Seminarios: Inteligencia artificial y educación

El ciclo de seis charlas serán los jueves a las 18 h desde el salón de actos del Edificio de la ANEP y con transmisión por YouTube y apunta a promover insumos para docentes de todos los niveles de la enseñanza.

Agenda y Cronograma

Esta serie de ponencias e intercambios pretenden describir el área de la inteligencia artificial, su historia, principales características y fundamentos, así como su impacto y desafíos en el mundo actual, y en la educación en particular. El objetivo principal es proveer insumos para una discusión a nivel de la enseñanza pública sobre qué se debe incorporar, ya sea en los fundamentos como en la metodología para preparar a los y las estudiantes para los próximos años.

Los expositores son todos investigadores en temas de Inteligencia Artificial de la Universidad de la República y el Programa de Apoyo a las Ciencias Básica (PEDECIBA), e integrantes del Centro Interdisciplinario en Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático

Público Objetivo: Docentes de todos los niveles de enseñanza.

Formato: Ponencias de 45-60 minutos, con posterior intercambio [1.5 horas en total]

– [Álvaro Cabana, Guillermo Moncecchi] Tema 1: Introducción a la Inteligencia Artificial: ¿de qué hablamos cuando hablamos de IA? Definiciones posibles. Orígenes. Evolución histórica, especialmente en la segunda mitad del siglo XX y primera mitad del siglo XXI. Impacto. 

– [Javier Baliosian] Tema 2: Fundamentos computacionales de la Inteligencia Artificial: ¿qué es la computación? ¿Cómo impacta a la Inteligencia Artificial? ¿Cuáles han sido los mayores progresos computacionales y algorítmicos de las últimas décadas? ¿Cómo ha impactado la incorporación de tecnología y el aumento de la capacidad de procesamiento? ¿Cómo ha impactado la disponibilidad de grandes volúmenes de datos? ¿Qué deberían los alumnos saber en cada nivel de formación? 

– [Paola Bermolen, Marcelo Fiori] Tema 3: Fundamentos matemáticos de la Inteligencia Artificial: ¿cómo se relaciona la Inteligencia Artificial con la matemática y la estadística? ¿Qué áreas principales están involucradas? ¿Qué deberían los alumnos saber en cada nivel de formación? 

– [Federico Lecumberry, Maine Fariello] Tema 4: Aplicaciones de la Inteligencia Artificial. Problemas generales de clasificación y regresión. Procesamiento de imágenes. Procesamiento de Lenguaje Natural. Impacto tecnológico. Impacto en la educación, actual y futuro.

– [Aiala Rosá, Luis Chiruzzo] Tema 5: Deep Learning. Modelos de lenguaje (BERT, GPT-3, etc). Desarrollo. Impacto en la educación.

– [Lorena Etcheverry] Tema 6: Desafíos éticos de la IA. Declaración de Montevideo.

Jueves 18 hs. / Av. del Libertador 1409, Salón de Actos, Planta baja / Transmisión por https://www.youtube.com/anepuruguay

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