Miércoles, 21 Junio 2023 18:20

Una exposición muestra en Rabanales cómo aprenden las máquinas para asegurar el desarrollo de la Inteligencia Artificial

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Alumnado de la asignatura “Análisis Automático de Datos para las Ciencias Biomédicas, Medioambientales, Agroalimentarias” ha preparado una veintena de póster informativos sobre “Machine Learning”


El desarrollo de la tecnología y del lenguaje computacional ha convertido a la Inteligencia Artificial en una herramienta imprescindible para el avance del conocimiento en áreas diversas es sus objetos de estudio, sus metodologías o su aplicación práctica. No resulta extraño que hasta ocho títulos de Máster oficiales de la Universidad de Córdoba cuenten en sus programas con una asignatura transversal que lleva por título “Análisis Automático de Datos para las Ciencias Biomédicas, Medioambientales, Agroalimentarias”.
Durante todo el curso, el alumnado de dicha asignatura, dirigida por el profesor Juan Carlos Fernández, ha tenido la oportunidad de participar en un proyecto de innovación docente en el cual se ha enfrentado a los estudiantes al reto de explicar qué es la Inteligencia Artificial y cómo aprenden las máquinas. Fruto de ese trabajo es la exposición divulgativa que durante estos días acoge el Aulario Averroes del Campus Universitario de Rabanales y en la que es posible, entre otros asuntos, conocer qué es el aprendizaje de refuerzo como el que utilizan los vehículos Tesla, en los que la información captada por las cámara alimentan un agente de Aprendizaje por Refuerzo que aprende a determinar la profundidad o distancia de los obstáculos, la aceleración y la velocidad del vehículo para tomar decisiones prácticamente en tiempo real, o conocer modelos inteligentes para el riego de precisión.
El proyecto de innovación docente presentado por Juan Carlos Fernández Caballero, profesor del Departamento de Informática y Análisis Numérico, ha contado con la colaboración de Antonio Manuel Durán Rosal, del Departamento de Métodos Cuantitativos de la Universidad Loyola Andalucía, Miguel Díaz Lozano, graduado en Informática y técnico de apoyo a la investigación en Machine Learning, y Alejandro Morales Martín, doctorando y Graduado de Ingeniería Agroalimentaria y del Medio Rural.

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