{"id":86540,"date":"2026-01-20T12:09:11","date_gmt":"2026-01-20T12:09:11","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ull.es\/portal\/noticias\/?p=86540"},"modified":"2026-01-20T12:09:11","modified_gmt":"2026-01-20T12:09:11","slug":"bloque-presencial-curso-stars-eu-aprendizaje-automatico-ciencia-datos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ull.es\/portal\/noticias\/2026\/bloque-presencial-curso-stars-eu-aprendizaje-automatico-ciencia-datos\/","title":{"rendered":"La ULL acoge el bloque presencial de un curso de STARS EU sobre aprendizaje autom\u00e1tico para ciencia de datos"},"content":{"rendered":"

La alianza acad\u00e9mica europea STARS EU<\/a>, a la que pertenece la Universidad de Laguna, promueve un variado programa de cursos BIP<\/a> (Blended Intensive Programmes<\/em>), 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<\/a> centrado en Machine Learning<\/em> (Aprendizaje Autom\u00e1tico) para Ciencia de Datos.<\/p>\n

Es la tercera edici\u00f3n de este BIP, y la primera ocasi\u00f3n en la que la Universidad de La Laguna es sede de la parte presencial de esta formaci\u00f3n, m\u00e1s concretamente en la Escuela Superior de Ingenier\u00eda y Tecnolog\u00eda. Ha acudido aproximadamente una treintena de estudiantes de las instituciones vinculadas a este BIP: la Universidad de Ciencias Aplicadas de Hanze (Pa\u00edses Bajos), Hochschule Bremen- Universidad de Ciencias Aplicadas (Alemania), Universidad Polit\u00e9cnica de Braganza (Portugal) y la propia Universidad de La Laguna, todas ellas de STARS EU. Tambi\u00e9n se ha unido alumnado del Centro Federal de Educaci\u00f3n Tecnol\u00f3gica Celso Suckow de Fonseca (Brasil).<\/p>\n

\"\"<\/a>Durante la sesi\u00f3n de apertura, los profesores de la Universidad de La Laguna Juan Albino M\u00e9ndez<\/a> y Rafael Arnay<\/a>, ambos del Departamento de Ingenier\u00eda Inform\u00e1tica y de Sistemas, presentaron el programa de esta semana de trabajo, que se centrar\u00e1 sobre todo en la tutorizaci\u00f3n de proyectos pr\u00e1cticos que los 32 estudiantes asistentes deben desarrollar en grupos y presentar el viernes 23 de enero. Tambi\u00e9n ser\u00e1n impartidos dos seminarios, uno sobre an\u00e1lisis de datos con el software Knime y otro acerca del machine learning<\/em> en sistemas de energ\u00eda. A esa primera sesi\u00f3n tambi\u00e9n acudi\u00f3 Jos\u00e9 Sigut<\/a>, director de Secretariado de Movilidad y Cooperaci\u00f3n con Europa y Norteam\u00e9rica y coordinado de STARS EU en la instituci\u00f3n, para dar la bienvenida al alumnado for\u00e1neo.<\/p>\n

Este BIP sobre Machine Learning para su uso en Ciencia de Datos tiene asignados 6 cr\u00e9ditos correspondientes a 60 horas de trabajo tanto presencial como online. Este a\u00f1o la coordinaci\u00f3n del t\u00edtulo correspondiente a la Universidad de La Laguna, lo cual implica no solo la recepci\u00f3n del alumnado para las sesiones presenciales, sino todo lo referido a la gesti\u00f3n administrativa del acceso, matriculaci\u00f3n y certificaci\u00f3n.<\/p>\n

Durante esta semana pr\u00e1ctica, los y las estudiantes desarrollar\u00e1n un proyecto de Machine Learning pr\u00e1ctico a partir de datos reales provistos por el profesorado. Deber\u00e1n aplicar las metodolog\u00edas descritas durante la docencia online para desarrollar un modelo que d\u00e9 soluci\u00f3n al problema. Las jornadas de trabajo tendr\u00e1n una serie de actividades durante la ma\u00f1ana guiadas por el profesorado y se completar\u00e1 con trabajo aut\u00f3nomo del estudiante durante las sesiones de tarde.<\/p>\n

\"\"<\/a>En general, el curso ha sido dise\u00f1ado para explorar diferentes t\u00e9cnicas de Machine Learning, desde los conceptos b\u00e1sicos hasta los m\u00e9todos avanzados, y aprender c\u00f3mo aplicarlos para analizar conjuntos de datos complejos y extraer informaci\u00f3n significativa.<\/p>\n

Al final del curso el alumnado deber\u00eda ser capaz, entre otros objetivos, de discernir qu\u00f1e tipo de soluci\u00f3n se debe utilizar; establecer una visi\u00f3n cronol\u00f3gica y funcional sobre las t\u00e9cnicas de IA y sus conexiones con otras ciencia; conocer los principales modelos e implementarlos para resolver problemas pr\u00e1cticos; comprender las limitaciones y ventajas de las t\u00e9cnicas de inteligencia computacional; y adaptar las t\u00e9cnicas de IA a casos de estudio concretos, por ejemplo, problemas de Reconocimiento de Patrones.<\/p>\n

Adem\u00e1s de los ya mencionados Juan Albino M\u00e9ndez 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 Polit\u00e9cnica de Braganza); Meriecke Bouma y Remi Th\u00fcss (Universidad de Ciencias Aplicadas de Hanze); y Eduardo Bezerra (Centro Celso Suckow de Fonseca), muchos de quienes tambi\u00e9n se han desplazado a Tenerife para tutorizar los trabajo presenciales.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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