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Convocatoria

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La RIIAA reúne al ecosistema mexicano

de inteligencia artificial (IA).

 

Enfatizando la interacción entre actores basados en México y el extranjero, así como las comunidades de investigación y práctica, con el objetivo de catalizar el desarrollo, adaptación y uso de IA en el país.

 

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Patrocinadores

RIIAA 1.0

RIIAA 2.0

Reunión Internacional de

Inteligencia Artificial y sus Aplicaciones

29 - 31 de Agosto 2019

CDMX, México

¿ Qué es la RIIAA ?

 

Inspirados por el éxito obtenido en RIIAA1.0, este año se llevará a cabo su segunda versión, RIIAA 2.0.

 

La segunda Reunión Internacional de Inteligencia Artificial y sus Aplicaciones (RIIAA@MEX 2.0) se llevará a cabo en la Ciudad de México del 29 al 31 de Agosto, con el objetivo de catalizar el desarrollo y uso de Inteligencia Artificial (IA) en el país.

 

Con miras hacia el futuro, y reconociendo un rol cada vez más transformativo para la IA, la RIIAA es organizada por un grupo de estudiantes, académicos, y profesionales mexicanos buscando reunir comunidades y grupos existentes en el campo. Originada a partir de un encuentro en la conferencia NeurIPS, esta reunión pretende ser un complemento importante a otras conferencias, enfatizando la interacción entre grupos basados tanto en México como en el extranjero, así como entre las comunidades dedicadas a la investigación y la práctica.

 

La reunión contará con paneles dedicados a un amplio espectro de temas, desde el desarrollo de teoría, hasta aplicaciones relevantes para la sociedad civil, el sector público y la industria mexicana.

 

También contará con ponencias magistrales y con una escuela de verano para estudiantes universitarios que se llevará a cabo el 28 y 29 de Agosto de 2019.

 

Esperamos contar con un grupo diverso de participantes: por un lado académicos y grupos de investigación de instituciones mexicanas y extranjeras; por otro, estudiantes universitarios, representantes del gobierno y profesionistas.

Ponencias Magistrales

en RIIAA 2.0

 

Yoshua

Bengio

 

Professor University of Montreal,

Canada Research Chair

in Statistical Learning Algorithms

Jorge

Nocedal

 

Walter P. Murphy Professor,

Northwestern University

 

Alan Aspuru

Guzik

 

Professor University of Toronto,

Canada Research Chair

in Theoretical Chemistry

 

Saiph

Savage

 

Director of Human

Computer Interaction Lab,

West Virginia University

 

Meire

Fortunato

 

Research Scientist

at Google DeepMind

 

Organizadores

RIIAA 2.0

 

Antonio

del Rio Chanona

 

Coordinación Académica y de la Escuela de Verano

 

Centre for Process

Systems Engineering,

Imperial College London

Enrique

Garduño Olivas

 

Coordinación Logístico

y Financiera

 

CEO

Sky Sense

Andres

Campero

 

Coordinación General

 

Brain and Cognitive Sciences,

Artificial Intelligence Laboratory,MIT

Alejandro

Noriega Campero

 

Coordinación AI

para el bien social y

Ecosistema de AI en México

 

Media Lab,

and Institute for Data,

Systems and Society, MIT

Benjamin Sanchez Lengeling

 

Coordinación de la Escuela de Verano

 

Chemistry and Chemical Biology, Harvard

Jennifer Enciso García

 

Coordinación en Redes Sociales y Media, y de la Escuela de Verano

 

Centro de Ciencias de la Complejidad (C3), UNAM. Centro de Investigación Biomédica de Oriente (CIBIOR), IMSS

Stalin Muñoz Gutiérrez

 

Coordinación de la

Escuela de Verano

 

Centro de Ciencias de la Complejidad (C3), UNAM

Ximena Gutierrez Vasques

 

Coordinación en Lenguaje y Visión, y de la Escuela de Verano

 

Facultad de Ingeniería, UNAM

Andrea Gayon Lombardo

 

Coordinación IA

en Ciencias e Ingenierías

 

Department of Earth Science and Engineering Imperial College London

Miguel Angel Núñez Ochoa

 

Coordinación de actividades académicas

 

Neurophysiology and Neurochemistry Lab, UdG

 

Oscar Mendez Lucio

 

Coordinación de actividades académicas

 

Early Toxicology Team, Bayer CropScience

 

Organizadores +

Sesiones

& Paneles

Benjamin Sanchez Lengeling

 

Chemistry and Chemical Biology, Harvard

 

Talleres:

 

· Introduccion a Machine Learning y Deep Learning

 

· Procesos Gaussianos

 

· Graph networks

 

· Deep Generative Models (VAE/GAN)

Ximena Gutierrez Vasques

 

Facultad de Ingeniería, UNAM

 

Taller:

 

· Procesamiento Natural del Lenguaje (NLP)

Victor

Mijangos

 

Escuela Nacional de Antropología e Historia, UNAM. Ciencia de Datos, ITAM.

 

Taller:

 

· Procesamiento Natural del Lenguaje (NLP)

Miguel Angel Núñez Ochoa

 

 

Neurophysiology and Neurochemistry Lab, UdG

 

Taller:

 

· Introducción a inferencia Bayesiana

Jennifer Enciso García

 

 

Centro de Ciencias de la Complejidad (C3), UNAM. Centro de Investigación Biomédica de Oriente (CIBIOR), IMSS

 

Taller:

 

· Procesos de decisión de Markov & Aprendizaje Recursivo (MDPs & RL)

Stalin Muñoz Gutiérrez

 

Centro de Ciencias de la Complejidad (C3), UNAM

 

Taller:

 

· Procesos de decisión de Markov & Aprendizaje Recursivo (MDPs & RL)

 

· Algoritmos evolutivos (Genetic Programming)

Antonio

del Rio Chanona

 

Centre for Process

Systems Engineering,

Imperial College London

 

Taller:

 

· Algoritmos evolutivos (Genetic Programming)

Saiph

Savage

 

Director of Human

Computer Interaction Lab,

West Virginia University

 

Taller:

 

· Complejidad y el Futuro del Trabajo

Alfredo

Morales

 

Assistant Professor at NECSI and Visiting Scholar at MIT Media Lab

 

Taller:

 

· Complejidad y el Futuro del Trabajo

Andong Luis Li Zhao

 

College of Engineering, University of Michigan

 

Taller:

 

· Sistemas de Recomendación

Ricardo Montalvo Lezama

 

IIMAS, UNAM

 

Taller:

 

· Aprendizaje Multitarea en Redes Neuronales

Aaron

Sonabend

 

Depatment of Biostatistics, Harvard University

 

Taller:

 

· Aprendizaje reforzado (Reinforced Learning) + Open AI

Berenice Montalvo Lezama

 

IIMAS, UNAM

 

Taller:

 

· Aprendizaje Profundo (Deep Learning)

Programa

RIIAA 2.0

Próximamente

29 - 31 de Agosto 2019

CDMX, México

Transmisión

RIIAA 2.0

Próximamente

29 - 31 de Agosto 2019

CDMX, México

Escuela de Verano RIIAA

Cursos en ML, DL, RL y Optimización.

 

Para la segunda edición de la escuela de verano de RIIAA pretendemos ofrecer una serie de cursos, desde conceptos básicos, hasta conceptos más avanzados de machine learning (ML), deep learning (DL), reinforcement learning (RL), optimización, entre otros.

 

Mas contenido próximamente.

 

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CDMX, México

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