La Dirección del Doctorado en Ciencias, la Maestría en Instrumentación Física, la Maestría en Enseñanza de la Física, la Maestría en Enseñanza de la Matemática, la Maestría en Matemática, la Especialización en Enseñanza de la Física y el Departamento de Física adscritos a la Facultad de Ciencias Básicas, invitan a la comunidad universitaria al Workshop orientado por el Doctor Juan Diego Gómez Valencia científico, investigador y galardonado internacional con amplia experiencia en diversas industrias, instituciones y universidades. Te invitamos a que te inscribas de forma gratuita:
WORKSHOP: MENTE Y CONSCIENCIA, UN ABORDAJE DESDE LA IA.
El debate entre la inteligencia artificial blanda y la inteligencia artificial dura, ha traspasado por mucho el límite de la computación, interceptando las ingenierías de forma transversal y permeando a esta altura las ciencias básicas. Y, es así, porque la pregunta de Alan Turing “¿puede una máquina pensar?”, ha evolucionado a “¿puede una máquina ser consciente?”. Entonces ya no hablamos solamente de computadores, sino de máquinas, hijas emblemáticas de la ingeniería. Además, hablamos de consciencia, un tema que no se deja abordar por una sola área del conocimiento, sino que congrega: la física, matemática, biología, medicina y todas las demás ciencias básicas.
Este curso parte de la teoría de la mente, transita por los elementos más básicos de la inteligencia artificial (como el preceptron) y termina dilucidando los intríngulis de los algoritmos y las matemáticas de las famosas técnicas del Deep Learning. Todo esto, con el fin de incidir en la opinión de los futuros profesionales sobre un tema tan apasionante como las máquinas pensantes y la consciencia. El objetivo general del curso es, por lo tanto, aclarar la diferencia entre mente y consciencia, para dirimir la discusión sobre la inteligencia artificial y los vaticinios futuros de la misma. Todo esto desde un abordaje basado en teorías generales de la cognición, sus enfoques respectivos y sus similitudes con el mundo de la cognición artificial.
OBJETIVOS ESPECÍFICOS
● Identificar y analizar los conceptos teóricos que soportan el aprendizaje
automático.
● Identificar las propiedades de las diferentes técnicas y estrategias de aprendizaje automático.
● Identificar las arquitecturas computacionales para la representación y simulación de sociedades en evolución dónde las unidades del sistema puedan tener propiedades de carácter cognitivo basados en aprendizaje automático.
● Describir algunos de los campos dónde el diseño y la simulación de sistemas cognitivos que pueden incluir técnicas de aprendizaje automático
● Identificar las tendencias de los tópicos relacionados con el aprendizaje automático
● Establecer las diferencias entre la IA fuerte y la IA blanda.
● Lograr un entendimiento de los sistemas de IA y ML desde su dimensión
ontológica y epistemológica.
● Abordar del entendimiento de las técnicas de IA desde la filosofía de la mente.
● Aplicar los conceptos de qualia y consciencia en el entendimiento del
funcionamiento de las técnicas de IA.
● Comparar el aprendizaje de máquina con el aprendizaje natural del sistema nervioso.
● Trazar similitudes entre los mecanismos envueltos en el aprendizaje del cerebro humano y de las principales técnicas de Deep Learning.
● Conocer las técnicas más avanzadas de IA como Convolutional Neural Networks, y otras técnicas propias del Deep Learning.
HORARIO Y METODOLOGÍA:
El curso es dictado en un espacio de 8 horas, teórico prácticas, con simulaciones de programación en vivo (Python). Sin embargo, no se necesita conocimiento previo en programación.
