Hace una movilidad exterior en la UNRN en el marco de un programa de internacionalización de la Universidad de Ciencias y Humanidades - UCH - de Perú.
El experto peruano en Inteligencia Artificial especializado en Machine Learning
y Big Data, Enrique Lee Huamani Uriarte está visitando la UNRN, en la ciudad de
Viedma. Huamani Uriarte ha sido
seleccionado para una movilidad en el exterior y ha elegido a la UNRN para concretar dicha
estadía.
La visita del docente e investigador de la Universidad de
Ciencias y Humanidades - UCH - de Perú se realiza desde el lunes 14 hasta el 18
de octubre, periodo en el que el Profesor Huamani –quien es además Ing. de Sistemas e Informática
y tiene una Maestría en Gestión en Tecnologías de la Información- brindará
una serie de conversatorios y actividades con la comunidad universitaria que se
desarrollarán en la Sede Atlántica de la UNRN.
TEMARIOS A DESARROLLAR
LUNES 14/10/2024:
TEMA DE PRESENTACIÓN:
La Universidad de Ciencias y Humanidades: Excelencia
Académica y Compromiso Global
Temario de la exposición
1. Introducción a la Universidad de Ciencias y Humanidades
(UCH) o Breve historia de la UCH (Más de 63 años de trayectoria).
o Misión y Visión de la UCH.
o Valores fundamentales de la universidad.
2. Oferta Académica
o Carreras de pregrado (Derecho, Ingeniería, Salud,
Educación, entre otras).
o Posgrados y educación continua.
3. Calidad Académica
o Modelo de formación integral.
o Excelencia académica y ranking (Top 3 en Scimago).
o Métodos de enseñanza que integran teoría y práctica.
o Equipamiento moderno.
4. Investigación Científica
o Enfoque en la investigación formativa (básica, intermedia
y avanzada). o Vinculación con la comunidad local, nacional e
internacional.
o Proyectos de investigación más destacados.
5. Empleabilidad
o Convenios con más de 36 empresas.
o Tasa de empleabilidad (+90% de egresados
trabajando).
o Oportunidades de internacionalización.
6. Internacionalización y Redes
o Internacionalización progresiva de la UCH.
o Convenios bilaterales con otras universidades y
organizaciones. o Proceso de adhesión a redes internacionales.
7. Responsabilidad Social y Cultura
o Compromiso con el desarrollo sostenible y la inclusión
social.
o Promoción de la cultura y sensibilidad social en la
formación de los estudiantes.
8. Proyección al Futuro
o Metas y visión para 2040.
o Estrategias para convertirse en una de las mejores
universidades del país.
MARTES 15/10/2024
TEMA DE LA CAPACITACION:
Que es la inteligencia artificial, Introducción al Machine
Learning , Fundamentos de Python y Análisis de datos.
Temario de la exposición
• Parte 1: I Que es Inteligencia artificial, Introducción al
Machine Learning o Sesión Teórica
? Qué es Inteligencia artificial, ramas de la inteligencia
artificial. ? Qué es Machine Learning: Definición y Aplicaciones.
? Tipos de Machine Learning: Supervisado y No
Supervisado.
? Ejemplos reales y aplicaciones.
? Discusión sobre la importancia y aplicaciones del
Machine
Learning.
• Parte 2: Introducción a Python para Machine Learning
? Teoría y Ejercicios Prácticos
? Sintaxis básica de Python.
? Introducción a NumPy y pandas para manipulación de
datos.
? Ejercicio Práctico Ejercicio práctico que integre los
conceptos aprendidos.
• Parte 3 : Análisis Procesamiento de Datos
? Teoría y Ejercicios Prácticos
? Estadísticas descriptivas básicas con Python.
? Limpieza y preparación de datos con pandas.
? Ejercicio Práctico de Análisis de Datos
? Aplicación de técnicas de análisis de datos a un dataset
real.
MIERCOLES 16/10/2024:
TEMA DE LA CAPACITACION:
Introducción a la Inteligencia Artificial: Machine Learning
y Deep Learning
Temario de la exposición
• Parte 1: Introducción al Análisis de Datos y Machine
Learning
? Introducción a Modelos de Machine Learning y Visualización
de Datos
? Análisis de Datos y Modelos de Machine Learning
? Teoría y Ejercicios Prácticos
• Introducción a modelos supervisados(clasificación) y
no
supervisados (agrupamiento).
• Introducción a la visualización de datos con Matplotlib
o
Seaborn.
• Implementación y visualización de un modelo de
Machine
Learning simple utilizando scikit-learn.
• Ejercicio Práctico de Machine Learning
• Parte 2: Introducción a Deep Learning
? Conceptos Básicos de Deep Learning
• Diferencias clave entre machine learning y deep
learning.
? Redes Neuronales Artificiales (ANNs)
• Estructura y funcionamiento de las redes neuronales.
? Arquitecturas de Deep Learning
• Redes Convolucionales (CNNs) para imágenes.
• Redes Recurrentes (RNNs) para secuencias.
? Implementación con TensorFlow/Keras
• Creación de un modelo simple de deep learning.
? Optimización de Modelos
• Ajustes para mejorar el rendimiento del modelo.
? Aplicaciones de Deep Learning
• Procesamiento de imágenes y lenguaje natural.
? Ejercicio Práctico
• Ejemplo sencillo usando CNN para clasificación
de
imágenes.
JUEVES 17/10/2024:
TEMA DE LA CAPACITACION:
Centros de Investigación y el Impacto de la Investigación en
la Universidad de Ciencias y Humanidades
1. Introducción a los Centros de Investigación en la
UCH
o Breve descripción de la importancia de la investigación en
la UCH. o Visión y objetivos generales de los centros de investigación.
2. INTI-Lab
o Fecha de creación y resolución.
o Áreas de investigación: Computación, Sistemas e
Informática, Aplicaciones Industriales, Tecnología Biomédica, etc.
o Proyectos destacados: 242 publicaciones en Scopus, 9
proyectos financiados.
o Impacto en la sociedad a través de soluciones
tecnológicas.
3. Centro de Investigación E-Health
o Fecha de creación y resolución.
o Áreas de investigación: Tecnologías de la Información y
Comunicación, Biotecnología, Enfermería.
o Proyectos relevantes: 98 publicaciones en Scopus.
o Enfoque en problemas sociales relacionados con la salud y
tecnología. 4. Centro de Investigación Interdisciplinar Ciencia y Sociedad
(CIICS) o Fecha de creación y resolución.
o Áreas de investigación: Contabilidad, Psicología,
Educación, Marketing, Desarrollo Sostenible.
o Impacto en políticas públicas y desarrollo local.
o Proyectos y publicaciones relevantes: 69 publicaciones en
Scopus. 5. Colaboración y Asistentes de Investigación
o Involucramiento de estudiantes en los centros de
investigación (asistentes de investigación).
o Experiencia de trabajo multidisciplinario.
6. Conversatorio del Impacto de la Investigación de la
Universidad de Ciencias y Humanidades – (Con la participación del Decano
de la Facultad de Ciencias e Ingeniería - Andrade Arenas Laberiano
Matias) o Contribuciones a nivel nacional e internacional.
o Proyectos financiados por fondos externos.
o Semilleros
o Investigación formativa
