La inteligencia artificial está revolucionando el trabajo de representación de audio. En esta nota, Leonardo Pepino, investigador en formación del Laboratorio de Inteligencia Artificial Aplicada, nos cuenta cuáles son los desafíos y oportunidades actuales que presenta el análisis y desarrollo de representaciones de audio, un área en permanente evolución.
Laura Alethia de la Fuente es Profesora en la materia Aprendizaje Automático y posdoctoranda de CONICET, donde investiga sobre neurociencia cognitiva computacional. En esta nota nos cuenta sobre el dictado de la materia Aprendizaje Automático en la Maestría y acerca del desarrollo de algunos proyectos de investigación destacados.
Luz Bavassi es investigadora de CONICET en el Laboratorio de Neurociencias de la Memoria (LNM) del Instituto de Fisiología Biología Molecular y Neurociencias (IFIByNE UBA-CONICET). Es Licenciada y Doctora en Física (UBA). En esta entrevista nos cuenta cómo interactúan la neurociencia de la memoria, la ciencia de datos y el aprendizaje automático en sus investigaciones. También comenta sobre su experiencia de dar clases en la Maestría.
Viktoriya Semeshenko es investigadora adjunta del Instituto Interdisciplinario de Economía Política IIEP CONICET-UBA, donde integra el Laboratorio de Redes y Sistemas Complejos (NETLAB). Durante este diálogo con el blog Predictivos, Viktoriya nos cuenta cómo la aplicación del modelado, simulación y ciencia de datos en fenómenos complejos, tales como un sistema económico-financiero, puede enriquecer significativamente su análisis.
María Vanina Martínez es investigadora de CONICET, doctora en Ciencias de la Computación de la Universidad de Maryland y cuenta con un posdoctorado en la Universidad de Oxford. En 2021 fue designada Directora del Programa de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial de la Fundación Sadosky. Para saber más acerca de los proyectos e iniciativas que se están desarrollando en materia de datos, Predictivos conversó con Vanina.
Daniel Yankelevich es informático, licenciado en la ESLAI en Argentina y recibió su PhD en la Universidad de Pisa. Es socio fundador de Practia y recientemente fue designado Director del área de Datos de Fundar, una organización dedicada al estudio, la investigación y el diseño de políticas públicas con foco en el desarrollo de una Argentina sustentable e inclusiva. Para conocer más sobre este nuevo rol, Predictivos dialogó en profundidad con él.
Bruno Bianchi y Gastón Bujía, son docentes de la Maestría en Data Mining y del Departamento de Computación FCEN-UBA e integrantes del Laboratorio de Inteligencia Artificial Aplicada. En el marco de un trabajo sumamente interdisciplinario, están desarrollando modelos computacionales para estudiar el movimiento de los ojos, a la hora de buscar un objeto o leer un texto y determinar si los algoritmos de procesamiento son capaces de modelar la actividad cerebral al momento que realizamos esta tarea perceptual.
Milena Dotta es Especialista en Explotación de Datos (UBA) y está por finalizar la cursada de la Maestría. Licenciada en Economía (UBA), actualmente es Data Scientist en una fintech y se desempeñó en diversas organizaciones privadas y públicas. En diálogo con Predictivos, Milena comenta sobre los pormenores de su trabajo final “Análisis de Anticipaciones Urbanas extra-disciplinares en CABA y AMBA”.
Emmanuel Iarussi es investigador de CONICET en la Universidad Tecnológica Nacional, Facultad Regional Buenos Aires (FRBA UTN), donde desarrolla proyectos centrados en la computación gráfica y la explotación de grandes volúmenes de información para mejorar el diseño industrial. Es Ingeniero en Sistemas de la Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires (UNICEN), Doctor en Computación del INRIA (Francia) y cursó un Posdoctorado en el IST de Viena (Austria). Sus estudios de doctorado se basaron en el aprendizaje de dibujo asistido por computadora utilizando algoritmos de visión. También realizó una pasantía en Adobe (Estados Unidos), donde trabajó sobre herramientas de diseño para usuarios no expertos.
Por Ignacio Uman. Erin LeDell es Chief Machine Learning Scientist en H2O.ai, la compañía que desarrolló la plataforma open source de aprendizaje automático H2O. Referente en aprendizaje automático y estadística computacional; realizó su doctorado sobre la temática en UC Berkeley. Asimismo es fundadora de Women in Machine Learning & Data Science y una de las co-fundadoras de R-Ladies Global. Luego de haber participando como oradora […]
Comentarios recientes