Se realizará un ciclo de seis charlas sobre Inteligencia artificial y educación con el objetivo de brindar insumos a docentes de todos los niveles de la enseñanza. Las mismas serán los jueves a las 18 h en el salón de actos del Edificio de la ANEP y además, se contará con una transmisión por YouTube para participar en formato virtual.
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 personas con experiencia en investigación en el área 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.
Información
- Público Objetivo: Docentes de todos los niveles de enseñanza.
- Formato: Ponencias de 45-60 minutos, con posterior intercambio. 1,5 horas en total.
- Jueves 18 hs. En Av. del Libertador 1409, Salón de Actos, Planta baja.
- Transmisión por https://www.youtube.com/anepuruguay
Tema 1:
Álvaro Cabana, Guillermo Moncecchi
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.
Tema 2:
Javier Baliosian
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?
Tema 3:
Paola Bermolen, Marcelo Fiori
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?
Tema 4:
Federico Lecumberry, Maine Fariello
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.
Tema 5:
Aiala Rosá, Luis Chiruzzo
Deep Learning. Modelos de lenguaje (BERT, GPT-3, etc). Desarrollo. Impacto en la educación.
Tema 6:
Lorena Etcheverry
Desafíos éticos de la IA. Declaración de Montevideo.