Pasantía 2024

Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial. Elaborado por Cerro de Datos (PEU-08)

Identificación de la pasantía

Universidad

Universidad de Valparaíso, Facultad de Ciencias, Instituto de Estadística

Carrera o disciplina asociada

Ingeniería en Estadística y Ciencia de Datos

Cupos

60

Dirigido a estudiantes de (nivel)

3° y 4° Medio

Lugar

Facultad de Ciencias Piso 3, Avenida Gran Bretaña 1111 Playa Ancha, Valparaíso.

Hora de la actividad

Jueves de 14:30 a 17:00 hrs

Académico responsable

Carlos F. Henríquez Roldán, PhD

Ayudante

.

Descripción de la pasantía

Antecendentes

Considerando que la estadística es la ciencia que permite transformar datos en información, los participantes comprenderán conceptos claves de la probabilidad y de la estadística. Estos conceptos le permitirán al pasante comprender el rol de la estadística en la sociedad y la investigación científica. Adicionalmente, comprenderá la relación entre la inteligencia artificial, la estadística y la ciencia de datos (data science). Junto con lo anterior, se realizarán estudios de casos tanto de estadística como de inteligencia artificial.

Objetivo general

Interactuar con conceptos de la estadística la inteligencia artificial y la ciencia de datos, y su rol en la sociedad

Contenidos

Diseños de experimentos, el rol del azar, variabili- dad, probabilidades, contraste de hipótesis, tama- ños muestrales, aprendizaje de máquina y algoritmos de la inteligencia artificial.

Metodología de trabajo

En cada clase, a los estudiantes se les plan- teará un problema diferente. Se les guiará pa- ra que opinen de cómo podrían resolverlo. Se obtendrán datos con su participación y elabo- rarán un breve informe del procedimiento completo desde, su planteo hasta su solución, pasando por la experimentación.

Perfil del estudiante

Se requiere un estudiante curioso interesado en la ciencia, la estadística o la inteligencia artificial.

Programación de las sesiones

Fecha

Título

Descripción

Comentarios

08/08/2024

El problema de las tres puertas. El rol del azar

Participarán en un famoso problema donde los estu- diantes empíricamente po- drán encontrar una solu- ción. En otro experimento comprenderán el rol del azar.

Aprenderá a interpretar probabilidades.

22/08/2024

Inteligencia artificial en acción

En esta sesión, los estudiantes se familiarizarán con aplicaciones populares de la IA que utilizan en su vida cotidiana, como asistentes virtuales (Siri, Alexa), coches autónomos de Tesla y recomendaciones personalizadas de plataformas como Netflix y Spotify.

A través de demostraciones interactivas y actividades prácticas, los estudiantes verán cómo la IA mejora y facilita diversas tareas. También se les introducirá la idea de si las máquinas pueden realmente entender lo que les pedimos.

29/08/2024

Construcción de heli- cópteros de papel. Se pueden distinguir dos productos

¿Qué helicóptero es me- jor? Se planteará el problema general y uno específico para estimular el diseño de un experimento

Elabora helicópteros de papel y podrá evaluar cuál es el mejor, entre los que construya. Aprenderá a registrar datos y discutir cómo se diseña un experimento. Postulará hipótesis.

05/09/2024

Ejecución del experi- mento con dos pro- ductos comerciales

Se realizará un experimento con dos bebidas o jugos.

Entenderá el rol de las probabilidades en la esta- dística. Se estudiará un modelo de probabilidad simple. Se reforzará la interpretación de las probabilidades. Cómo se evalúan las hipótesis estadísticas.

12/09/2024

Aprendizaje Automático (Machine Learning)

Esta sesión se centra en el aprendizaje automático (machine learning), explicando los conceptos básicos y los diferentes tipos de aprendizaje, como supervisado, no supervisado y de refuerzo.

Los estudiantes aprenderán cómo los videojuegos utilizan IA para mejorar la experiencia del usuario y cómo las plataformas como Facebook usan IA para el reconocimiento facial. Se llevará a cabo un taller práctico utilizando Teachable Machine de Google para crear un modelo simple de clasificación.

26/09/2024

Experimento con pa- quetes de caramelos

Comprenderán la variabi- lidad inherentes en las variables que registre.

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03/10/2024

Aplicaciones Prácticas de la IA

Los estudiantes conocerán diversas aplicaciones prácticas de la IA en diferentes industrias, como la medicina, finanzas y transporte.

Se analizarán casos de estudio específicos, como el uso de IA en diagnósticos médicos, predicción de tendencias del mercado financiero y optimización de rutas de entrega. Los estudiantes participarán en debates sobre los beneficios y riesgos de la IA en estas áreas.

10/10/2024

Ética y responsabilidad en la IA

Esta sesión aborda los dilemas éticos asociados con la IA, como los sesgos algorítmicos, la privacidad y el impacto en el empleo.

Los estudiantes analizarán estudios de caso sobre estos temas y discutirán principios éticos para el desarrollo de IA, como la transparencia y la justicia. La sesión incluirá una discusión sobre si es posible programar la ética en una máquina y qué límites debemos establecer.

Formación de los académicos

Profesor a cargo

Carlos Felipe Henríquez Roldán, PhD. Técnico Estadístico (UV, Universidad de Valparaíso), Máster en Estadística Matemática (CIENES, Centro Interamericano de Enseñanza Estadística), Doctor en Bioestadística (UNC, University of North Carolina at Chapel Hill).

Rodrigo Iván Barrera Guajardo, Ingeniero Estadístico (UV, Universidad de Valparaíso), Magíster en Filosofía de las Ciencias (USACH, Universidad de Santiago), estudiante de doctorado en estadística (UV, Universidad de Valparaíso).

Profesor ayudante

Las fechas, horarios y salas podrían estar sujetas a cambios.

Asociados

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