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Curso “Procesamiento de imágenes satelitales a gran escala”

Docentes : Dr Gabriele Facciolo (CMLA, ENS París Saclay, Francia), Dr Enric Meinhardt-Llopis (CMLA, ENS Cachan, Francia) y Dr Carlo de Franchis (CNRS, París, Francia). El Profesor responsable local es el Dr Pablo Musé.

Créditos : 4 créditos; 20 horas presenciales

Fecha de inicio :  Lunes 22/04/19

Fecha de finalización : Viernes 26/04/19

Horario : 3 horas de clase por día

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

Consultas : Pablo Musé (pmuse@fing.edu.uy)

Formulario de Aprobación Curso de Actualización

Formulario de Aprobación Curso de Posgrado

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

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CERRADO Llamado Docente Grado 2 Dpto. de Procesamiento de Señales

REPARTIDO Nº 56/18

LLAMADO Nº 135/2018, Exp. 060180-002149-18

Se llama a CONCURSO DE MÉRITOS para la provisión en efectividad de un cargo (Tipo II – Tecnológico) de ASISTENTE (Grado 2, 10 horas semanales) del Departamento de Procesamiento de Señales del INSTITUTO DE INGENIERÍA ELÉCTRICA – IIE.

Plazo : Miércoles 28/11/2018 – Jueves  27/12/2018

Charla de Javier Ortega-García : “Autenticación biométrica conductual : Logros, retos, y experiencias en el BiDALab”

Jueves 6 de diciembre 09:00hs, Laboratorio de Software, IIE

El Instituto de Ingeniería Eléctrica de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de la República invita a la siguiente charla :  “Autenticación biométrica conductual : Logros, retos, y experiencias en el BiDALab” por Javier Ortega-García

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”

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

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/

CERRADO Llamado Docente Grado 1 Dpto. de Procesamiento de Señales

REPARTIDO Nº 39/18

LLAMADO Nº 96/2018, Exp. 060180-001186-18

Se llama a aspirantes para la confección de una lista de prelación con validez de seis meses, a efectos de proveer cargos (Tipo II – Tecnológico) de AYUDANTE (Grado 1, 20 horas semanales) del Departamento de Procesamiento de Señales del INSTITUTO DE INGENIERÍA ELÉCTRICA – IIE.

Plazo :  Jueves 23/08/2018 – Jueves 06/09/2018

CERRADO Llamado Docente Grado 4 Perfil en Ingeniería Eléctrica con énfasis en Procesamiento de Señales e Imágenes

REPARTIDO Nº 36/18

LLAMADO Nº 85/2018, Exp. Nº 311220-000090-18

Se llama a aspirantes para la provisión efectiva de un cargo de PROFESOR AGREGADO (Escalafón G, Grado 4, 40 horas semanales) Perfil en Ingeniería Eléctrica con énfasis en Procesamiento de Señales e Imágenes, para cumplir funciones en el PDU (Polo de Desarrollo Universitario) “Grupo de Ingeniería Aplicada a los Procesos Agrícolas y Biológicos”, CENUR (Centro Universitario Regional) Litoral Norte – Centro Local Paysandú, SRA (Servicio de Referencia Académica) Facultad de Ingeniería.

Plazo: Jueves  02/08/2018 – Lunes 01/10/2018

Entrevista al Dr Pablo Musé, G5 Procesamiento de Señales del IIE, disponible en Montevideo No y Amenaza Roboto

Difundimos a través de los siguientes links, la entrevista realizada al Dr Pablo Musé, en Montevideo No por Miguel Ángel Dobrich, disponible también en la plataforma de periodismo tecnológico y científico Amenaza Roboto :

Montevideo No. Episodio 113 : “Volver a leer Frankenstein” Miguel Ángel Dobrich dialoga con el ingeniero eléctrico y artista plástico : Pablo Musé

Amenaza Roboto. Restaurador de Imágenes, lector de Frankenstein. Pablo Musé, Ingeniero eléctrico, PhD en Matemática Aplicada y Profesor Titular del Departamento de Procesamiento de Señales de la Facultad de Ingeniería de la UdelaR, en Montevideo No con Miguel Ángel Dobrich