La alianza académica europea STARS EU, a la que pertenece la Universidad de Laguna, promueve un variado programa de cursos BIP (Blended Intensive Programmes), una modalidad formativa que se centra en un asunto muy concreto y se imparte de manera online, con una semana presencial desarrollada en una de las instituciones asociadas. Desde ayer, lunes 19 de enero, el centro canario acoge a lo largo de la semana ese bloque en vivo de un curso centrado en Machine Learning (Aprendizaje Automático) para Ciencia de Datos.
Es la tercera edición de este BIP, y la primera ocasión en la que la Universidad de La Laguna es sede de la parte presencial de esta formación, más concretamente en la Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología. Ha acudido aproximadamente una treintena de estudiantes de las instituciones vinculadas a este BIP: la Universidad de Ciencias Aplicadas de Hanze (Países Bajos), Hochschule Bremen- Universidad de Ciencias Aplicadas (Alemania), Universidad Politécnica de Braganza (Portugal) y la propia Universidad de La Laguna, todas ellas de STARS EU. También se ha unido alumnado del Centro Federal de Educación Tecnológica Celso Suckow de Fonseca (Brasil).
Durante la sesión de apertura, los profesores de la Universidad de La Laguna Juan Albino Méndez y Rafael Arnay, ambos del Departamento de Ingeniería Informática y de Sistemas, presentaron el programa de esta semana de trabajo, que se centrará sobre todo en la tutorización de proyectos prácticos que los 32 estudiantes asistentes deben desarrollar en grupos y presentar el viernes 23 de enero. También serán impartidos dos seminarios, uno sobre análisis de datos con el software Knime y otro acerca del machine learning en sistemas de energía. A esa primera sesión también acudió José Sigut, director de Secretariado de Movilidad y Cooperación con Europa y Norteamérica y coordinado de STARS EU en la institución, para dar la bienvenida al alumnado foráneo.
Este BIP sobre Machine Learning para su uso en Ciencia de Datos tiene asignados 6 créditos correspondientes a 60 horas de trabajo tanto presencial como online. Este año la coordinación del título correspondiente a la Universidad de La Laguna, lo cual implica no solo la recepción del alumnado para las sesiones presenciales, sino todo lo referido a la gestión administrativa del acceso, matriculación y certificación.
Durante esta semana práctica, los y las estudiantes desarrollarán un proyecto de Machine Learning práctico a partir de datos reales provistos por el profesorado. Deberán aplicar las metodologías descritas durante la docencia online para desarrollar un modelo que dé solución al problema. Las jornadas de trabajo tendrán una serie de actividades durante la mañana guiadas por el profesorado y se completará con trabajo autónomo del estudiante durante las sesiones de tarde.
En general, el curso ha sido diseñado para explorar diferentes técnicas de Machine Learning, desde los conceptos básicos hasta los métodos avanzados, y aprender cómo aplicarlos para analizar conjuntos de datos complejos y extraer información significativa.
Al final del curso el alumnado debería ser capaz, entre otros objetivos, de discernir quñe tipo de solución se debe utilizar; establecer una visión cronológica y funcional sobre las técnicas de IA y sus conexiones con otras ciencia; conocer los principales modelos e implementarlos para resolver problemas prácticos; comprender las limitaciones y ventajas de las técnicas de inteligencia computacional; y adaptar las técnicas de IA a casos de estudio concretos, por ejemplo, problemas de Reconocimiento de Patrones.
Además de los ya mencionados Juan Albino Méndez y Rafael Arnay, de la Universidad de La Laguna, la docencia del curso ha sido impartida por Uta Bohnebeck (Hochschule Bremen); Rui Pedro Lopes (Universidad Politécnica de Braganza); Meriecke Bouma y Remi Thüss (Universidad de Ciencias Aplicadas de Hanze); y Eduardo Bezerra (Centro Celso Suckow de Fonseca), muchos de quienes también se han desplazado a Tenerife para tutorizar los trabajo presenciales.
