Programa Formativo 2023

Doctorado en Informática de la Universidad de Almería

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Introducción


El Programa de Doctorado en Informática  de la Universidad de Almería se propone como objetivo ofertar cursos de formación específicos para sus estudiantes de doctorado en las líneas de investigación del programa. 

Por este motivo, la Comisión Académica del Doctorado en Informática se complace en anunciar el presente Programa de Actividades Formativas para el año 2023. El programa está especialmente destinado a los estudiantes del Doctorado en Informática de la Universidad de Almería, aunque queda abierto a cualquier persona con intereses científicos en los citados campos de la Informática.

El programa contará con la participación de ponentes de gran prestigio internacional en el ámbito de la Informática.

Se otorgará un "Certificado de aprovechamiento" con el listado de los cursos y número de horas totales asistidas, siempre y cuando se acredite al menos un 80% de la asistencia en cada uno de los cursos asistidos, además de las actividades requeridas por el ponente en cada curso (si las hay). El certificado se emitirá a final de año, al terminar el programa formativo completo. 

Registro

Para facilitar el control de asistencia y la posterior emisión de certificados, es necesario registrarse previamente a los cursos a través del siguiente enlace.

Los horarios y lugar están sujetos a cambios de última hora. Se puede realizar el registro varias veces si se desea modificar la asistencia a los cursos (el último realizado será considerado como el válido, anulando a los anteriores). 

NOTA: Una vez enviado el Formulario de Registro se recibirá un correo (que se recomienda conservar), desde donde será posible modificar el formulario o consultar los cursos en los que se ha registrado.

Programa


El presente programa está sujeto a posibles cambios en el tiempo por motivos de coordinación.

El siguiente listado de cursos formativos se muestra en orden alfabético. Cada curso se irá anunciando con antelación a través de los canales de difusión que dispone la Comisión Académica (Facebook, Twitter, Telegram, Web y lista interna).



Gemelos digitales

Ponente: Juan Manuel Escaño González, Universidad de Sevilla

Fechas: 9-10 de mayo de 2023

Duración: 10 horas 

Lugar: Sala de Grados del Edificio CITE-III (Matemáticas e Informática), Universidad de Almería

Horario: 

Martes 9 de mayo de 2023:

- De 10 a 14 horas.

- De 16 a 18 horas se celebrarán reuniones con doctorandos.

Miércoles 10 de mayo de 2023: 

- De 10 a 14 horas.

Modalidad: Seminario (presencial)

Número de plazas: 25

Resumen: El gemelo digital o digital twin (DT), es una tecnología emergente llena de promesas y potencial para remodelar el futuro de la industria (y la sociedad en general). Un DT constituye un sistema de sistemas que va mucho más allá de las simulaciones tradicionales. El objetivo de esta actividad se centra en clarificar este concepto, haciendo una revisión del estado del arte y viendo algunas herramientas de software. Se mostrarán aplicaciones y se presentarán también los retos que surgen de la interconexión entre la entidad física y la virtual.


Introducción a la Visión 3D y su aplicación a problemas de localización visual y creación de mapas

Ponente: Javier González Jiménez, Universidad de Málaga

Fechas: 6-7 Junio 2023

Duración: 10 horas 

Lugar: Sala de Grados del Edificio CITE-III (Matemáticas e Informática), Universidad de Almería

Horario:  

Martes 6/06

• 10 a 14h (4 horas con descanso para el café).

• 16 a 18h para reuniones con doctorandos

Miércoles 7/06

• 10 a 14h (4 horas con descanso para el café).

Modalidad: Seminario (presencial)

Número de plazas: 25

Resumen: El seminario aborda los principios de la visión geométrica donde se busca extraer información tri-dimensional de la escena a partir de una o varias vistas de ésta. Como elemento clave en este proceso se describe el modelo geométrico de proyección perspectiva, que se plantea con herramientas de algebra lineal gracias al uso de coordenadas homogéneas. Se hará especial énfasis en la aplicación de esta tecnología para el posicionamiento de la cámara en el espacio o la creación de mapas 3D, empleados en problemas tan actuales como robótica móvil, realidad aumentada o los vehículos autónomos.

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Aprendizaje Profundo (Deep Learning) para imágenes

Ponente: Siham Tabik, Dpto. de Ciencias de la Computación e Inteligencia 

Fechas: Junio (pendiente)

Duración: 10 horas 

Lugar: Sala de Grados del Edificio CITE-III (Matemáticas e Informática), Universidad de Almería

Horario: (pendiente)

Modalidad: Seminario (presencial)

Número de plazas: 25

Resumen: La actividad se organiza en los siguientes puntos:

Fundamentos y operaciones básicas de las redes neuronales artificiales: back-propagation, loss funtion, gadient descent

Fundamentos y arquitecturas de Redes Neuronales Convolucionales (CNNs): capas convolucionales, regularizadores, 

Modelos CNNs profundos para clasificación de imágenes, transfer learning, data-augumentation

Aspectos avanzados: big-learning

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Optimización en ciencia de datos

Ponente: José Fernández Hernández, Universidad de Murcia

Fechas: 5 y 6 de octubre de 2023 

Duración: 10 horas 

Lugar: Laboratorio SmartHome CITE-III (Matemáticas e Informática), Universidad de Almería

Horario: 

Modalidad: Seminario (presencial)

Número de plazas: 25

Resumen:  En la charla hablará en general de qué es un problema de optimización no lineal, y se centrará en particular en cómo se utiliza la optimización en Ciencia de Datos, así como en los métodos de optimización que se aplican en la resolución de algunos de los problemas que surgen en dicho campo.

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Deep Learning for Computer Vision

Ponente: Manuel Castillo-Cara, Universidad Politécnica de Madrid 

Fechas: 4-6 de octubre de 2023

Duración: 10 horas 

Lugar: Sala de Grados del Edificio CITE-III (Matemáticas e Informática), Universidad de Almería

Horario: (pendiente)

Modalidad: Seminario (presencial)

Número de plazas: 25

Resumen: En este curso trataremos los conceptos avanzados que se están desarrollando en Visón por computador a través de Deep Learning. Trabajaremos con las librerías principales y cómo utilizarlas en contexto donde la información es representada en imágenes y vídeos. Finalmente, se darán los conceptos básicos de implementación en redes generativas adversas (GANs). Los temás que se desarrollarán serán:

1. Cómo manipular y escalar imágenes en Keras

2. Cómo utilizar distintos formatos de ordenación de los canales de color

3. Cómo trabajar con capas convolucionales y pooling 

4. Uso de filtros para mejorar la extracción de características y clasificación.

5. Uso de modelos preentrenados.

6. uso de técnicas y parámetros avanzados para mejorar la generalización del modelo

7. Detección y segmentación de objetos en tiempo real.

8. Desarrollar e implementar una arquitectura DCGAN en diferentes proyectos.

9. Evaluación, entrenamiento y pérdida en redes GANs

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Fotos

Lugar de celebración


Campus universitario de La Cañada, Universidad de Almería

Para cada curso ver el lugar de celebración

Organización


Organiza la Comisión Académica del Doctorado en Informática y el Departamento de Informática de la UAL en colaboración con la Escuela Internacional de Doctorado.