Horario - Ponente
9:00 - 9:20 Bienvenida e inauguración - Comité Organizador
9:20 - 10:20 Aprendizaje Computacional Multimodal en Aplicaciones Médicas - Dr. Jorge Luis Pérez González
10:20 - 11:20 Exploración de datos biológicos con bioinformática - Dr. Ernesto Pérez Rueda y Paulo Cambranis Boldo
11:20 - 11:50 Presentación del Posgrado en Ciencia e Ingeniería de la Computación - Dra. Nidiyare Hevia Montiel
11:50 - 12:10 Coffee break
12:10 - 14:00 Taller: Ciencia de datos con PySpark - Dra. Blanca Vázquez
14:00 - 15:00 Tiempo libre para comida (no incluida en el evento)
15:00 - 15:30 Homogeneización matemática y generación de datos - M. Hugo José Bojorquez Marrufo, Dr. Julián Bravo Castillero y Dr. Jorge Luis Perez Gonzalez
15:30 - 18:00 Taller: Introducción al aprendizaje no supervisado - Dr. Paul Erick Méndez Monroy
Horario - Ponente
9:00 - 9:45 Sincronización en redes p-ádicas - Dra. Ángela Rocío Fuquen Tibatá
9:45 - 11:00 Presentación de proyectos estudiantes de maestría (Café mundial) - Estudiantes del PCIC, Mérida
11:00 - 11:45 IA, Democracia y Sociedad - Dr. Jesús M Siqueiros
11:45 - 12:00 Coffee break
12:00 - 13:00 Modelos matemáticos de la dinámica celular: una mirada desde los sistemas complejos - Dra. Yuriria Cortés Poza
13:00 - 14:00 Cómo perciben los robots: de los sensores a la cognición artificial - Dr. Israel Sánchez Domínguez
14:00 - 15:00 Tiempo libre para comida (no incluida en el evento)
15:00 - 16:00 Actividad: ¿Qué sigue después de la maestría? - Presentación de exalumnos del PCIC, Mérida.
16:00 - 18:00 Taller: Análisis de datos con aprendizaje computacional - Dr. Erik Molino Minero Re, Carlos Ku, Laura Álvarez, Rutilio Nava y Alejandro Salazar.
Horario - Ponente
9:00 - 11:00 Taller: Deep learning en visión computacional - Dra. Nidiyare Hevia Montiel, Ing. Victoria May, Ing. Gabriel Carcedo e Ing. Ismael Pérez
11:00 - 11:45 Patrones de Turing en sistemas heterogéneos - Dr. Elkinn Adrián Calderón Barreto y Dr. Julián Bravo Castillero
11:45 - 12:00 Coffee break
12:00 - 14:00 Taller: Ciencia de datos aplicada en un códice Texcocano del siglo XVI - Dra. María del Carmen Jorge y Jorge y Mtra. Ana Cecilia Pérez Arteaga
14:00 - 15:00 Tiempo libre para comida (no incluida en el evento)
15:00 - 17:45 Taller: Introducción a la Econofísica - Dr. Ricardo Mansilla Corona
17:45 - 18:00 Cierre y clausura
MCIC. Alvaro Callejas Tavera
Alumno PCIC, UNAM
Aprendizaje computacional y redes Neuronales aplicadas a la astronomía.
callejas.alvaro@aries.iimas.unam.mx
IIMAS-UAEY, UNAM
Biomatemáticas y sistemas complejos.
yuriria.cortes@iimas.unam.mx
Dra. Angela Rocío Funquen Tibatá
IIMAS-UAEY, UNAM
Análisis p-ádico, física-matemática y bio-matemática.
angela.fuquen@iimas.unam.mx
IIMAS-UAEY, UNAM
Visión computacional, reconocimiento de patrones e inteligencia artificial.
nidiyare.hevia@iimas.unam.mx
MCIC. Carlos Alejandro Ku Maldonado
Alumno PCIC, UNAM
Análisis de sistemas dinámicos y aprendizaje de máquina aplicado a señales biomédicas.
carlosakm94@gmail.com
Dr. Ricardo Lino Mansilla Corona
CEPHCIS, UNAM
Modelos epidémicos, big data, evolución del ADN y econofísica.
mansy@unam.mx
IIMAS-UAEY, UNAM
Vehículos autónomos, robótica y control automático.
erick.mendez@iimas.unam.mx
IIMAS-UAEY, UNAM
Procesamiento digital de señales y redes neuronales.
erik.molino@iimas.unam.mx
IIMAS-UAEY, UNAM
Aprendizaje computacional y multimodal en imágenes médicas.
jorge.perez@iimas.unam.mx
IIMAS-UAEY, UNAM
Bioinformática, regulación de la expresión genética y evolución del metabolismo.
ernesto.perez@iimas.unam.mx
IIMAS-UAEY, UNAM
Bioinstrumentación, procesamiento de señales y ultrasonido.
israel.sanchez@iimas.unam.mx
Dr. Jesús Mario Siqueiros García
IIMAS-UAEY, UNAM
Transformaciones hacia la sostenibilidad y modelado participativo.
jmario.siqueiros@iimas.unam.mx
Dra. Blanca Hilda Vázquez Gómez
IIMAS-UAEY, UNAM
Series de tiempo multimodales, aprendizaje computacional en medicina e interpretabilidad.
blanca.vazquez@iimas.unam.mx
IIMAS-UAEY, UNAM
Métodos matemáticos de la mecánica de materiales compuestos y sus aplicaciones.
julian@mym.iimas.unam.mx
Dra. María del Carmen Jorge y Jorge
IIMAS-UAEY, UNAM
Análisis matemático- funcional y ecuaciones diferenciales parciales.
mcj@mym.iimas.unam.mx
M. en C. Hugo José Bojorquez Marrufo
Alumno Doctorado en Matemáticas, UNAM
Métodos matemáticos de homogeneización con algoritmos de inteligencia artificiall.
hugo.bojorquez@itsmotul.edu.mx
Ing. Victoria del Carmen May Balam
Alumna PCIC, UNAM
Aprendizaje computacional profundo aplicado a infartos cerebrales en imágenes de resonancia magnética
victoria.mbalam@gmail.com
Ing. Gabriel Carcedo Rodríguez
Alumno PCIC, UNAM
Procesamiento de imágenes, visión computacional y aprendizaje automático.
gabrielcarcedo@comunidad.unam.mx
Ing. Ismael Pérez Ruiz
Alumno PCIC, UNAM
Procesamiento de imágenes, visión computacional y aprendizaje automático.
iperez.pcic@comunidad.unam.mx
Dr. Elkinn Adrián Calderón Barreto
IIMAS-UAEY, UNAM
Ecuaciones diferenciales parciales, Patrones de Turing, análisis numérico.
elkinn.calderon@iimas.unam.mx
Ing. Paulo Eduardo Cambranis Boldo
Alumno PCIC, UNAM
Aprendizaje computacional aplicado a datos biológicos.
paulo.cambranis@unam.edu