Hora | CONGRESO NACIONAL | CONGRESO INTERNACIONAL | CONGRESO NACIONAL | ||
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Lunes 3 de Octubre |
Martes 4 de Octubre |
Miércoles 5 de Octubre |
Jueves 6 de Octubre |
Viernes 7 de Octubre |
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9:00 a 9:30 | INAGURACIÓN
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9:30 a 10:00 | EVENTO CULTURAL | ||||
10:00 a 11:00 | PONENCIAS ON DEMAND ACCESO |
The Computer Programs of Charles Babbage
Dr. Raúl Rojas González Freie Universität Berlin Alemania |
La Ciencia de Datos utiliza y aprovecha la Inteligencia Artificial
Dr. Adolfo Guzmán Arenas CIC-IPN México |
Criptografía moderna y post-cuántica: retos y desafíos
Dr. Marco Tulio Ramírez Torres Universidad Autónoma de San Luis Potosí México |
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11:00 a 12:00 |
Towards machines that can learn continuously
Dra. Eden Belouadah Datakalab Atlantique, Francia |
Predicción de la velocidad del viento mediante aprendizaje profundo
Dr. Héctor Rodríguez Rangel Tecnológico Nacional de México Campus Culiacán Culiacán México |
Nuevos sistemas de computación de alto rendimiento a través de la fotónica
Dr. César Bartolo Pérez INTEL EEUU |
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12:00 a 13:00 |
Computación heterogénea y algoritmos bioinspirados para visión artificial
Dr. Carlos Soubervielle Montalvo Universidad Autónoma de San Luis Potosí México |
Cómputo de inspiración química para la automatización inteligente
Dr. Hiram Eredín Ponce Espinosa Universidad Panamericana México |
Cinemática analítica para robots manipuladores: un enfoque de Euler
Dr. Fernando Reyes Cortes BUAP México |
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13:00 a 13:30 | RECESO | CLAUSURA
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13:30 a 14:00 | EVENTO CULTURAL | ||||
14:00 a 16:00 | |||||
TALLERES | |||||
16:00 a 19:00 |
Taller:
Introducción al desarrollo de aplicaciones de realidad aumentada Dr. Osslan Osiris Vergara Villegas Universidad Autónoma de Ciudad Juárez México |
Taller:
Conectando Dispositivos en Internet de las Cosas Dr. Manuel de Jesús Nandayapa Alfaro Universidad Autónoma de Ciudad Juárez México |
Taller 1:
Detección de Objetos Mediante Visión por Computadora M.C. Darely Alarcon Pantoja COMECyT México Taller 2: Implementaciones de redes con CISCO M.C. Ana Claudia Zenteno Vázquez BUAP México |
Taller:
Machine Learning M.C. Abel Alejandro Rubín Alvarado CIC IPN México |
Sala: 2623 694 7086
Contraseña: conacic2022x
Sala: 2621 412 9899
Contraseña: conacic2022j
Sala: 2620 351 4920
Contraseña: conacic2022v
Institución o Empresa: Centro de Investigación en Computación, Instituto Politécnico Nacional
Área de Especialidad: Ciencia de Datos, Inteligencia Artificial
Más Información: Página IPN
Blog: Blog Personal
El Dr. Adolfo Guzmán Arenas es Ingeniero en Comunicaciones y Electrónica de la
Escuela Superior de Ingeniería y Mecánica y Eléctrica del Instituto Politécnico
Nacional (IPN). Obtuvo su Maestría y su Doctorado en Ciencias de la Computación
en el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), en Cambridge, Massachusetts,
EE.UU.
Fue profesor del Departamento de Ingeniería Eléctrica del MIT; del Departamento
de Inteligencia Mecánica de la Universidad de Edimburgo; del Centro de
Investigación y Estudios Avanzados del IPN, donde fundó la Maestría y Doctorado
en Computación; del Instituto de Investigación en Matemáticas Aplicadas y
Sistemas, de la UNAM, donde fue Jefe del Departamento de Computación; y de la
Unidad Interdisciplinaria (UPIICSA) del IPN.
Fue Director del Centro Científico IBM para América Latina, IBM de México, S.A.
Fue Director General de la Unidad de Sistemas del Tribunal Electoral del Poder
Judicial de la Federación (TEPJF, “Trife”).
Ha sido Investigador Senior de la empresa MicroElectronics and Computer
Corporation; Vicepresidente de Ingeniería en International Software Systems, y
fundador y Presidente de SoftwarePro International, empresa en Austin, Texas,
dedicada al desarrollo de paquetes comerciales y herramientas de Ingeniería de
Software.
Recibió de la Academia Mexicana de Informática el Premio Nacional de Informática
(1994), y de manos del Presidente Zedillo (1996) el Premio Nacional de Ciencias y
Artes (1996) y la Presea “Lázaro Cárdenas” (1997).
Fundó en 1996 el Centro de Investigación en Computación (CIC) del IPN y lo dirigió
hasta 2002. Adolfo es miembro de la Academia de Ingeniería (Académico de
Honor), la Academia Mexicana de Ciencias y el Sistema Nacional de Investigadores
(Investigador Nacional Emérito). Es Doctor Honoris Causa del Instituto Nacional de
Astrofísica, Óptica y Electrónica. Es Fellow of the Institute of Electrical and Electronic
Engineers (IEEE), de la Association for Computing Machinery (ACM) y de la Asian-Pacific Artificial Intelligence Association (AAAI). En el CIC trabaja en el uso de
Inteligencia Artificial en el análisis de grandes cantidades de datos, representación
del conocimiento y aplicaciones de sistemas de información.
"La Ciencia de Datos (Minería de Datos, ""Big Data"", Inteligencia de Negocios) analiza grandes conjuntos de datos para extraer conclusiones útiles. Hallar tendencias, desviaciones, anomalías, situaciones interesantes, comportamientos típicos, en un mar de datos. ¿Qué nos dicen los datos? ""Torturar los datos hasta que confiesen"". Entender qué está pasando y hacer predicciones basadas en conocimiento previo. Por ejemplo, noticias en la prensa; mensajes de twitter; opiniones sobre políticos, productos, películas, melodías; ¿qué tan probable es que termines tus estudios?; detección de conducta mental anómala de una persona, a partir de señales de su teléfono móvil; resultados de exámenes de conocimientos versus condición socio-económica y familiar del estudiante; delitos cometidos en una zona durante varios años; compras en establecimientos comerciales; epidemias, con sus muertos, enfermos, vacunados y restablecidos; trabajos típicos de los migrantes que se reincorporan al país; preferencias de películas, de bebidas, de comida chatarra; anuncios en canales de TV e internet versus compras por los televidentes usuarios... Evidentemente, es una disciplina muy útil.
La Inteligencia Artificial es una rama de la Computación que crea programas y mecanismos que muestran comportamientos considerados inteligentes.
La Ciencia de Datos explota extensamente las herramientas de la Inteligencia Artificial (aprendizaje mecánico; clasificadores; análisis de tendencias; redes neuronales), pero requiere conocimientos sólidos de bases de datos y de confección de aplicaciones informáticas. Usa también la probabilidad y la estadística. En la plática daré varios ejemplos de proyectos desarrollados en el CIC.
Como la Ciencia de Datos tiene un crecimiento continuo, que durará por varias décadas, las personas que terminan una licenciatura o ingeniería en computación o informática y estudian esta disciplina emergente, tendrán un futuro prometedor conforme crezca el número y diversidad de aplicaciones y fenómenos."
Institución o Empresa: Universidad Autónoma de San Luis Potosí
Área de Especialidad: Criptografía
El Dr. Marco Tulio Ramírez Torres, es ingeniero en mecatrónica por parte del Instituto Tecnológico de San Luis Potosí. Cuenta con una maestría y doctorado en ciencias aplicadas en el área fotónica, en la especialidad instrumentación electro-óptica, por parte del Instituto de Investigación en Comunicación Óptica de la Universidad Autónoma de San Luis Potosí. En 2015 se integra como profesor-investigador en la Coordinación Académica Región Altiplano Oeste de la UASLP. Donde ha dirigido diversas tesis de licenciatura y maestría. Además, ha participado en la organización de diversos congresos nacionales e internacionales. Es miembro del Sistema Nacional de Investigadores desde el año 2016, actualmente tiene la distinción de Investigador Nivel 1. Cuenta con diversas publicaciones internacionales arbitradas, incluyendo una patente concedida por el IMPI.
En la consolidación de la industria 4.0, se ha avanzado en conectividad y monitorización, sin embargo, esto ha producido un problema severo en el área de seguridad. Por lo que esta área se ha vuelto uno de los nuevos pilares y una necesidad en una sociedad altamente digitalizada. Aun así, pese a los desarrollos en ciberseguridad, el cómputo cuántico y sus avances amenazan con romper los algoritmos de cifrado de la criptografía moderna. ¿Cómo enfrentan estos desafíos los desarrolladores? ¿Cuáles son los avances? Y ¿A qué amenazas nos enfrentamos?
Institución o Empresa: Freie Universität Berlin
Área de Especialidad: Inteligencia Artificial
El Dr. Raúl Rojas González es profesor emérito de Inteligencia Artificial en la Universidad Libre de Berlín.
Ha sido campeón mundial de robótica en dos ocasiones (2004 en Italia y 2005 en Japón) y sus vehículos
autónomos circulan guiados por computadoras por las calles de Berlín desde 2011. En marzo de 2015, el
Dr. Rojas recibió el premio como Profesor del Año, un galardón otorgado por la Sociedad de Profesores de
Alemania. Además de este reconocimiento, el Dr. Rojas ha recibido premios por su trayectoria académica
en varios países: tres premios adicionales en Alemania, uno en Gran Bretaña, uno en Austria, uno en
Suecia, dos en Estados Unidos y tres en México. En diciembre de 2015 el Dr. Rojas recibió el Premio
Nacional de Ciencias y Artes en la categoría de Tecnología.
El Dr. Rojas es egresado de la Escuela Superior de Física y Matemáticas del IPN con licenciatura y maestría
en matemáticas. Obtuvo su doctorado en Economía en la Universidad Libre de Berlín, graduándose con
honores summa cum laude. Ahí mismo obtuvo su Habilitación, un grado adicional y posterior al doctorado,
en el área de Ciencias de la Computación. En 2016 recibió el grado de Profesor Honoris Causa del Instituto
Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica. Es miembro de la Academia Mexicana de Ciencias y del SNI
(Nivel III).
"The mathematician and inventor Charles Babbage drafted 26 code fragments between 1836 and 1840 for his unfinished “Analytical Engine.” The programs were embedded implicitly in tables representing execution traces. In this talk, we explore the programming architecture of Babbage’s mechanical computer, that is, its structure from the point of view of a programmer, based on those 26 coding examples preserved in the Babbage Papers Archive. One peculiarity of the Analytical Engine is that the instructions for the processor are executed independently from the instructions for the memory. This allows a form of indirect addressing that will be illustrated with one program."
Institución o Empresa: Datakalab
Área de Especialidad: Artificial Intelligence, Continual Learning, Deep Learning
Eden Belouadah holds a PhD in Artificial Intelligence from IMT Atlantique, France (2021), as well as two Master’s in Machine Learning (France) and Artificial Intelligence (Algeria). She is currently a researcher at Datakalab, Paris. Her research focuses on continual learning applied on image classification and object detection. She is interested in using deep learning to tackle real-world problems, especially those related to computer vision.
Continual Learning (CL) is an interesting AI problem where the system is assumed to work on a budget. This is especially true when CL is modeled using a deep learning approach, where two complex challenges arise due to limited memory: catastrophic forgetting and delays related to the retraining needed in order to incorporate new data. In this presentation, I will introduce continual learning and its importance in AI applications, I will explain the problem of catastrophic forgetting and the challenges it implicates when learning continuously. Finally, I will present some of the most popular methods from the state of the art to tackle the problem.
Institución o Empresa: Tecnológico Nacional de México Campus Culiacán
Área de Especialidad: Reconocimiento de Patrones
El Dr. Héctor es egresado del Tecnológico de Morelia en la carrera de Sistemas Computacionales (2009). La maestría y el doctorado los realizó en el departamento de Posgrado de la Facultad de Ingeniería Eléctrica en la Universidad Michoacana (2009, 2014). Durante su etapa doctoral, realizó una estancia en la Universidad de Oregón. En el doctorado trabajó en el proyecto de diagramas de bifurcación cualitativos. Al término del doctorado, el Dr. Héctor realizo una estancia posdoctoral con apoyo del programa de becas posdoctorales de conacyt en donde trabajó en el proyecto europeo EFFINET modelando la demanda de agua para el uso de predicción, validación y reconstrucción de los datos. Es miembro del Sistema Nacional de Investigadores nivel 1. Actualmente es profesor de tiempo completo en el Tecnológico Nacional de México campus Culiacán en departamento de Sistemas Computacionales. Entre sus áreas de interés se encuentra la predicción de series de tiempo, el reconocimiento de patrones, computo inteligente, seguridad biométrica.
"Las energías renovables al no emitir gases efecto invernadero, representan una alternativa de solución en los procesos de generación de energía frente a la degradación ambiental.
La producción de energía eólica depende directamente de la velocidad del viento, es la razón por que la predicción juega un rol importante en la planeación, administración y balanceo de los parques eólicos.
Una reducción mínima en el error de las estimaciones de la velocidad del viento puede significar ahorros significativos en la producción de energía por medio del viento. Es la razón por la cual se continua explorando soluciones al problema de la estimación.
El aprendizaje profundo ha sido fundamental para la generación de nueva tecnología en diferentes áreas, por ejemplo en el desarrollo de nuevos fármacos, detección de enfermedades, en la robótica, por mencionar algunas. Por lo que ha sido una herramienta alternativa para la solución al problema de la predicción de la velocidad del viento."
Institución o Empresa: INTEL
Área de Especialidad: Fotónica
Más Información: Página Personal
César Bartolo Pérez se desempeña como Ingeniero Senior en Diseño de Fotónica en INTEL, Santa Clara, California. Se graduó del doctorado en Ingeniería Electrónica y de Computación por la Universidad de California en Davis. Ahí realizó su investigación en el grupo de Nanodispositivos y Nanosistemas Integrados, donde demostró sensores ópticos ultrasensibles utilizados para navegación autónoma, creación de imágenes en 3D y biomedicina. César ha recibido diferentes premios por sus contribuciones al área de la electrónica y computación, por su liderazgo y emprendimiento. Ha publicado más de 10 papers en revistas de alto impacto y más de 20 publicaciones en conferencias internacionales. Obtuvo su Maestría en Ingeniería Electrónica por el INAOE y la Licenciatura en Tecnología por la UNAM
El crecimiento exponencial en la generación de datos, sus crecientes velocidades de transmisión y su procesamiento han permitido el desarrollo de nuevos algoritmos basados en redes neuronales artificiales utilizados en aprendizaje automático e inteligencia artificial. Estos campos están impactando en áreas críticas como diagnóstico médico, telecomunicaciones, energía, finanzas y predicción climática. Sin embargo, los requerimientos de recursos computacionales, consumo de energía y costos también crecen exponencialmente, forzando la búsqueda de nuevos sistemas de procesamiento computacional de alto rendimiento. En esta plática se discutirán nuevas plataformas de computación basadas en fotónica de silicio, donde parte del procesamiento computacional se realiza de manera análoga, con mayor ancho de banda y menor consumo de energía comparado con los actuales sistemas de computación.
Institución o Empresa: Universidad Autónoma de San Luis Potosí
Área de Especialidad: Computación y Electrónica
La computación heterogénea permite realizar tareas complejas con alto rendimiento al aprovechar diferentes arquitecturas de procesador. Su aplicación en sistemas de visión artificial ha sido relevante debido a la demanda de respuesta en tiempo real y alta precisión. Los algoritmos bioinspirados permiten optimizar los recursos de cómputo y el tiempo en la automatización de procesos. La combinación de ambos campos (computación heterogénea y algoritmos bioinspirados) es prometedora dadas las ventajas antes mencionadas, que se detallarán como se complementan en esta charla. Se abordarán dos proyectos en curso que caen en este nicho: 1) Metodología de Evaluación de Riesgo en la Planificación de Trayectorias en Cirugía Mínimamente Invasiva Tipo Cerradura usando Algoritmos Genéticos y 2) Desarrollo de Sistemas de Cómputo Heterogéneo Basados en el Algoritmo de Búsqueda de Abejas para el Seguimiento de Objetos en Video.
Institución o Empresa: Universidad Panamericana
Área de Especialidad: Inteligencia artificial; robótica; mecatrónica
El Dr. Hiram Ponce se graduó como Ingeniero en Mecatrónica en 2008, obtuvo la Maestría en Ciencias de la Ingeniería en 2010 y recibió el grado de Doctor en Ciencias Computacionales en 2013 por parte del Tecnológico de Monterrey. En el campo profesional, ha trabajado como capacitador externo en Continental AG de México en el área de pruebas y calidad; en 2013 cofundó y dirigió Solarium Labs, una startup de soluciones en sistemas inteligentes para las empresas; en 2018 fue consultor externo de proyectos de logística y optimización para PEMEX; entre otros. Su trayectoria como docente e investigador incluye la propuesta y desarrollo de una nueva técnica de inteligencia artificial llamada Redes Orgánicas Artificiales; la publicación de más de 120 artículos en revistas científicas y congresos internacionales, así como 4 libros en el área de inteligencia artificial y robótica. Desde 2019 es Editor Asociado de la Revista IEEE Access. Además, pertenece a la mesa directiva de la Sociedad Mexicana en Inteligencia Artificial; Miembro Senior de la asociación internacional IEEE; Miembro Senior de la International Neural Networks Society; miembro del comité técnico de Redes Neuronales de la Computational Intelligence Society, entre otras membresías. En 2017, recibió el Premio Google a la Investigación. Desde 2014 es profesor-investigador de la Facultad de Ingeniería en la Universidad Panamericana Campus México, en 2020 recibió el nombramiento de Investigador Titular D y desde 2021 es Coordinador del Doctorado en Inteligencia Artificial. Actualmente es investigador nivel 1 del Sistema Nacional de Investigadores.
Los métodos de inteligencia artificial han sido aplicados en diferentes disciplinas donde la incertidumbre, el ruido, las fallas y la imprecisión están presentes. Muchos de estos métodos están inspirados en la naturaleza permitiendo que esta inteligencia computacional sea utilizada en diversas aplicaciones en la ciencia. En esta plática, se presentará una técnica computacional de reciente creación inspirada en los compuestos orgánicos, llamada Redes de Hidrocarburos Artificiales. Además, se presentarán algunas aplicaciones de esta técnica haciendo énfasis en implementaciones realizadas en los campos de la robótica, la salud y la mecatrónica.
Institución o Empresa: BUAP
Área de Especialidad: Robótica y Control
Es Licenciado en Electrónica, por la Facultad de Ciencias Físico-Matemáticas de la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla. Maestría en Ciencias, con Especialidad en Electrónica por el Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica (INAOE). Doctor en Ciencias con Especialidad en Electrónica y Telecomunicaciones por el Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada (CICESE). Premio Estatal de Ciencia y Tecnología por el Gobierno del Estado de Puebla. Premio al Mérito Civil en Ingeniería y Tecnología por el Ayuntamiento de Puebla. Es autor de más de 150 artículos científicos nacionales e internacionales, 6 libros de texto universitarios del área de robótica y mecatrónica, ha graduado a más de 145 tesistas de licenciatura, maestría y doctorado. Ha desarrollado más de 50 prototipos tecnológicos robóticos. Es miembro del Sistema Nacional de Investigadores desde 1993 a la fecha (Nivel II).
Se presenta el desarrollo de modelado cinemático directo para robots manipuladores de n grados de libertad en configuración de cadena rígida cinemática abierta, bajo el enfoque de la física de Euler. Particularmente se resaltan propiedades fundamentales que tienen las matrices ortogonales y su relación con las matrices antisimétricas que ayudan a desarrollar la estructura de las componentes de velocidad de traslación y rotacional. Para mostrar su eficacia como método iterativo, se realiza su implementación en lenguaje de programación simbólico para Matlab.
Institución o Empresa: Universidad Autónoma de Ciudad Juárez
Área de Especialidad: Visión por computadora, procesamiento digital de imágenes, realidad aumentada, inteligencia artificial
El Dr. Osslan Vergara es ingeniero en sistemas computacionales por el Instituto Tecnológico de Zacatepec (2000); Maestro en ciencias en Ciencias Computacionales por el Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico (cenidet) (2003) y Doctor en Ciencias en Ciencias de la Computación también por cenidet (2006). Desde enero de 2007, es profesor de tiempo completo del Departamento de Ingeniería Industrial y Manufactura de la Universidad Autónoma de Ciudad Juárez (UACJ). Además, es el director del laboratorio de visión por computadora y realidad aumentada de la UACJ. El Dr. Vergara es autor y coautor de más de 120 artículos en revistas, libros y congresos nacionales e internacionales. Además, cuenta con cuatro patentes. Es miembro del sistema nacional de investigadores (SNI) nivel I. En el año de 2012 recibió la distinción “senior member” por parte de la IEEE. El Dr. Vergara tiene experiencia de más de 15 años en el desarrollo de soluciones de inteligencia artificial. Sus intereses en investigación incluyen: inteligencia artificial, visión por computadora, procesamiento digital de imágenes, realidad aumentada y mecatrónica.
La realidad aumentada ha sido reconocida como uno de los principales hallazgos tecnológicos de los últimos años. Por lo tanto, es recomendable conocer en que consiste esta importante herramienta tecnológica. En el taller se mostrará una introducción sobre realidad aumentada, se explicarán los módulos necesarios para construir una aplicación de RA, se discutirán las áreas donde la RA puede ser implementada y se realizarán aplicaciones de realidad aumentada móvil.
Requerimientos: Contar con una computadora y con un dispositivo móvil (android o IOS)
Institución o Empresa: Universidad Autónoma de Ciudad Juárez
Área de Especialidad: Mecatrónica
Más Información: Página UACJ
Blog: Orcid
Manuel Nandayapa recibió el grado de Licenciatura en Ingeniería en Electrónica por el Instituto Tecnológico de Tuxtla Gutiérrez, México, en 1997, el grado de Maestro en Ciencias en Ingeniería Mecatrónica del Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico (CENIDET), México, en 2003, y el Doctorado en Energy and Environmental Science de la Universidad Tecnológica de Nagaoka, Japón, en 2012. Actualmente trabaja en el Departamento de Ingeniería Industrial y de Manufactura de la Universidad Autónoma de Ciudad Juárez. Sus intereses de investigación incluyen mecatrónica, control de movimiento e interfaces hápticas. Pertenece al Sistema Nacional de Investigadores Nivel I en México y es miembro del Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos (IEEE) desde 2004.
En internet de las cosas, los dispositivos conectados permiten el monitoreo y control de sistemas. Se podrá experimentar con la conexión de dispositivos como teléfonos inteligentes, sistemas embebidos, computadoras, entre otros. La conexión remota de dispositivos permitirá interactuar con dispositivos dentro de su misma red o en redes externas.
Requerimientos: Computadora personal con sistema operativo windows, teléfono inteligente con sistema operativo android y tarjeta programable NodeMCU ESP8266 (opcional sino se pretende conectar este dispositivo).
Institución o Empresa: JML Measurement & Testing Services y Consejo Mexiquense de Ciencia y Tecnología (COMECyT)
Área de Especialidad: Visión por computadora, Análisis de datos
El presente taller tiene como objetivo principal proporcionar las bases para la detección de objetos mediante vision por computadora con el uso de Python.
Requerimientos: Conocimiento básico de Python, instalacion de Pycharm community(Gratis), Instalación de las paqueterías "numpy" y "cv2"
Institución o Empresa: BUAP
Área de Especialidad: Redes
Es catedrática en la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla desde hace 17
años, en donde ha impartido cursos del área de Redes, Telecomunicaciones y
Programación en las tres carreras que oferta la Facultad de Ciencias de la
Computación de la BUAP. Cuenta con una Maestría en Ciencias de la Educación
que han permitido diseñar e implementar estrategias para facilitar el aprendizaje
de las redes a nivel licenciatura.
Ha sido coordinadora de Servicios de Red en la Facultad, y pertenece al Cuerpo
Académico Sistemas Inteligentes y Ciberseguridad y desarrolla proyectos y tesis
de licenciatura enfocados en las áreas de Redes, Infraestructura y ciberseguridad.
Es ponente en temas de Redes y Aplicaciones de seguridad y auditoría, y además,
publica trabajos de investigación en congresos nacionales e internacionales.
Actualmente se encuentra en proyectos de investigación con Inteligencia Artificial
aplicados a la seguridad y en entornos de Administración de Servidores.
Las Redes de computadoras transformaron la forma en que nos comunicamos, trabajamos, nos divertimos y vivimos. Actualmente, el ejercicio de las comunicaciones de las personas y empresas, depende de la infraestructura de red que tenga implementada. En este escenario, es clave consolidar competencias de diseño y gestión, en este caso, con tecnología Cisco (líder a nivel mundial) que permitan brindar de servicios de comunicación de calidad. En este taller, obtendrá los fundamentos básicos de redes y será capaz de diseñar una red LAN básica, identificando los componentes y sus respectivas configuraciones sobre enrutamiento.
Requerimientos: Los asistentes deben contar con Software Packet Tracer de Cisco en su versión más reciente. Se puede obtener gratuitamente del sitio https://www.netacad.com
Institución o Empresa: CIC IPN
Área de Especialidad: Robótica y Control
Exploraremos los fundamentos del aprendizaje automático utilizando MATLAB. A través de varios ejemplos, revisamos los flujos de trabajo típicos tanto para el aprendizaje supervisado (clasificación) como para el aprendizaje no supervisado (clustering).
Requerimientos: Laptop, Matlab 2018 en adelante, Conocimientos Matlab (Basico-intermedio),
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