Dr. Ramón Zatarain Cabada
Construcción de Corpus de Emociones Centradas en el Aprendizaje mediante EEG
En esta plática, se ofrecen recomendaciones para ingresar al SNI, para mantenerse y para ser promovido. Toda la plática se centra en el área 7 y, en particular para los niveles C y 1, niveles donde se concentra la mayor parte de los miembros de este Sistema. Se detalla que productos se toman en cuenta para el ingreso, mantenimiento y promoción. Finalmente, se habla de los criterios de calidad que se consideran para los niveles 2 y 3.

CV Dr. Ramón Zatarain Cabada

Dra. Claudia Feregrino Uribe
Seguridad en dispositivos el Internet de las Cosas
En años recientes ha incrementado dramáticamente el uso de crímenes cibernéticos, de 25 nuevas variantes de malware por día hace 10 años a cientos de miles por día actualmente, algunos de ellos causando impactos serios a empresas, organizaciones y gobiernos. Los ciberataques explotan vulnerabilidades de código, dispositivos, plataformas, etc., para lograr sus objetivos. Esto aunado a la adopción masiva de dispositivos electrónicos conectados a Internet (IoT, Internet de las Cosas) ha creado un gran potencial para interrupciones o destrucciones de múltiples sistemas vitales en un país. En esta plática se aborda el potencial del IoT y la problemática de seguridad debida a la adopción masiva de dispositivos conectados.

CV Dra. Claudia Feregrino Uribe

Dr. Ángel Kuri-Morales
Aplicación de Algoritmos de Aprendizaje de Máquina a Base de Datos no numéricas: Caso de estudio de aplicación a la Epidemiologia
Una de las actividades institucionales a nivel nacional consiste en la recuperación y tratamiento de datos referentes al comportamiento epidemiológico de agentes causantes de enfermedades. Uno de ellos es el Chikungunya: un virus que es transmitido por los mismos mosquitos que transmiten el Dengue y el Zika. En México, la Dirección General de Epidemiología ha recavado estadísticas durante los años 2014-2017. En esta charla se referirán la metodología de aprendizaje de máquina usada y los principales resultados.

CV Dr. Ángel Kuri-Morales

Dr. Carlos Alberto Reyes García
Sistemas Inteligentes para Procesamiento de Bioseñales con fines de Diagnóstico y Extracción de Información
La conferencia trata de dar un panorama general de diferentes tipos de sistemas inteligentes basados en tecnologías pertenecientes al área de Soft Computing o Inteligencia Computacional aplicados al procesamiento y clasificación de diferentes tipos de Bioseñales, como Llanto de bebe, voz infantil y adulta, EEGs, y otras, con fines de integrar sistemas de diagnóstico no invasivos y/o utilizar su información para otros fines, como ser parte de Interfaces Cerebro Computadora, o identificar el lenguaje materno de un bebe a partir de su llanto.

CV Dr. Carlos Alberto Reyes García

Dr. Héctor Rodríguez Rangel
Pronóstico de Series de Tiempo mediante un Enfoque Convolucional Evolutivo
La presentación aborda el problema de la predicción a corto plazo de la velocidad del viento, en particular las próximas 24 horas. Se propone el utilizar un enfoque convolucional evolutivo. El proceso consiste en trasladar a un banco de imágenes la serie de tiempo. Con el banco de imágenes los hiper-parámetros de la red convolucional son optimizados, para con la red resultante, realizar el pronóstico.

CV Dr. Héctor Rodríguez Rangel

Dra. María Lucia Barrón Estrada
Detección de Emociones en Ambientes Inteligentes de Aprendizaje
En está platica se destaca la importancia de las emociones que se presentan durante los procesos cognitivos cuando los estudiantes interactúan con ambientes afectivos e inteligentes de aprendizaje que reconocen las emociones de los estudiantes y responden dinámicamente a sus necesidades tanto cognitivas como afectivas.

CV Dra. María Lucia Barrón Estrada

Dr. Alejandro Rosales Pérez
Evolutionary Support Vector Machines: Recent Trends and Challenges
Support Vector Machines (SVMs) are powerful learning algorithms with a high performance over a wide range of real-world problems. Due to this, a plethora of methods has been coupled with SVMs, where Evolutionary Algorithms (EAs) have recently gained much attention and shown success. This talk aims at providing an overview on the most recent advances on integrating EAs into SVMs. It will stress the developments concerned with supervised classification learning, divided into several categories: preprocessing, parameter optimization, and hyper-parameter optimization. This talk will include a brief analysis of these trends, emphasizing current issues and possible challenges in this area.

CV Dr. Alejandro Rosales Pérez

Dra. Daniela Alejandra Moctezuma Ochoa
Vídeo Vigilancia Inteligente, mitos y realidades
La video-vigilancia inteligente es un área que combina diversas disciplinas como visión artificial y aprendizaje computacional.  Desgraciadamente, algunas industrias como la del cine y la de la televisión han creado mitos sobre el desarrollo actual de estos sistemas. En esta charla hablaré sobre lo qué son estos sistemas, algunos mitos y realidades. Principalmente, la charla se centrará en el área de re-identificación de personas, analizar los avances y los retos que nos quedan en esta área.

CV Dra. Daniela Alejandra Moctezuma Ochoa

Dr.Mario Ángel Siller González Picos
Modelado Computacional y Análisis Sistémico de Ciudades
POR CONFIRMAR

CV Dr.Mario Ángel Siller González Picos

Dr. Miguel Mora González
La Inteligencia Computacional en la Metrología Óptica
La metrología óptica es la disciplina de la física que se encarga de realizar mediciones de alta precisión por medio de la interacción de la luz con el medio a medir, estas mediciones se pueden obtener por medio de: pruebas ópticas no destructivas, interferometría, espectroscopía, tomografía, etc. Las variables físicas que pueden medirse son desde deformaciones de objetos refractores, aberraciones, fracturas, cambios de temperatura, fluctuaciones, planicidad, entre otras. La introducción de la inteligencia computacional, vino a modernizar la mayoría de las técnicas de metrología óptica, dándole mayor rapidez y en muchas ocasiones hasta mayor precisión y exactitud.

CV Dr. Miguel Mora González

Dr. Salvador Elías Venegas Andraca
Computación Cuántica
POR CONFIRMAR

CV Dr. Salvador Elías Venegas Andraca

Dr. Hugo Terashima Marín
Issues and Perspectives on the Relationship between Optimization and Data Science
In recent years, the field of data science has grown significantly, and it is now present in both academia and industry. The deep intuition and knowledge it conveys, when applied to a particular area, has been a decisive factor for its widespread use. A particular branch of AI has been aiming towards getting approximate solutions for NP-hard and optimization problems through local search algorithms such as simulated annealing, genetic algorithms, and tabu search, for example. Data science consists of a set of tools and techniques from statistics and computer science that seek to uncover hidden patterns contained within a defined problem. In other words, it aims to gain information that would not be possible to obtain by conventional means. In this talk, we will discuss some recent issues on the relationship between data science and optimization and possible future lines for research in this direction. We will also present how it is possible to enhance current optimization algorithms, typically used in operational research, through the application of data science. We demonstrate how applying the data science pipeline to data generated by running the simulated annealing method over instances of the job-shop scheduling problem can provide insightful information about the performance of certain perturbative heuristics.

CV Dr. Hugo Terashima Marín

Dr. José Martínez Carranza
Drones Inteligentes
Hoy en día los drones se han vuelto relevantes en la industria y la investigación, típicamente operados por pilotos humanos y capaces de ejecutar vuelo autónomo en exteriores vía GPS. Sin embargo, la dependencia con el GPS compromete la seguridad y la integridad del dron al mismo tiempo que limita su operación en áreas exteriores solamente. Además, diversas tareas involucran repetición y supervisión de los vuelos, lo cual es tedioso para los humanos y propenso a errores. En el proyecto de drones inteligentes dirigido por el Dr. José Martínez Carranza se investigan métodos novedosos en los cuales los drones puedan volar de manera autónoma sin depender del GPS mediante el uso de un conjunto compacto de sensores: una cámara monocular a bordo y una unidad de medida inercial. El trabajo de investigación en este proyecto extiende las capacidades de los drones para desempeñar vuelo autónomo en espacio interior, en cañones urbanos, y en ambientes forestales. Algoritmos novedosos basados en visión computacional y mediciones inerciales han sido propuestos para procesar imágenes de video para generar modelos 3D de la escena, mosaicos de imágenes en tiempo real y para localizar al dron sin utilizar GPS. Adicionalmente, con la cámara a bordo, también es posible realizar el sensado de obstáculos sin utilizar sensores adicionales, lo cual permite ejecutar su evasión de manera autónoma.

CV Dr. José Martínez Carranza

Dr. Raúl Monroy Borja
Detección de impostores en ciberseguridad
En esta plática, mostraré nuestros avances más recientes en la detección de impostores, un problema en el contexto de ciberseguridad. Hablaré de nuestro trabajo, desde la selección de rasgos, hasta la invención y desarrollo de clasificadores de una clase, especialmente diseñados para capturar la estructura de comportamiento normal de un usuario, sin importar que éste incluya comportamiento poco común.

CV Dr. Raúl Monroy Borja

Dr. Luis Villaseñor Pineda
Tratamiento del lenguaje humano por medios automáticos
El tratamiento del lenguaje humano por medios automáticos ha sido objeto de un enorme esfuerzo, logrando resultados sorprendentes, sobretodo considerando que aún estamos lejos de comprender automáticamente el lenguaje. Actualmente contamos con métodos que manipulan el lenguaje y nos permiten realizar tareas que al parecer sólo podrían realizarse si la máquina conociera su significado. La presente plática presenta una panorámica de área y presenta algunos temas específicos para mostrar hasta dónde se ha llegado en tratamiento automático del lenguaje humano.

CV Dr. Luis Villaseñor Pineda

Dr. René MacKinney Romero
¿Cómo aprender del Big Data?
El aprendizaje maquinal es un conjunto de técnicas que cada vez más son utilizadas en la tecnología de la vida diaria a fin de transformar datos en información y conocimiento. Por otro lado cada vez se generan más datos en la red de diversas fuentes y de forma poco estructurada. En esta conferencia se exploran algunas técnicas a fin de lograr aprendizaje sobre datos masivos así como algunos de sus usos más destacados en el mundo real. Se discutirán algunos de los trabajos de investigación que actualmente se realizan así como avenidas de investigación que se pueden tomar. Finalmente, se estudiaran los efectos sobre nuestra vida cotidiana.

CV Dr. René MacKinney Romero

Dr. Saúl Pomares Hernández
Internet de las Cosas: Retos y Perspectivas
Gracias al Internet de las cosas (IoT por sus siglas en inglés), hay refrigeradores que indican cuando abastecer los productos, asistentes de navegación que recomiendan la ruta más corta y espejos interactivos que recomiendan la ropa apropiada para cada ocasión. El concepto del IoT (del inglés Internet of Things), nace a principios del S. XXI. No obstante, se empezó a hablar de él en 1997 y no fue sino hasta 2014 cuando se consideró un uso masivo. El objetivo del IoT es lograr que todo dispositivo, mediante el uso de sensores y redes de cómputo, pueda conectarse en cualquier momento y en cualquier lugar con otro dispositivo o persona, para mantener un monitoreo y control de los procesos que cada artefacto realiza. En esta plática hablaremos del estado actual del IoT, los principales retos que enfrenta, nichos de oportunidad y hacia dónde se dirige.

CV Dr. Saúl Pomares Hernández