y adquiriendo competencias en, el lenguaje de programación, Python.

Dr. Mariano Rivera Meraz

CIMAT

INTRODUCCIÓN AL APRENDIZAJE PROFUNDO

En este tutorial se tratarán los siguientes temas:

1. Introducción a redes neuronales profundas.
2. El perceptrón multicapa y las máquinas de aprendizaje extremo.
3. Autocodificadores variacionales para generación de datos complejos.

Dra. Yasmín A. Ríos Solís

Tec de Monterrey

OPTIMIZACIÓN EN LA PRÁCTICA

Plantearemos tres de los siguientes problemas clásicos de optimización: corte y empaquetamiento, planeación de tareas, asignación de horarios, localización de instalaciones o el "traveling salesman problem". 

Usaremos una plataforma de Gurobi que permite generar soluciones de manera heurística manuales pero visuales. En forma paralela generaremos los modelos de optimización matemáticas (que los estudiantes programarán y ejecutarán en sus computadoras). Así tendremos algoritmos para hacer comparativas tanto de tiempo como de calidad de la solución. Requisitos: saber un poco de Python o de C++.

Dra. Franceli Cibrian

Universidad de Chapman

METODOLOGÍAS DE INTERACCIÓN HUMANO-COMPUTADORA APLICADAS A INTELIGENCIA ARTIFICIAL

En la actualidad, la tecnología ofrece una manera única de resolver problemas en diversas áreas de nuestra vida cotidiana. Desde aplicaciones móviles que nos ayudan a gestionar nuestras tareas cotidianas hasta sistemas inteligentes que optimizan procesos industriales. La tecnología ha demostrado su capacidad para hacer nuestras vidas más eficientes y cómodas. Sin embargo, su verdadero potencial reside en su capacidad para mejorar la experiencia humana, por lo que las decisiones más importantes que se tienen que tomar en cuenta al diseñar y desarrollar sistemas inteligentes son: ¿Quiénes son tus usuarios? ¿Cuáles son sus valores? ¿Qué problema debe resolver para ellos? ¿Cómo resolverás ese problema? Estas preguntas se pueden responder siguiendo metodologías de Interacción Humano-Computadora, las cuales son de vital importancia hoy en día en especial cuando se requiere de la creación de sistemas inteligentes, los cuales deben proporcionar un valor único a los usuarios de una manera ética, responsable y transparente. En este tutorial se van a explorar algunas metodologías que nos pueden ayudar a responder estas preguntas para diseñar sistemas inteligentes centrados en el usuario.

Dr. Carlos Segura González

CIMAT

MANEJO DE LA DIVERSIDAD EN ALGORITMOS EVOLUTIVOS

El diseño de Algoritmos Evolutivos es un proceso complejo porque interactúan diversos componentes estocásticos cuyo análisis teórico es muy complejo. Entre los inconvenientes más típicos que nos podemos encontrar al diseñar un algoritmo evolutivo se encuentran los problemas de convergencia prematura y divergencia. En este tutorial se discutirán técnicas para abordar esta problemática, se revisarán algunos resultados recientes para diversos problemas, y se discutirá un código genérico para algunas de estas técnicas. Los asistentes tendrán acceso a un código adaptable de forma que en el futuro puedan aplicarlo en los problemas que deseen. Idealmente los asistentes tendrán conocimiento de C/C++, ya que los códigos se entregarán en este lenguaje, aunque el contenido del tutorial se presentará de forma que este conocimiento no sea indispensable.

Dra. Delia I. Hernández Farías

INAOE

CLASIFICACIÓN AUTOMÁTICA DE TEXTOS: DE LAS BOLSAS DE PALABRAS A LOS MODELOS BASADOS EN TRANSFORMERS

Actualmente, hemos visto el potencial de aplicación que tienen los sistemas basados en procesamiento de lenguaje natural. En este tutorial nos enfocaremos en la tarea de clasificación de textos partiendo desde los primeros métodos que se desarrollaron hasta los métodos más recientes. Se realizarán ejercicios prácticos en lenguaje práctico para aplicar la clasificación de textos en tareas como análisis de sentimientos y detección de emociones.

Dr. Humberto Pérez Espinosa

INAOE

RECONOCIMIENTO DE INFORMACIÓN PARALINGÜÍSTICA EN EL HABLA

El campo del procesamiento del habla abre las puertas a una exploración profunda de la información que trasciende las palabras mismas. En este taller se introducirá a los participantes en los aspectos no verbales del habla que transmiten información relevante en la comunicación. Además, se describirán cada uno de los elementos esenciales de un sistema de reconocimiento automático de información paralinguística a partir del análisis de audio. De manera práctica, se introducirá al uso de herramientas disponibles para la implementación de este tipo de sistemas.

Dra. Alicia Morales Reyes

INAOE

ALGORITMOS EVOLUTIVOS PARALELOS: DESCENTRALIZANDO POBLACIONES PARA MEJORAR SU DESEMPEÑO ALGORÍTMICO

Los algoritmos evolutivos se rigen por el principio de selección natural de la teoría de la evolución propuesta por Charles Darwin y buscan dar solución a problemas de optimización complejos, automatizar la generación de modelos en tareas, por ejemplo de aprendizaje máquina o bien coadyuvar en procesos de simulación en distintos contextos de aplicación. Usualmente los algoritmos evolutivos trabajan con un conjunto de soluciones (población) que interactúan entre sí sin restricciones, es decir, cualquier solución puede ser seleccionada para reproducirse con cualquier otra solución. En el medio biológico, esta forma de interacción se conoce como una población en panmixia. Descentralizar a la población y acotar la interacción de los individuos bajo esquemas distribuidos (grano grueso) o celulares (grano fino) modifica el proceso de búsqueda habilitando otros mecanismos para un mejor desempeño algorítmico. En este tutorial se abundará sobre los algoritmos evolutivos y algunos de sus esquemas paralelos, se mostrarán resultados de los desempeños que éstos logran en la solución de problemas de optimización mono-objetivo y multi-objetivo. Se revisarán algunos ejercicios de codificación en la herramienta Matlab.

M.C. Adrián López Moreno

COPPEL

GITLAB

M.C. Jesús M. Osorio Velázquez

COLOR

INTRODUCCIÓN A LA PROGRAMACIÓN COMPETITIVA

Describiremos qué es la programación competitiva y cómo funciona. Además, se mencionarán los temas más comunes y recursos para aprenderlos en detalle, así como un pequeño concurso de programación de muestra para aterrizar lo aprendido.

Dr. Mariano Rivera Meraz

CIMAT

GENERACIÓN DE DATOS COMPLEJOS MEDIANTE AUTOENCODIFICADORES VARIACIONALES

Los autocodificadores resultan de la combinación de dos redes neuronales: en codificador y el decodificador. El codificador tiene como objeto tomar los datos, generalmente, en dimensión muy alta y aplicarles una transformación no lineal para llevarlos a un espacio latente de menor dimensión. Luego, el decodificador toma los datos codificados en el espacio latente y mediante otra transformación no lineal trata de recuperar los datos originales.  La denominación “variacional” ocurre cuando se imponen penalizaciones o restricciones que regularizan el espacio latente.  Por ejemplo, que el vector latente tenga una distribución normal con media cero y varianza uno no correlacionada (la identidad). Esta restricción permite poder generar datos sintéticos a partir de muestrear la distribución simple de las variables latentes. En esta charla revisaremos variantes de VAE que imponen otras restricciones los vectores del espacio latente, como su cuantización, con el propósito de mejorar la generación de datos: que luzcan más realistas. Los VAE con vectores cuantizados son la base de los modelos modernos de generación de imágenes como Difusión Estable.

Dra. Delia I. Hernández Farías

INAOE

PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL PARA LA IDENTIFICACIÓN AUTOMÁTICA DE INCIDENTES VIOLENTOS EN TWITTER

Las redes sociales se han convertido en una de las principales fuentes de información en nuestros días. Además, sirven a los usuarios para compartir diferentes tipos de información desde acontecimientos relacionados con su vida diaria hasta incidentes violentos. Para analizar y clasificar el contenido generado por los usuarios en redes sociales se pueden utilizar herramientas del procesamiento de lenguaje natural. En esta plática se presentará una tarea compartida en un foro de evaluación donde el objetivo fue proponer soluciones automáticas para la identificación de incidentes violentos en Twitter.

Dra. Claudia Feregrino Uribe

INAOE

LA CIBERSEGURIDAD EN LA ERA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

A medida que la tecnología avanza se presentan mayores desafíos en Ciberseguridad. El número creciente de ciberataques ha llevado a la creación de nuevas soluciones que combinan tecnologías de Inteligencia Artificial y seguridad. Actualmente, existen herramientas que permiten realizar análisis predictivos, detección automática de amenazas y prevención de posibles ataques, por lo que la Ciberseguridad y la IA están estrechamente vinculadas. Sin embargo, el uso inadecuado de la IA permite a los cibercriminales poner en riesgo la ciberseguridad y a la vez, las aplicaciones de IA pueden sufrir ciberataques. Por lo anterior, es necesario que ambas técnicas convivan para generar soluciones que faciliten la utilización de sistemas de IA que a su vez consideren la ciberseguridad. En esta charla veremos el papel que juega la Inteligencia Artificial en el desarrollo de nuevas herramientas para la ciberseguridad, los riesgos por el mal uso de la IA, así como los peligros si no se diseña de manera segura.

Dra. Laura Cruz Reyes

TecNM-Cd. Madero

OPTIMIZACIÓN EVOLUTIVA Y PREFERENCIAS DEL TOMADOR DE DECISIONES: EN BUSCA DEL ÓPTIMO PERSONALIZADO

Un paso crucial en la resolución de problemas de optimización multi-objetivo es identificar un conjunto de soluciones óptimas en conflicto, conocido como el frente de Pareto, donde mejorar un objetivo conlleva un detrimento en el rendimiento de otros. Sin embargo, obtener este frente no resuelve completamente el problema, ya que normalmente no existe una única solución óptima. En este contexto, el tomador de decisiones debe proporcionar información sobre sus preferencias para que el optimizador le proporcione una única solución, acorde a sus preferencias, que pueda implementar.

Los enfoques metaheurísticos multi-objetivo utilizan la información de preferencias para guiar la búsqueda hacia la región de interés y encontrar la mejor solución de compromiso. Este manejo de preferencias se ha investigado ampliamente en el campo de la toma de decisiones multi-criterio. La integración de esta área con la optimización evolutiva multi-objetivo ha llevado a métodos eficientes para incorporar preferencias en algoritmos evolutivos multi-objetivo.

La optimización evolutiva multi-objetivo con preferencias ha ganado reconocimiento en los últimos años. En esta charla, revisaremos algunos conceptos básicos para facilitar un recorrido breve sobre avances recientes. Finalmente, exploramos algunos de los retos de investigación futuros que se presentan en esta importante área de estudio.

Dr. Ramón Zataraín Cabada

TecNM-Culiacán

RECONOCIMIENTO AUTOMÁTICO Y MULTIMODAL DE LA PERSONALIDAD

El reconocimiento de personalidad automática puede consistir en clasificar los atributos característicos de la personalidad de un individuo según lo observado en videos, textos, audios y hábitos de navegación en redes sociales.  En esta conferencia se presenta el desarrollo de una metodología que permitirá crear un conjunto de datos para reconocimiento multimodal y automático de la personalidad, partiendo de la obtención de información recabada de los hábitos de uso de los usuarios en dispositivos móviles.

Dra. Irma García Calvillo

UAdeC

ALGUNAS APLICACIONES DE OPTIMIZACIÓN Y ALGORITMOS EVOLUTIVOS

Los algoritmos evolutivos han demostrado ser muy eficientes para resolver problemas de optimización, han sido ampliamente utilizados en problemáticas de optimización continua y optimización discreta, así como en problemas con un solo objetivo y con múltiples objetivos, en esto último donde son altamente competentes.

En esta plática presentaremos algunas aplicaciones de problemáticas reales que se resuelven como problemas de optimización haciendo uso de algoritmos evolutivos, las aplicaciones son diversas:

• Detección de fallas en un problema de la industria automotriz: problema de clasificación con datos de una industria local del norte de México.
• Aceros avanzados de alta resistencia para la industria automotriz: problema de estimación de parámetros de un tratamiento térmico para producción de aceros, con datos de laboratorio de expertos en materiales.
• Problemas de ruteo de vehículos considerando costos de transporte y de almacenamiento: problema de una empresa de alimentos para optimizar simultáneamente costos de transportación de productos, así como costos de almacenamiento considerando nuevas estrategias en las fechas de entrega.

Al final de la plática se presentarán metodologías híbridas recientes y prometedoras que utilizan algoritmos evolutivos, mostrando que es un tema que sigue interesando en la investigación.

Dr. Hugo Terashima Marín

Tec de Monterrey

DESIGNING A DIGITAL TWIN FOR A CITY DISTRICT TO EMULATE REALISTIC SITUATIONS FOR DECISION MAKING

The use and the potential for digital twins to be dramatically effective within a smart city is increasing year on year due to rapid developments in connectivity through IoT. In this talk we will describe a collaboration with UTSA to designing a virtual environment using digital twin technology to provide a realistic, AI-based city-scale digital twin simulation for effective spatial-temporal visualization, what-if analysis, and decision making in order to understand behaviors on various problems. A case study regarding smart mobility and the reduction of air pollutant emissions, involving social aspects such as health and economic productivity will be presented. Specifically, the case within the Tec District in Monterrey, Mexico will be discussed.  Providing a virtual environment close to reality using digital twin technology has great research potential for global impact, relevant in computer science and engineering and with many real applications.

Dr. Humberto Pérez Espinosa

INAOE

RECONOCIMIENTO DE ASPECTOS AFECTIVOS EN VOCALIZACIONES HUMANAS Y ANIMALES

El reconocimiento de aspectos afectivos en vocalizaciones es de suma importancia para comprender las expresiones emocionales y mejorar la comunicación entre humanos, animales y computadoras. En esta conferencia se abordarán los conceptos, avances actuales, desafíos y oportunidades que surgen al analizar y clasificar las vocalizaciones afectivas en diferentes contextos. Se presentarán métodos y enfoques del estado del arte basados en el análisis de señales acústicas, e inteligencia artificial. Además, se explorarán casos de estudio y aplicaciones prácticas en diversas áreas, como la salud, interacción humano-computadora, y animal-computadora. Estos ejemplos ilustrarán el impacto potencial de este campo.

Dra. Karina M. Figueroa Mora

UMich

LIVEQUIZ: USANDO LA INTELIGENCIA EN EL APRENDIZAJE

En esta charla compartiré un emocionante juego como recurso académico para potencializar el aprendizaje en el aula. Este juego cautivador representa una poderosa herramienta de enseñanza pues estimula la participación activa de los estudiantes. 

El núcleo de este emocionante juego radica en la formulación de preguntas cuidadosamente seleccionadas, desafiando a los estudiantes a aplicar sus conocimientos y habilidades para dar respuestas precisas. Pero aquí es donde reside su singularidad y el valor agregado que lo convierte en una verdadera joya pedagógica. En lugar de un formato rígido y preestablecido, este juego permite una flexibilidad incomparable al modificar el ritmo y la dinámica del proceso de aprendizaje. Además, se ha incorporado la capacidad de agregar nuevas preguntas en tiempo real.

Dra. Daniela Moctezuma Ochoa

CentroGeo

CLASIFICACIÓN AUTOMÁTICA DE IMÁGENES SATELITALES

En esta plática se hablará de qué son las imágenes satelitales, qué es la clasificación automática, y algunos ejemplos de trabajos realizados relacionados con la clasificación de imágenes de satélite, así como su uso como indicadores y predictores en diversos dominios.