Càtedra UB en Intel·ligència Artificial i Mitjans
Transformació dels mitjans amb IA: caminant cap a una creació innovadora, una distribució eficaç i un ús responsable.
Director
Presentació
La Càtedra UB en Intel·ligència Artificial i Mitjans neix amb l’objectiu d’explorar i analitzar l’impacte de les tecnologies d’intel·ligència artificial en la creació, la distribució i el consum de continguts en la radiodifusió pública.
L’objectiu principal de la Càtedra és treballar per comprendre com aquestes tecnologies poden transformar els processos de producció de continguts, optimitzar la distribució d’informació i personalitzar l’experiència de l’usuari. Alhora, es pretén fomentar la formació de professionals capacitats per liderar aquesta transformació i contribuir a divulgar el coneixement generat.
Des del marc acadèmic, la Càtedra promou la col·laboració entre investigadors, professionals del sector i estudiants, en oferir un espai de diàleg i d’intercanvi de coneixements. A més, per fomentar una comprensió profunda de la IA i el potencial que té en els mitjans de comunicació, impulsa activitats formatives, com seminaris, conferències, tallers i cursos especialitzats.
La Càtedra UB en Intel·ligència Artificial i Mitjans vol contribuir de manera significativa a la transformar digitalment els mitjans de comunicació i desenvolupar una societat més informada, crítica i connectada.
Actualitat
La Càtedra UB en IA i Mitjans, dirigida per Jordi Vitrià, ha organitzat una taula rodona per debatre sobre l’ús responsable de la #IA als mitjans de comunicació.
Taula rodona "Els perills de la IA. Incidència en l'àmbit dels mitjans de comunicació i grau d'influència en l'opinió pública"
3Cat es dota d'un comitè d'experts per assessorar-se en l'ús responsable de la Intel·ligència Artificial
Equip
Es va incorporar a la Universitat de Barcelona l’any 2007 com a catedràtic de Llenguatges i Sistemes Informàtics, i hi imparteix un curs introductori sobre algoritmes i dades, així com diversos d’avançats sobre ciència de dades, aprenentatge profund i ètica per a la ciència de dades. Des de l’abril del 2011 fins al gener del 2016, va ser cap del Departament de Matemàtica Aplicada i Anàlisi de la UB, i ara és membre de l’actual Departament de Matemàtiques i Informàtica. Així mateix, és director del màster en Fonaments de la Ciència de Dades, i codirector del curs de postgrau en Ciència de Dades i IA, també a la UB.
És catedràtic de la Universitat de Barcelona en el Departament de Matemàtiques i Informàtica des del 2007. Imparteix docència sobre processos àgils de desenvolupament de projectes, processament d’imatges i aprenentatge automàtic. La seva recerca se centra en algoritmes d’aprenentatge automàtic, particularment en aprenentatge supervisat i classificació, i és especialista en visió per ordinador.
És professor agregat a la Universitat de Barcelona. Té una àmplia trajectòria científica en els camps de la visió per ordinador i l’aprenentatge automàtic. Va obtenir un doctorat en Informàtica el 2011 per la Universitat Autònoma de Barcelona i, des de llavors, ha fet estades a l’estranger de diversos mesos, en universitats de primer nivell com la Universitat Carnegie Mellon (CMU) i la de Toronto (UofT). Durant la seva carrera, ha col·laborat amb diverses empreses per abordar solucions d’IA per a problemes del món real. També és cofundador de DataBeersBCN i codirector del curs de postgrau en Ciència de Dades i IA de la UB.
