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Noticias y Actividades

Publicado el 05/03/2004

ACTIVIDADES TECNICAS * MARTES 9 Y JUEVES 11 DE MARZO
*Programa Definitivo * Area Educación y Area Redes Neuronales

IEEE Argentina realizará en Buenos Aires, los días Martes 9 y Jueves 11 de Marzo próximos, diversas Actividades Técnicas organizadas por los Capítulos Argentinos de la IEEE Education Society y de la IEEE Neural Networks Society . Las mismas se realizán en el marco de la Reunión Regional Latinoamericana de IEEE que tendrá lugar en Buenos Aires durante esa semana, aprovechando la presencia de expertos internacionales y locales que participan en ella.

Las actividades previstas son de interés tanto para todos aquellos relacionados con la temática educativa, particularmente en lo relativo a la problemática de la transición a la formación superior, como para aquellos interesados en el área de “ Soft Computing ”: Redes Neuronales, Sistemas Borrosos y Computación Evolutiva.

 

Habrá servicio de traducción simultanea para las conferencias en Inglés del día Martes.

La asistencia a las actividades es libre y sin cargo, previa inscripción vía e-mail.

El cupo es limitado.

 

A continuación presentamos:

i) Resumen de Actividades

ii) Instrucciones para la Inscripción

iii) Programa Detallado

 

i) Resumen de Actividades

 

Área Educación

Martes 9 de Marzo

Lugar: Hotel Crowne Plaza Panamericano, Carlos Pellegrini 551

09:00 a 13:00

Workshop : Connecting Engineers with the Pre-university Community

Douglas Gorham, Ed. D., Manager Pre-College Education, IEEE Educational Activities

Barbara Coburn Stoler, Managing Director, IEEE Educational Activities.

Panel : Articulación Ingeniería-Escuela Secundaria

Ing. Juan Carlos Fernández (FIUBA) Prof. Julia Denazis (Colegio Industrial 13 de Julio)

Ing. Roxana Saint-Nom (ITBA) Ing. Luis Perez (Instituto ORT)

Sr. Gerardo Suarez (Director de Gestión Privada del Gobierno de la Ciudad)

Experiencia del Colegio Schönthal

 

Área Redes Neuronales

Martes 9 de Marzo

Lugar: Hotel Crowne Plaza Panamericano, Carlos Pellegrini 551

15:00 a 16:00 Análisis de Componentes Independientes (ICA): Conceptos y aplicaciones

Dr. Miguel Angel Mayosky (LEICI, UNLP)

16:30 a 17:30 Generating and Manipulating Perceptions: Qualitative Description of Complex Objects and Relations

Dr. Enrique Ruspini (Stanford Research Institute e IEEE)

18:00 a 19:00 Control de máquinas inteligentes por aprendizaje operante

Dr. Ing. Silvano Zanutto (FIUBA)

 

Jueves 11 de Marzo

Lugar: Sede del IEEE / CICOMRA, Av. Córdoba 744 - Piso 1 Of. B

09:00 a 10:00 Computational Intelligence and Feature Extraction

Prof. Evangelia Michelli-Tzanakou

10:30 a 11:30 Soft Computing and Meta-Heuristics: Using Knowledge and Reasoning to Control Search and Vice-versa

Dr. Piero P. Bonissone (General Electric Global Research Center y IEEE)

 

ii) Instrucciones para la Inscripción

Las actividades son sin cargo y abiertas a todos los interesados, no obstante se requiere inscripción previa a efectos de coordinar la ocupación de los salones y el equipamiento a utilizar.

 

Para inscribirse, enviar un e-mail a sec.argentina@ieee.org con la siguiente información:

 

Nombre y Apellido: ________________________________

E-mail: __________________________________________

Teléfono: _________________________________________

Organización/ Empresa: ______________________________

Miembro IEEE No: _________________________________ (si corresponde)

Asistencia a actividades (marcar lo que corresponda)

Educación [ ] Martes 9 de Marzo

Redes Neuronales: [ ] Martes 9 de Marzo

Redes Neuronales: [ NO QUEDAN VACANTES] Jueves 11 de Marzo

 

iii) Programa Detallado

 

Área Educación

 

Martes 9 de Marzo

Lugar: Hotel Crowne Plaza Panamericano, Carlos Pellegrini 551

 

09:00 a 13:00 Workshop: Connecting Engineers with the Pre-university Community

Douglas Gorham, Ed. D. Manager, Pre-College Education, IEEE Educational Activities

Barbara Coburn Stoler, Managing Director, IEEE Educational Activities.

 

Abstract

Se presentarán estrategias y el programa Teachers In-Service tendientes a conectar a ingenieros con la comunidad preuniversitaria. Este workshop es de interés para educadores y administradores de entidades de nivel secundario, terciario y de universidades. Es también de interés para ingenieros y todos aquellos interesados en ayudar a mejorar el nivel de competencias en tecnología y ciencias, de los profesores y estudiantes de la educación media. El programa propone un trabajo en conjunto para crear elementos y experimentos que acerquen a los estudiantes a la ingeniería y a las ciencias.

Mas información sobre el programa Teachers In-Service se encuentra en:
http://www.ieee.org/organizations/eab/precollege/tispt

 

Panel: Articulación Ingeniería-Escuela Secundaria

Ing. Juan Carlos Fernández (FIUBA)

Prof. Julia Denasis (Colegio Industrial 13 de Julio)

Ing. Roxana Saint-Nom (ITBA)

Ing. Luis Perez (Instituto ORT)

Sr. Gerardo Suarez (Director de Gestión Privada del Gobierno de la Ciudad)

 

El objetivo del panel es plantear la visión de distintos actores del sector, sobre la aplicación del programa en la Argentina, los problemas de la enseñanza de las ciencias y la ingeniería en la escuela secundaria y el impacto sobre la elección de una carrera universitaria.

 

Experiencia del Colegio Schonthal

Representantes de esta casa de estudios, describirán su experiencia con un programa de Robótica para estudiantes secundarios, que participó en competencias universitarias nacionales y mundiales, con exitosos resultados. Se prevé la realización de algunas demostraciones con prototipos.

 

Área Redes Neuronales

 

Martes 9 de Marzo

Lugar: Hotel Crowne Plaza Panamericano, Carlos Pellegrini 551

 

15:00 a 16:00 Análisis de Componentes Independientes (ICA): Conceptos y aplicaciones

Dr. Miguel Angel Mayosky (LEICI, UNLP).

 

Abstract

Se denomina Análisis de Componentes Independientes ( Independent Component Analysis, ICA ) a un conjunto de técnicas y procedimientos destinados a resolver el problema de la separación ciega de fuentes ( Blind Source Separation, BSS ). Su objetivo es recuperar fuentes de señal estadísticamente independientes a partir de la observación de mezclas (en principio lineales) de dichas señales. Estas técnicas son de utilidad en un sinnúmero de aplicaciones, incluyendo sistemas automáticos de reconocimiento de voz, procesamiento de imágenes, telecomunicaciones y bioingeniería. En esta charla tutorial se planteará el problema básico de la separación ciega de componentes, y se describirán las técnicas utilizadas para su solución. Las mismas, basadas en conceptos de teoría de la información, pueden ser interpretadas como algoritmos de aprendizaje en una topología particular de red neuronal. En la disertación se discutirá el estado actual del arte en la materia, se presentarán algunos resultados experimentales, y se comentarán las líneas de investigación abiertas.

 

Biografía

Miguel Angel Mayosky se graduó como Ingeniero en Telecomunicaciones (con honores) de la facultad de ingeniería de la Universidad Nacional de La Plata en el año 1983. En el año 1989 obtuvo su doctorado “Cum Laude” de la Universidad Autónoma de Barcelona (España), trabajando en Arquitecturas de Computadoras Paralelas. Ha sido invitado como Científico Asociado en el Centro Europeo para la Investigación Nuclear (CERN, Ginebra, Suiza, 1992), y en el Fermi National Accelerator Laboratory (FERMILAB, Chicago, USA, 1999). Actualmente trabaja en el Laboratorio de Electrónica Industrial, Control e Instrumentación (LEICI) de la Facultad de Ingeniería UNLP. El Dr. Mayosky es Profesor Titular Ordinario de la Facultad de Ingeniería UNLP, e Investigador Independiente de la Comisión de Investigaciones Científicas de la Provincia de Buenos Aires. Sus principales líneas de trabajo se relacionan con sistemas de adquisición de datos y control en tiempo real. Es Senior Member de IEEE:

 

Idioma de la conferencia: Español

16:30 a 17:30 Generating and Manipulating Perceptions: Qualitative Description of Complex Objects and Relations Dr. Enrique Ruspini (Stanford Research Institute e IEEE)

Abstract The majority of current approaches to the description and manipulation of complex objects and relations are based on data structures that represent system measurements and facilitate computational treatment. Human beings, on the other hand, typically describe these objects and relations in terms of qualitative constructs that facilitate understanding of the underlying systems. For example, a financial analyst might describe an economic time series in terms of structures such as uptrends and downtrends rather than on the basis of specific times and time-series values. Methods based on a combination of computational-intelligence techniques for the qualitative description and manipulation of complex objects will be discussed. Recent applications of these techniques to the description of time series, genome analysis, gene-expression mechanisms, and pattern matching in large databases will be also discussed.

Biografía

El Dr. Ruspini es miembro Fellow de IEEE. Experto en Lógica Borrosa y Control Inteligente. Editor en Jefe del Handbook of Fuzzy Computation, IOP. Director, Division X, IEEE Past President (2001 President), IEEE Neural Networks Society Principal Scientist, Artificial Intelligence Center SRI International, Menlo Park, California, USA http://www.ai.sri.com/~ruspini

 

Idioma de la conferencia: Español

 

18:00 a 19:00 Control de máquinas inteligentes por aprendizaje operante

Dr. Ing. Silvano Zanutto (FIUBA)

 

Abstract

De la misma manera en que los animales pueden ser estudiados como máquinas, los principios extraídos de una vasta cantidad de datos experimentales del estudio del comportamiento animal, pueden ser utilizados para el diseño de máquinas que puedan aprender. Se presentará una teoría del aprendizaje animal mas simple, el condicionamiento operante y su aplicación al aprendizaje de cooperación y de navegación en robots. Las teorías son simuladas con redes neuronales y emplean aprendizaje por refuerzo alcanzando objetivos por la interacción con el entorno y operando en tiempo real. Este tipo de redes aprenden a evitar el castigo y a preferir la recompensa, siendo consistentes con las teorías del aprendizaje, la neurobiología y la biología evolutiva.

 

Biografía

B. Silvano Zanutto es Ingeniero Electrónico de la UBA y Doctor de la UBA en el área de Biología. Fue Research Associate del Department of Psychological and Brain Sciences de Duke University (EEUU). Actualmente es Director del Instituto de Ingeniería Biomédica con el cargo de Profesor Asociado con dedicación Exclusiva Fac. Ing. - Universidad de Buenos Aires e investigador Adjunto del CONICET. Parte de su trabajo se desarrolla en el Instituto de Biología y Medicina Experimental. Su producción científica consta de 31 trabajos publicados y de 39 congresos, siendo la mayoría de ellos internacionales. Los últimos trabajos del área a ser publicados este año en Artificial Life son:

Cooperation in the Iterated Prisoner's Dilemma is Learned by Operant Conditioning Mechanisms y, Learning obstacle avoidance with an operant behavioral model. Artificial Life. Enviado a Artificial Life . Su área de interés son las neurociencias y trabaja en teorías formales para explicar comportamiento y su aplicación a máquinas inteligentes.

 

Idioma de la conferencia: Español

 

Jueves 11 de Marzo

Lugar: Sede del IEEE / CICOMRA, Av. Córdoba 744 - Piso 1 Of. B

 

09:00 a 10:00 Computational Intelligence and Feature Extraction

Prof. Evangelia Micheli-Tzanakou

 

Biografía

La Profesora Evangelia Micheli-Tzanakou es miembro Fellow de IEEE. Experta en Ingeniería Biomédica, fusión de imágenes médicas. Estableció el primer enlace computador-cerebro para el tratamiento quirúrgico de la enfermedad de Parkinson. Presidenta 2003 de la Sociedad de Redes Neuronales del IEEE. Directora del Computational Intelligence Laboratories Deparment of Biomedical Engineering, Rutgers University, USA http://biomedical.rutgers.edu/f-micheli-tzanakou.php

 

Idioma de la conferencia: Inglés

 

10:30 a 11:30 Soft Computing and Meta-Heuristics: Using Knowledge and Reasoning to Control Search and Vice-versa

Dr. Piero P. Bonissone (General Electric Global Research Center e IEEE)

 

Abstract

Meta-Heuristics are heuristic procedures used to tune, control, guide, allocate computational resources, or reason about object-level problem solvers in order to improve their quality, performance, or efficiency. Offline meta-heuristics define the best structural and/or parametric configurations for the object-level model, while on-line heuristics generate run-time corrections for the behavior of the same object-level solvers.

The use of heuristics to capture domain knowledge is compatible with results regarding the no free lunch theorems (NFLT). These theorems state that for any optimization algorithm, an elevated performance over one class of problems is offset by degraded performance over another class. Therefore, it is essential to leverage specific problem domain knowledge and incorporate it into the algorithm.

Soft Computing is a framework in which we encode domain knowledge to develop such meta-heuristics. We explore the use of meta-heuristics in three application areas: a) control ; b) optimization ; and c) classification . In the context of control problems, we describe the use of evolutionary algorithms to perform offline parametric tuning of fuzzy controllers, and the use of fuzzy supervisory controllers to perform on-line mode-selection and output interpolation. In the area of optimization , we illustrate the application of fuzzy controllers to manage the transition from exploration to exploitation of evolutionary algorithms that solve the optimization problem. In the context of discrete classification problems, we have leveraged evolutionary algorithms to tune knowledge-based classifiers and maximize their coverage and accuracy.

 

Biografía

El Dr. Piero Bonissone, PhD EECS, 1979, UC Berkeley, Fellow 2004 de IEEE y Fellow 1996 de AAAI, es Computer Scientist en General Electric Global Research Center. Su área principal es Soft Computing, particularmente la de los Sistemas Borrosos, en la que ha liderado una inmensa cantidad de proyectos y ha publicado gran cantidad de artículos. En la actualidad es miembro del Editorial board de Fuzzy Sets and Systems y del International Journal of Uncertainty, Fuzzyness and Knowledge-based Systems. Tiene una enorme participación en actividades de IEEE donde, entre otras cosas, es miembro de IEEE Neural Networks Council / Society Meeting Committee y Presidente 2002 de la Neural Networks Society.

 

Idioma de la conferencia: Inglés

 

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