¿Dónde están los límites de una introducción a la Inteligencia Artificial?

Esta ponencia presenta un compromiso para establecer unos límites de un curso de introducción de la Inteligencia Artificial

Presentació de la Guia per a l’avaluació de competències en l’àrea d’Enginyeria i Arquitectura, AQU Catalunya (2009)

Peer Reviewe

¿Qué relación hay entre la asignatura de IA, la investigación y la aplicación de sus tecnologías?

En esta comunicación se presenta la relación existente entre la docencia, la investigación y la aplicación de la Inteligencia Artificial en “Enginyeria i Arquitectura La Salle” de la Universidad Ramon Llull. La relación entre estos tres aspectos no es fácil. Son muchas las personas que opinan que la relación no tiene porqué existir debido a que cumplen propósitos distintos y diferentes. Otras personas, son de la opinión que vale la pena hacer el esfuerzo de relacionarlas. En primer lugar, la calidad de la docencia se debería ver aumentada a través de un conjunto de vínculos con las áreas tratadas desde los diferentes grupos de investigación. Por otro lado, la aplicabilidad de las técnicas estudiadas es quizás el objetivo final por el que los alumnos asisten a las clases. Establecer unos vínculos claros entre los temarios impartidos y su aplicabilidad práctica en el inmediato entorno industrial/empresarial/universitario, no solamente puede hacer incrementar el interés por la asignatura, sino que además, puede incidir notablemente en la calidad de la docencia. En esta ponencia solamente esbozamos nuestra experiencia más reciente

DERMA: A melanoma diagnosis platform based on collaborative multilabel analog reasoning

The number of melanoma cancer-related death has increased over the last few years due to the new solar habits. Early diagnosis has become the best prevention method. This work presents a melanoma diagnosis architecture based on the collaboration of several multilabel case-based reasoning subsystems called DERMA. The system has to face up several challenges that include data characterization, pattern matching, reliable diagnosis, and self-explanation capabilities. Experiments using subsystems specialized in confocal and dermoscopy images have provided promising results for helping experts to assess melanoma diagnosis

DERMA: A Melanoma Diagnosis Platform Based on Collaborative Multilabel Analog Reasoning

The number of melanoma cancer-related death has increased over the last few years due to the new solar habits. Early diagnosis has become the best prevention method. This work presents a melanoma diagnosis architecture based on the collaboration of several multilabel case-based reasoning subsystems called DERMA. The system has to face up several challenges that include data characterization, pattern matching, reliable diagnosis, and self-explanation capabilities. Experiments using subsystems specialized in confocal and dermoscopy images have provided promising results for helping experts to assess melanoma diagnosis

Preliminary Performance Study of an Alternative Calorimeter Clustering Solution for Allen in LHCb

The LHCb experiment has recently started a new period of data taking after a major upgrade in both software and hardware. One of the biggest challenges has been the migration of the first part of the trigger system into a parallel GPU architecture framework called Allen, which performs a partial reconstruction of most of the LHCb sub-detectors. In Allen, the reconstruction of the Electromagnetic Calorimeter (ECAL) sub-detector is used in many selection algorithms, but its efficiency is currently 10% lower than the full reconstruction performed in the second stage of the trigger. In this work, we present a preliminary performance study of an alternative ECAL reconstruction algorithm implemented in Allen that complements the current algorithm to maximise the reconstruction efficiency and also minimise the impact on the throughput rate

¿Cómo predecir la evolución del alumno?

Un aspecto muy importante en la enseñanza a cualquier nivel es poder predecir a tiempo si un alumno conseguirá superar una asignatura. De esta manera, si se detecta a tiempo una desviación en el aprendizaje de la asignatura, se puede tomar la iniciativa de intentar rectificar la marcha del estudiante, reforzando sus puntos más débiles. En el presente artículo exponemos el funcionamiento y los resultados de un Sistema de Predicción, diseñado con la finalidad de predecir cuál será la evolución de un alumno hasta el final de curso, a partir de los resultados académicos obtenidos hasta un cierto instante de tiempo. Este Sistema de Predicción forma parte de uno de los componentes de los llamados Sistemas Tutores Inteligentes

Introducción a las técnicas de aprendizaje automático (parte I): estructuración de un curso docente

En este artículo se presentan los Seminarios del Grupo de Investigación en Sistemas Inteligentes de Enginyeria i Arquitectura La Salle de la Universitat Ramon Llull, estructurados como un curso de introducción a las técnicas de aprendizaje automático. Este curso ofrece un marco común a los alumnos que cursan asignaturas de libre elección, o bien realizan sus trabajos y/o proyectos de final de carrera, dentro de nuestro grupo de investigación

Introducción a las técnicas de aprendizaje automático (parte II): entorno de competición

El presente artículo describe la parte práctica de la asignatura de formación en Aprendizaje Automático, en el entorno de nuestro grupo de investigación. Se estructura como una competición entre distintos grupos de trabajo, lo cual sienta las bases para motivar al alumno y establecer un marco común de comparación de distintas metodologías de Aprendizaje Automático