Formación y capacitación

Entre los objetivos del Centro de Inteligencia Artificial están los de ofrecer programas de formación y capacitación en inteligencia artificial, dirigidos tanto a estudiantes, investigadores/as pre y postdoctorales y a profesionales.

Estos programas abarcarán desde cursos introductorios hasta programas de posgrado especializados, con el objetivo de formar expertos en inteligencia artificial y fomentar la actualización constante de conocimientos en este campo.

PRÓXIMOS CURSOS

Programa de 8 cursos a desarrollar durante el primer semestre del curso 2024/25 gracias al convenio firmado con el Ayuntamiento de Valladolid (IdeVA). Son cursos de diverso perfil y duración que abarcan tanto cuestiones introductorias dirigidas a público general como aspectos más técnicos y especializados. El marcado carácter interdisciplinar del Centro IA queda reflejado en el perfil variado de los ponentes, profesores universitarios y profesionales de diferentes ámbitos, que van desde las Ingenieras a las Humanidades y el Derecho.

La Inteligencia Artificial al Alcance de Todos

Este curso de introducción ofrece un acercamiento a los fundamentos de la inteligencia artificial (IA), y a sus aplicaciones prácticas con el objetivo de ayudar a comprender por qué sus avances resultan tan importantes para la sociedad.
Organizado por el Centro UVaIA, se dirige a un público general con un enfoque divulgativo que incluye una aproximación inicial a conceptos clave de la IA junto a un breve repaso a su evolución. Mediante ejemplos reales se analiza cómo impacta la tecnología en campos como la medicina, la industria, la educación, etc., y cómo influye en la toma de decisiones. El curso también pretende motivar a la reflexión acerca de los desafíos éticos y la necesidad de regulación en el uso responsable de la IA. La sesión se completa con una demostración de las herramientas más populares a nivel de usuario.

Imparte:
Pilar Sánchez-García. Responsable de Comunicación y Divulgación de UVaIA.
Profesora Titular de Periodismo en la Facultad de Filosofía y Letra de la Universidad de Valladolid. Coordinadora del Grupo de Innovación Docente LabComIA (Laboratorio de
Comunicación multimedia e Inteligencia Artificial).

Introducción al Machine Learning (o aprendizaje automático)

El machine learning, o aprendizaje automático, busca crear sistemas informáticos capaces de aprender de forma autónoma a partir de datos. Este curso, de perfil técnico, aborda los conceptos clave del aprendizaje automático, sus variantes y la terminología fundamental. Se presentarán ejemplos de modelos como los modelos lineales, las redes neuronales o los árboles de decisión. Además, se enfatizarán algunos principios metodológicos esenciales para el desarrollo de estos sistemas. El curso proporciona una introducción de perfil técnico para avanzar con solidez en este ámbito de conocimiento.

Imparte:
Ignacio de Miguel. Profesor Titular en la Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación de la Universidad de Valladolid.

Explainable Artificial Intelligence (XAI): introducción y ejemplos prácticos

La inteligencia artificial explicable (XAI, por sus siglas en inglés) nos permite sacar el máximo
provecho de nuestros modelos de IA de cuatro formas distintas: a) para justificar las decisiones que toma, b) para diseñarlos apropiadamente en fases no cruciales, c) para mejorar su rendimiento y d) para descubrir nuevo conocimiento acerca del problema que estamos tratando de solucionar. En este curso, organizado por el Centro UVaIA, se realizará una introducción a los conceptos básicos de la inteligencia artificial explicable y se trabajarán los métodos más utilizados hoy en día en este campo mediante múltiples ejemplos prácticos.
El curso está dirigido a personas con al menos una formación básica en IA que quiera introducirse en el campo de la interpretación de modelos tanto a nivel conceptual como a nivel práctico.

Imparten:
Fernando Vaquerizo Villar, Ing. de Telecomunicación e Investigador Postdoctoral Sara Borrel. Gonzalo César Gutiérrez Tobal, Profesor Permanente Laboral del Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería Telemática de la Universidad de Valladolid.

Visión Artificial

Este curso está diseñado para proporcionar una introducción sólida a los conceptos y aplicaciones fundamentales de esta tecnología emergente. Los participantes aprenderán sobre los principios básicos de procesamiento y análisis de imágenes, así como las técnicas de aprendizaje profundo que impulsan los sistemas modernos de visión artificial. A lo largo del curso, se explorarán casos de uso prácticos, desde la detección de objetos hasta el reconocimiento facial, con demostraciones y ejercicios prácticos para consolidar el aprendizaje. Ideal para profesionales y estudiantes interesados en iniciar su camino en el campo de la visión artificial.

Imparten:
Jaime Duque, Profesor del Área de Ingeniería de Sistemas y Automática de la Escuela de Ingenierías Industriales de la Universidad de Valladolid y miembro del Grupo de Técnicas Avanzadas de la Producción. También es el coordinador del grupo de Visión Artificial del Comité Español de Automática (CEA).

Ética e Inteligencia Artificial: Más Allá del Código

El propósito de este evento es explorar los principios y prácticas que deben estar presentes para el desarrollo de sistemas de IA que prioricen la ética y la responsabilidad. Abordaremos temas clave, tales como la equidad, la transparencia y la rendición de cuentas; presentaremos enfoques, herramientas y metodologías que posibilitan integrar consideraciones éticas en todas las etapas de su diseño e implementación; y examinaremos las directrices que deberían guiar la gobernanza ética en el ámbito de la IA.

Imparten:
Patrici Calvo, Profesor Titular de Filosofía (Universidad Jaime I), Yannis Dimitriadis, Catedrático de Ingeniería Telemática (UVa), José Vicente Hernández, Profesor Ayudante Doctor de Filosofía (UVa)

Organiza:
Dr. D. José V. Hernández Conde (Dpto. de Filosofía de la UVa).

Programación de Sistemas de Machine Learning y Deep Learning en Python

Este curso integral está diseñado para proporcionar a los participantes una sólida base en programación y análisis de datos utilizando Python, con un enfoque particular en las bibliotecas Numpy y Pandas. Los asistentes aprenderán a trabajar y analizar datos eficientemente con Pandas, y se les introducirá en los fundamentos teóricos del Machine Learning. El curso aclarará conceptos clave y presentará las etapas fundamentales de un proceso de Machine Learning, abarcando tanto el aprendizaje supervisado como el no supervisado. Además, se abordarán las principales técnicas de evaluación y se presentarán las técnicas más importantes de aprendizaje supervisado y no supervisado. Los participantes también conocerán las ideas fundamentales de las redes neuronales y el Deep Learning.

Imparte:
Aníbal Bregón, Profesor Titular del Área de Lenguajes y Sistemas de la Escuela de Ingeniería Informática de Segovia de la UVa y secretario del Centro UVaIA

El Impacto del Reglamento de Inteligencia Artificial: De la Transparencia Algorítmica a la Responsabilidad Civil

Este evento tiene como objetivo explorar los desafíos legales que plantea la inteligencia artificial (IA) en el contexto de la transparencia algorítmica, la protección de datos, la responsabilidad civil y la propiedad intelectual. A través de una serie de conferencias impartidas por expertos reconocidos en sus respectivos campos, se ofrecerá una visión integral de cómo la IA está transformando estos aspectos cruciales del derecho y la sociedad, promoviendo un diálogo informado y una mayor comprensión entre los profesionales del Derecho y otros profesionales de perfil técnico.

Imparten:
Lorenzo Cotino, Catedrático de Derecho Constitucional, Universidad de Valencia, Javier Álvarez, Delegado de Protección de Datos de la UVa. Profesor Asociado de Derecho Civil en la UVa, Abogado, Raquel Evangelio Llorca, Titular de Derecho Civil, Universidad de Alicante, Maitane Valdecantos, Abogada.

Organiza:
Dr. D. F. Javier Álvarez Hernando. (Dep. de Derecho Civil de la UVa).

Curso NVIDIA de Introducción al Deep Learning con PyTorch

En este curso, aprenderás cómo funciona el aprendizaje profundo mediante ejercicios prácticos de visión por ordenador y procesamiento del lenguaje natural. Entrenarás modelos de aprendizaje profundo desde cero, aprendiendo herramientas y trucos para lograr resultados altamente precisos. También aprenderás a aprovechar los modelos pre-entrenados de última generación disponibles gratuitamente para ahorrar tiempo y poner en marcha rápidamente tu aplicación de inteligencia artificial.

Imparte:
Mario Martínez, Profesor Titular del Área de Ingeniería Telemática de la Escuela de Ingeniería de Telecomunicaciones, embajador certificado del Deep Learning Institute de la compañía NVIDIA y subdirector del Centro UvaIA.