El próximo 30 de marzo de 2017, entre 9:30 y 13:00, tendrá lugar un taller dedicado a los fundamentos del machine learning con MATLAB, en el Aula Magna de la Facultad de Economía y Empresa. Esta sesión está dirigida a profesores, investigadores y alumnos interesados en aplicar conocimientos sobre las capacidades de MATLAB o que quieran utilizar plataformas hardware de bajo coste para docencia e investigación. Aquellos participantes que lo soliciten, podrán obtener certificados de asistencia.

Durante la sesión, los participantes explorarán los flujos de trabajo típicos para aprendizaje supervisado (clasificación y regresión) y aprendizaje no supervisado (clustering). También se cubrirán técnicas como clustering K-means, análisis discriminante, árboles de decisión, redes neuronales, regresión lineal, logística y no lineal. Además, se presentarán técnicas más avanzadas como deep learning en el contexto de Visión Artificial. En concreto, se presentarán ejemplos de aprendizaje basado en proyectos con MATLAB, Simulink y hardware de bajo coste (Arduino, Raspberry Pi, LEGO, dispositivos móviles…) que permiten desarrollar, simular y probar algoritmos de forma sencilla, experimentando con dispositivos al alcance de los alumnos.

Presentadores:

Paola Jaramillo es Ingeniera de Aplicación de MathWorks en Eindhoven, Países Bajos. Especializada en procesamiento de señales e imágenes, y principalmente interesada en áreas relacionadas con Sensor Data Analytics y despliegue de aplicaciones en plataformas de bajo coste. Paola es Máster en Ingeniería Electrónica del Politécnico de Turín, y se ha desempeñado como investigadora en el área de R&D para IBM en Suiza, y por un poco más de cinco años para el grupo SPS de la Universidad Tecnológica de Eindhoven en Países Bajos.

Carlos Sanchis es Máster en Ingeniería Industrial y en Project Management con más de ocho años de experiencia en roles técnicos y de gestión en proyectos de simulación, I+D, electrónica, investigación y consultoría en Iberdrola, Hewlett-Packard, la Universidad Politécnica de Valencia y DevStat Statistical Consulting. Como Responsable Técnico Académico para España y Portugal en MathWorks, colabora con las principales universidades de la región en proyectos de innovación educativa, investigación y desarrollo de contenidos con MATLAB y Simulink.

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