Home » Academia

Category Archives: Academia

Curso “Rehabilitación del control del movimiento”

Docente : Andy Hoffer (Simon Fraser University)

Fecha de inicio :  11 de febrero de 2019

Fecha de finalización :  22 de febrero de 2019

Duración : 2 semanas (más evaluación)

Horario : 08:00 a 12:00hs (a confirmar)

Salón : A confirmar en Facultad de Ingeniería, Julio Herrera y Reissig 565

Consultas : Julián Oreggioni (juliano@fing.edu.uy) y Angel Caputi (acaputi@iibce.edu.uy)

Entre el 11 y el 22 de febrero de 2019 nos visitará el Dr Andy Hoffer de Simon Fraser University(Canadá) para dar un curso de posgrado sobre Rehabilitación del Control del Movimiento, orientado a ingenieros biomédicos, ingenieros eléctricos, médicos, fisioterapeutas, kinesiólogos o terapeutas ocupacionales, entre otros. El curso se desarrollará a lo largo de dos semanas presenciales intensivas (de toda la mañana por ejemplo), y un examen final 5 o 6 semanas después, con clases de consulta en el medio (remotas).

El curso se está  co-organizando entre el  Dr Julián Oreggioni y el Dr Angel Caputi del IIBCE. Su objetivo principal es brindar una primera aproximación al área de interfase entre la ingeniería y la neurociencia, es autocontenido, y tiene aspectos bien interesantes, relacionados con la experiencia del Dr Hoffer en el desarrollo y comercialización de dispositivos médicos (incluyendo ensayos clínicos, requisitos regulatorios y vías de comercialización para terapias innovadoras). Además del potencial académico que tiene el problema a ser abordado, puede dar origen a un aspecto traslacional de la investigación en neurociencia y promover la innovación en un campo de la salud poco desarrollado en nuestro medio.

Para inscribirse hacer click aquí

Curso “Aprendizaje Profundo por Refuerzo” (Deep Reinforcement Learning)

Docentes : Pablo Sprechmann (Google DeepMind), José Lezama (IIE), Maurcio Delbracio (IIE)

Fecha de inicio : 25 de febrero de 2019

Fecha de finalización : 1° de marzo de 2019

Duración : 1 semana

Horario : Lunes a Viernes de 09:00 a 12:00hs

Salón : A confirmar en Facultad de Ingeniería, Julio Herrera y Reissig 565

Consultas : Mauricio Delbracio (mdelbra@fing.edu.uy)

El objetivo del curso es presentar una introducción al reinforcement learning (aprendizaje por refuerzos) y al deep reinforcement learning, de forma que los estudiantes sean capaces de implementar, aplicar y evaluar algoritmos relevantes utilizando la herramienta Tensorflow. El reinforcement learning es un área del aprendizaje de máquinas cuyo objetivo es determinar qué acciones debe escoger un agente en un entorno dado con el fin de maximizar alguna noción de “recompensa” o premio acumulado. El deep reinforcement learning es una sub-área del reinforcement learning en donde redes neuronales (entrenadas mediante técnicas de aprendizaje profundo) son utilizadas como funciones aproximantes por algoritmos de reinforcement learning. El aprendizaje profundo por refuerzo tiene potencialmente una gran cantidad de aplicaciones. Cualquier aplicación en la que necesite encontrar la mejor política para tomar una acción con el fin de maximizar un objetivo dado en contexto complejo (difícil de modelar) es un buen candidato de aplicación. Algunos ejemplos son: entrenamiento de robots o tareas robóticas, control del tráfico urbano, administración de sistemas de energía con fuentes y configuraciones de generación múltiples, piloto automático de vehículos autónomos, comercio con estrategias óptimas.

El curso cubre dos partes. La primera es una introducción a los problemas de predicción y control utilizando técnicas del reinforcement learning. La segunda, aborda el deep reinforcement learning, en particular los recientes avances en el área. El objetivo es cubrir los aspectos teóricos básicos del aprendizaje por refuerzos, y los principales desarrollos algorítmicos que han aparecido en los últimos años en el área de deep reinforcement learning. El curso busca presentar a los estudiantes los principales aspectos de modelado, algorítmicos y de optimización de forma de que ellos mismos sean capaces de implementar sus propios modelos.

Keywords : Aprendizaje por Refuerzo, Aprendizaje Profundo, Deep Reinforcement Learning

DRL2019-afiche

El IIE en los medios : MedAcel, dispositivo creado en nuestro instituto y que rastrea la actividad física del usuario a lo largo del día

En la era digital, el potencial de la tecnología médica parece no tener límites, muestra de ello, es el dispositivo MedAcel, creado a partir de un Proyecto de Fin de Carrera del IIE,  por los estudiantes Joaquín Facal, Nicolás Gammarano y Alex Gurevich, y que contó con la tutoría del docente de Electrónica Ing Pedro Arzuaga

Para poder acceder a la nota completa, la cual se publicó en El Observador, en su edición del día lunes 26/11/18, les dejamos el link  para compartir con todo el colectivo del IIE

 

El IIE en los medios : Por primera vez un museo uruguayo tendrá una app que funciona como audioguía para los visitantes

Arte y tecnología se dan la mano gracias a MNAVegante,  la aplicación creada en el marco de un Proyecto de Fin de Carrera, por los estudiantes Antonio Bracco, Agustín Navcevich y Federico Grunwald, y que contó con la tutoría de los docentes de Telecomunicaciones, Dr Ing Federico La Rocca y Germán Capdehourat, así como con la financiación de Antel

Para poder acceder a la nota completa, la cual se publicó en El Observador, en su edición del día miércoles 07/11/18, les dejamos el link  para compartir con todo el colectivo del IIE

Curso “Aplicaciones de la Teoría de la Información al Procesamiento de Imágenes”

Docente : Álvaro Martín (InCo)

Fecha de inicio : 17 de octubre de 2018

Duración : 3 semanas

Teórico : En Salón Verde (piso 7, salón 720) – Facultad de Ingeniería, Julio Herrera y Reissig 565, de 09:00 a 12:00hs, los días  miércoles 17/10,  viernes 19/10,  miércoles 24/10,  viernes 26/10, lunes 29/10 y  miércoles 31/10

Práctico : A definir

Se estudiaran principios teóricos básicos en modelado estadístico de datos, y cómo se toman en cuenta dichos principios en el diseño de algoritmos prácticos en el área de procesamiento de imágenes. Este curso está ofrecido por el Núcleo de Teoría de la Información de la Facultad de Ingeniería. Los detalles se pueden encontrar en el sitio EVA del curso : “Aplicaciones de la Teoría de la Información al Procesamiento de Imágenes”

Miércoles 10 de octubre, 17:30 hs “Pensamiento computacional y Robótica educativa” Reunión Académica de Trabajo CICEA

Los invitamos a participar de la Reunión Académica de Trabajo del Centro Interdisciplinario en Cognición para la Enseñanza y el Aprendizaje que tendrá lugar el día miércoles 10 de octubre a las 17:30 horass en José E. Rodó 1839 bis.

En esta oportunidad, los invitamos a debatir sobre Pensamiento computacional y Robótica educativa :

 ¿A qué nos referimos cuando hablamos de pensamiento computacional? ¿De qué maneras podemos evaluar esta capacidad? ¿Se puede enseñar? ¿Cuál es el aporte de las experiencias en robótica educativa? ¿Qué rol deberían tener en la educación? 

En el presente encuentro expondremos en torno a varios de estos desafíos y relataremos algunas de las experiencias que se vienen llevando a cabo en nuestro país.

Panelistas invitados : Emiliano Pereiro (Plan Ceibal), Mauro Scópise, Clara Darino, Federico Mello (Equipo de asociación Gurises Unidos).

Comité Organizador CICEA : Anaclara Gerosa, Víctor Koleszar, Alejandra Carboni, Gonzalo Tejera, Leonel Gómez

Entrada libre. Registro previo aquí

Agradecemos máxima difusión!

Saludos,
Asist. Lic. Dahiana Fitipalde

Centro Interdisciplinario en Cognición para la Enseñanza y el Aprendizaje

Centro de Investigación Básica en Psicología
Universidad de la República
Montevideo, Uruguay

Curso de posgrado “Procesamiento de Imágenes para Biología y Medicina” (PIMBIO 2018)

Docentes participantes : Federico Lecumberry (FIng, IPMon), Gregory Randall (FIng), Álvaro Gómez (FIng), Gabriel De Cola (FIng), Gastón García (FIng), Rossana Sapiro (FMed), Patricia Cassina (FMed)

Fecha : En Octubre 16-19, 22-24, 29-31 y en Noviembre 5-7

Horario : 14:00 a 18:00hs

Lugar : Salón 401 (cuarto piso) de la Facultad de Ingeniería-UdelaR

El curso de posgrado en “Procesamiento de Imágenes para Biología y Medicina” (PIMBIO) que comenzará a dictarse el 16 de octubre de este año en Facultad de Ingeniería, está dirigido a investigadores y estudiantes de las áreas de ciencias de la vida (carreras en biología, medicina, bioquímica, biología humana, etc.)  que se interesen por el procesamiento de imágenes por computadora. Están invitados también estudiantes de ingeniería u otras carreras universitarias que se interesen por el tema.

Durante el curso se introducirán los conceptos principales del procesamiento de imágenes por computadora con especial énfasis en su aplicación de ciencias de la vida como ser imágenes de microscopía. Se abarcarán los distintos aspectos de un área muy extensa de manera de dejar claros los conceptos generales subyacentes y abrir la puerta a un estudio más detallado por parte del estudiante. Al finalizar el curso el estudiante comprenderá los fundamentos del procesamiento de imágenes por computadora, tendrá experiencia en el uso de software que implementa algoritmos de procesamiento de imágenes y podrá encarar proyectos de aplicación en esta área, en diálogo con personal más experimentado.

Por más información e inscripciones : http://www.imagina.ei.udelar.edu.uy/pimbio2018

Fecha límite de inscripción : 1° de octubre de 2018

Concurso mejor trabajo de grado y posgrado y SABI 2020

Este llamado es parte de nuestras actividades de integración con Argentina, junto con el Congreso 2020 que organizaremos

Es un logro que incluyan nuestra universidad entre las de Argentina para este premio, ya que vamos a organizar en 2020 el Congreso en Piriápolis

Estamos poniendo ambos anuncios en el sitio del NIB también

Saludos,

Dr Ing Franco Simini

Invitación a próxima charla del 06/09 – Grupo de lectura “Big Data y Reconocimiento de Patrones”

Estimados/as,

Tenemos el agrado de invitarles a la próxima sesión del grupo de lectura de ICT4V “Big Data y Reconocimiento de Patrones”. A continuación encontrarán las coordenadas del encuentro :

Título de la charla : Fast Online Binary Matrix Factorization via Dictionary Learning
Ponente : Dr Ing Ignacio Ramírez
Fecha : 06/09/2018 – 09:30 horas
Lugar Sala de reuniones de ICT4V

Esperamos contar con su presencia.

Cordiales saludos,

Romina Castellini

ICT4V – Information and Communication Technologies for Verticals
(+598) 2604 4290
Av Italia 6201 Parque Tecnológico del LATU
11500 Montevideo, Uruguay
http://www.ict4v.org/

Muestra de Tallerine 2018

Jueves 2 de Agosto de 10 a 12hs, Edificio Polifuncional “Jose Luis Massera”, Senda Nelson Landoni 631

Tenemos el agrado de invitarlos a la muestra del Taller de Introducción a la Ingeniería Eléctrica (Tallerine). Estarán todos los proyectos que realizaron los estudiantes este año.

Saludos,

Pablo Belzarena