Quito
Universidad San Francisco de QuitoDiego de Robles y Vía InteroceánicaQuito, Ecuador
Contacto: riiaa.quito@gmail.com
RIIAA reúne el ecosistema de inteligencia artificial (IA) latinoamericano. Enfatizando la interacción entre los actores regionales, así como las comunidades académicas e industriales, con el fin de catalizar el desarrollo, adaptación y uso de la IA en la región.
Este año, RIIAA se realizará simultáneamente en la Ciudad de México, México, así como en Quito, Ecuador. Como en años anteriores, habrá un componente virtual para complementar los eventos presenciales.
28 DE SEPTIEMBRE - Día de Academia en la IA
El primer día recibiremos oradores externos que compartirán sus investigaciones y esfuerzos para avanzar y democratizar la investigación en IA.
Registro 8.30-9.00 am
Aplicando aprendizaje automático a visión artificial
9:30 am
Ph.D., Electrical Engineering, University of Manchester, Manchester, U.K M.Sc, Electrical Engineering, University of Manchester, Manchester, U.K Ing. Electrónica y Control, Escuela Politécnica Nacional, Quito, Ecuador Investigador "Programa Prometeo“, SENESCYT (2012-14) Senior Research Engineer, Centro de Investigación y Tecnología de Bosch en Pittsburgh, PA, EE. UU. (2007-2012) Academic Visitor en Institute for Complex Engineered Systems, and INFERLab, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, EE. UU. (2007-2012) Postdoctoral Research Associate Sensing, Imaging and Signal Processing Research Group, School of Electrical and Electronic Engineering, University of Manchester (2005-2007). Autor de más de 130 artículos científicos en conferencias y revistas de alto impacto (+3450 citaciones) Posee 26 patentes internacionales relacionadas con tecnología en EE. UU. y Europa Senior Member IEEE, Presidente de la Sección de IEEE Ecuador (2018-2019). IEEE R9 Educational Activities Commitee Chair (2022) Premio a la trayectorio Profesional IEEE Ecuador (2021) Miembro de la Academia de Ciencias Ecuador General and Technical Chair en varias conferencias IEEE
Restablecimientos de modelos en aprendizaje supervisado y de refuerzo
11:00 am
Aaron Courville es profesor asociado en el Departamento de Ciencias de la Computación e Investigación de Operaciones de la Université de Montréal. Recibió su doctorado del Instituto de Robótica de la Universidad Carnegie Mellon. Es uno de los primeros colaboradores de Deep Learning, y es miembro fundador del instituto Mila AI y miembro del programa CIFAR sobre aprendizaje en máquinas y cerebros. Junto con Ian Goodfellow y Yoshua Bengio, coescribió el libro de texto fundamental sobre aprendizaje profundo. Sus intereses de investigación actuales se centran en el desarrollo de modelos y métodos de DL. Está particularmente interesado en el modelo generativo profundo y el aprendizaje automático multimodal con aplicaciones como la visión artificial y el procesamiento del lenguaje natural. Aaron ocupa una cátedra canadiense de inteligencia artificial CIFAR y su investigación ha sido apoyada en parte por Microsoft Research, Samsung, Hitachi y un premio Google Focused Research.
Construcción de sistemas de reconocimiento visual artificial que aprenden de texto e imágenes
12:00 pm
Vicente Ordóñez-Román es Profesor Asociado en el Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Rice. Sus intereses de investigación se encuentran en la intersección de la visión artificial, el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático. Su atención se centra en la construcción de modelos de reconocimiento visual eficientes que puedan realizar tareas que aprovechen tanto las imágenes como el texto.
14:00 pm
Evolución del ecosistema Global LatinX en IA (LXAI)
Laura es científica e ingeniera convertida en emprendedora en serie y asesora de startups. Lidera el impacto social tecnológico y el desarrollo ético de IA como fundadora y gerente de Accel Impact Organisations, que incluye Accel AI Institute, Latinx in AI (LXAI) y Research Colab. Su formación académica es en Biología, Ciencias Físicas y Desarrollo Humano. Sus intereses de investigación actuales incluyen la reducción de representaciones de datos sesgados en modelos de aprendizaje automático, los efectos del desarrollo de inteligencia artificial para países en desarrollo y redes neuronales biológicas y sintéticas paralelas vistas en micología, entomología y ciencia computacional.
La forma de nuestras ideas: lecciones de la historia de
la informática
15:00 pm
Sara Hooker dirige Cohere For AI (C4AI), un laboratorio de investigación sin fines de lucro que busca resolver problemas complejos de aprendizaje automático. C4AI apoya la investigación fundamental que explora lo desconocido y se enfoca en crear más puntos de entrada a la investigación del aprendizaje automático. Antes de Cohere, Sara era científica investigadora en Google Brain y trabajaba en modelos de capacitación que van más allá de las métricas principales para cumplir con múltiples criterios deseados: interpretable, eficiente, justo y sólido. En 2014, fundó Delta Analytics, una organización sin fines de lucro dedicada a brindar capacidad técnica para ayudar a las organizaciones sin fines de lucro de todo el mundo a utilizar el aprendizaje automático para siempre. Creció en África, en Mozambique, Lesotho, Suazilandia, Sudáfrica y Kenia.
Perspectivas sobre la adquisición y movilización de conocimiento con redes neuronales
16:30 pm
Hugo Larochelle es científico investigador y líder del equipo de Google Brain en Montreal. También es miembro del equipo Mila de Yoshua Bengio y profesor adjunto en la Université de Montréal. Anteriormente, fue profesor asociado en la Universidad de Sherbrooke. Larochelle también cofundó Whetlab, que fue adquirida en 2015 por Twitter, donde luego trabajó como científico investigador en el grupo Twitter Cortex. De 2009 a 2011, también fue miembro del grupo de aprendizaje automático de la Universidad de Toronto, como becario postdoctoral bajo la supervisión de Geoffrey Hinton. Obtuvo su Ph.D. en la Université de Montréal, bajo la supervisión de Yoshua Bengio. Es editor principal y fundador de Transactions on Machine Learning Research y miembro de los directorios de NeurIPS e ICML. Finalmente, tiene un popular curso en línea sobre aprendizaje profundo y redes neuronales, de libre acceso en YouTube.
Panel del día Académico
Aaron, Sara, Hugo, Vicente, Diego, Laura
17:30 pm
Nuestro último día está dedicado a una escuela de "verano", donde los estudiantes pueden aprender de los expertos del área sobre varios temas de IA.
29 DE SEPTIEMBRE- IA aplicada
En nuestro segundo día, presentaremos una serie de paneles que explorarán el uso de la IA en varios sectores. Hemos invitado a actores locales clave de cada uno de estos sectores para discutir desafíos y oportunidades.
Experiencias en Banca y Servicios Financieros
Fabián Garzón Daphné Repain Drichelmo Tamayo
Lider de Analítica Avanzada
Produbanco Grupo Promerica
VP Experiencia del Cliente
Banco Pichincha
Líder de Analítica Avanzada
Diners
9:00 -10:00 am
Experiencias en el Retail y Servicios
Juan Sebastián Araujo Amarilis Loor Andrés Abad
Jefe de ciencia de datos y análisis
Gerente Regional de Transformación Digital
Director
Metropolitan Turing
Grupo KFC
INARI-ESPOL-Tía
10:00-11:00 am
11:30-12:30pm
Emprendimientos basados en Inteligencia Artificial
Presidente
Co-Fundador
Co-Fundador / Director Gerente
DayTwoGroup
Diversa
Inspectorio
Leslie Jarrín
Francisco Gallegos
Fernando Moncayo
Gobierno e Inteligencia Artificial
Juan Carlos Palacios
Gisela Montalvo
Lorena Moreno
12:30-13:30pm
Subsecretario
Directora Ejecutiva
Coordinadora de Innovación en Métricas y Análisis de la Información
Secretaria de Gestión de la información
Citec
INEC
La tarde del 29
CÍRCULOS
COMUNITARIOS
Salón Azul USFQ
También conocidos como CirCos, son sesiones de discusión interactivas, informales y autoorganizadas inspiradas en Birds of Feather (BoF). CirCos brinda un espacio para que los asistentes interesados se reúnan en pequeños grupos para intercambiar ideas y formar aliados en temas de interés común. Estos temas pueden estar directa o indirectamente relacionados con los temas tratados durante la conferencia RIIAA.
Geografías ocultas de la IA: mano de obra barata y nuevas subyugaciones de los cuerpos femeninos en la formación y mitificación de la Inteligencia Artificial global.
15:00-15:45pm
En este CirCo, vamos a conversar y a ampliar la ya agotada discusión acerca de la ética de la Inteligencia Articificial.
Vamos a analizar la geografia de los territorios dónde se crea esta tecnología , sus características socioeconómicas, religiosas y políticas, desde los debates en torno a los datos y su clasificación, el lugar que ocupan los derechos laborales frente a la automatización, hasta un mapeo de las relaciones de poder relacionadas en cada punto de la cadena de valor de la inteligencia artificial.
Es importante no solo hablar de ciertos logros técnicos de los algoritmos, y empezar a entender cómo se crea la inteligencia artificial en el sentido más amplio, parte de eso significa analizar qué son los recursos naturales en el poder, la energía que consume, el trabajo oculto de la cadena de suministro y la gran cantidad de datos que se extraen de cada plataforma y dispositivo que usamos todos los días.
Algunas lecturas recomendadas para este CirCo son:
Rosalind Williams escribió un texto allá por 1993 sobre los “Orígenes culturales e implicaciones ambientales de los grandes sistemas tecnológicos”. Ella habla de las autopistas como corredores de poder que dividen tanto como conectan. Me gustaría pensar que el código, como infraestructura, como estas líneas funcionan de la misma manera.
Catherine D'Ignazio, y su libro llamado "Feminismo de Datos" .
Kate Crawford y su libro"Atlas de la Inteligencia Artificial " .
Carissa Vélizy y su libro "Privacidad es Poder ".
Lamentablemente todas las lecturas están en inglés, voy a tratar de conseguir los libros en español para compartir.
En este espacio, sería interesante encontrar formas alternativas, colaboraciones, para codificar métodos para desmantelar la desigualdad y la injusticia. ¡El mundo necesita más decodificadores!
Siéntete libre de venir y alzar tu voz =)
Este CirCo está a cargo de Diana Mosquera.
Agradecimientos especiales a Pablo Escudero por su soporte y ayuda en darle forma a las ideas de este CirCo.
A Francisco Gallegos y Diversa por la ayuda, soporte y permitirme explorar en el trabajo estas ideas.
A Pierre Belanger por sugerir lecturas poderosas.
Y a RIIAA por el espacio para hablar de estos importantes temas al rededor de esta tecnología.
Cómo empezar tu carrera en IA
16:00-16:45pm
Organizadores RIIAA-Quito
Eduardo Alba
USFQ
Rubén Villegas
Google Brain
Belén Sánchez
DataRobot
Pablo Samuel Castro
Google Brain
Diana Mosquera
Diversa
30 DE SEPTIEMBRE- Escuela de Verano
Nuestro último día está dedicado a una escuela de "verano", donde los estudiantes pueden aprender de los expertos del área sobre varios temas de IA.
Introducción al Auto-Machine Learning
Belén Sánchez
Descripción
Haremos un recorrido por el ciclo de vida de una solución basada en machine learning y veremos cómo la automatización puede acelerar este proceso a través de DataRobot. Este taller le permitirá comprender los conceptos básicos necesarios para construir modelos predictivos.
Requisitos
Ninguna
Sesión de la mañana
9:00-10:30 am
Edificio Hayek USFQ
Introducción al Reinforcement Learning
Pablo Samuel Castro
9:00-12:00 pm
Descripción
En este curso aprenderemos la definición de aprendizaje por refuerzo, aprenderemos a reconocer el tipo de problemas para los que es adecuado y las bases matemáticas de las técnicas más comunes. Finalmente, con el uso de Google Collaboratory aprenderemos a codificar un agente de aprendizaje por refuerzo con redes neuronales.
Herramientas que vamos a utilizar
Cualquier navegador, pero idealmente Google Chrome
Requisitos para los participantes
Conocimientos de álgebra lineal y probabilidad. Ordenador y conexión a internet ideal, pero no necesario.
Diseño e Inteligencia Artificial
Diana Mosquera
9:00-11:00 am
Descripción
El diseño, el machine learning, y la investigación de usuarios son una de las más impactantes intersecciones en tecnología y con mayor impacto en la sociedad .
Ven a este taller interactivo a aprender y conversar sobre como usar el diseño para ayudar a problemas sociales con la IA como herramienta.
Herramientas que vamos a utilizar
Cualquier navegador, pero idealmente Google Chrome, si no traes compu traquilo! trabajamos en hojas y lápiz.
Requisitos para los participantes
Conocimiento de figma o cualquier otra herramienta de diseño. Ordenador y conexión a internet ideal, pero no necesario.
Evolution in Artificial Intelligence
Daniel Riofrío
Descripción
Haremos un recorrido a través de la historia de la Inteligencia Artificial. Discutiremos conceptos importantes cómo qué entendemos como inteligencia y analizaremos eventos históricos tanto en las matemáticas como en las ciencias de la computación que nos permiten crear modelos del mundo. Como parte de la construcción de modelos conversaremos sobre diferentes paradigmas que permiten construir las aplicaciones modernas de inteligencia artificial.
Este taller te permitirá reflexionar sobre distintos tipos de modelos, sus ventajas y desventajas, y quizá, abrir los ojos hacia el futuro de la Inteligencia Artificial.
Requisitos para participantes
Un computador personal, acceso a un intérprete de Prolog y un intérprete de Python 3.
10:30-12:00pm
Sesión de la tarde
Introducción a los Transformers
Pablo Samuel Castro
14:00-17:00pm
Descripción
La arquitectura transformer ha supuesto una revolución en el mundo de la inteligencia artificial, y ha permitido el desarrollo de modelos que generan lenguaje (GPT-3, PaLM), imágenes (Dall-E, Parti) y música (Music Transformer, MuseNet). En este curso analizaremos los componentes de esta arquitectura, incluyendo los componentes fundamentales como el concepto de "atención". Con el uso de Google Collaboratory, aprenderemos a codificar una red neuronal que use Transformers para la predicción de idiomas.
Herramientas que vamos a utilizar
Cualquier navegador, pero idealmente Google Chrome
Requisitos para los participantes
Conocimientos de álgebra lineal y probabilidad. Ordenador y conexión a internet ideal, pero no necesario.
Inteligencia Artificial para artistas y creadores
Diana Mosquera
14:00-16:30pm
Escalamiento del machine learning en entornos distribuidos con Spark MLlib
Descripción
La representación es un área bastante interesante dentro del mundo de la Inteligencia Artificial, pero de la que no se habla tanto. ¿Qué hay detrás de los conceptos? ¿el significado? ¿Por qué debería interesarnos esto cuando usamos herramientas como la IA? ¿Qué tan precisas son estas representaciones? ¿Cómo utilizan modelos como Stable Diffusion estas representaciones para convertir imágenes en texto? ¿Qué tiene que ver esto con el arte? Este taller está dirigido a personas interesadas en cómo se forman los conceptos, artistas y creadores que trabajan con representaciones en la vida cotidiana. Herramientas que vamos a utilizar
Cualquier navegador, pero idealmente Google Chrome
Requisitos para los participantes
Conocimientos en probabilidad, álgebra líneal conexión a internet ideal, pero no necesario.
Israel Pineda
14:00-17:00pm
Descripción
En este curso analizamos los diferentes entornos de ejecución sobre los que podemos ejecutar procesos de entrenamiento e inferencia de algoritmos de aprendizaje automático. Usamos Apache Spark como herramienta de procesamiento distribuido y experimentamos con diferentes algoritmos para el análisis e interpretación de datos.
Herramientas que vamos a utilizar
Spark 3
Requisitos
computadora, conexion a internet
Inteligencia Artificial aplicada a negocios
Anita Sancho
14:00-15:30pm
Descripción
En este taller veremos cómo identificar las oportunidades de negocio que surgen dentro de las últimas innovaciones en la industria de la Inteligencia Artificial. Aprenderemos cuáles son las últimas innovaciones, recorreremos una metodología de diseño de producto y practicaremos cómo detectar problemas o mejor dicho, oportunidades de negocio con la metodología de espina de pescado. Hemos llegado a un punto en el que la Inteligencia Artificial puede resolver los problemas causados por la Inteligencia Artificial.
Requisitos
Los alumnos requerirán sus portátiles para tomar apuntes y conexión a internet para desarrollar la actividad
