"Más allá de los píxeles" y "De sensores a decisiones"

Charla 1:

• Título: "Más allá de los Píxeles: Arquitecturas que conectan Texto e Imágenes“
• Descripción: Los programadores estamos acostumbrados a tratar el texto y las imágenes como tipos de datos aislados. Sin embargo, la aparición de modelos como CLIP está rompiendo esta barrera mediante el entrenamiento contrastivo. Analizaremos de forma clara y técnica cómo se alinean dos redes neuronales distintas para que hablen el mismo idioma. Veremos por qué esta "traducción" visual es la base de las herramientas más potentes de la actualidad y cómo cambia nuestra forma de construir software que "entiende" el mundo.
• Biografía de Álvaro García: estudiante de último curso del Grado en Inteligencia Artificial en la Universidad Rey Juan Carlos (URJC). Con un profundo interés por los diversos campos que integran la Inteligencia Artificial, actualmente compagina su formación con una beca de colaboración del Ministerio de Educación en el área de investigación. Su trabajo actual se centra en el entrenamiento de modelos de clasificación de imágenes y en el desarrollo de técnicas para optimizar sistemas de detección mediante el uso de imágenes sintéticas, explorando cómo el entrenamiento con datos generados por ordenador permite mejorar el rendimiento y la robustez de los modelos de Visión Artificial en escenarios donde la disponibilidad de datos reales es limitada o inexistente.

Charla 2:

• Título: De sensores a decisiones: cómo los sistemas de IA perciben, interpretan y actúan en el mundo real.
• Descripción: Se suelen ver modelos de IA que clasifican o predicen, pero los sistemas que actúan en el mundo físico necesitan más que eso. Se explicara el pipeline completo de los sistemas de IA que interactúan con el mundo real, como robots o coches autónomos. Desde la percepción mediante sensores hasta la toma de decisiones en tiempo real, veremos cómo se integran visión por computador, aprendizaje automático y control para construir sistemas capaces de interpretar su entorno y actuar de forma fiable.
• Bibliografía de Alfonso Armenta: Estudiante de último curso del Grado en Inteligencia Artificial en la Universidad Rey Juan Carlos. Actualmente realiza prácticas en el grupo de investigación, donde trabaja con la generación sintética de firmas hiperespectrales para el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático. Sus principales intereses son la visión artificial, la robótica y las aplicaciones prácticas de la inteligencia artificial.