Generative AI
Dentro del Ciclo de Conferencias Sistemas Inteligentes en Energía y Transportes. Smart Cities, que promueve la Cátedra Indra de la Universidad de Sevillael profesor de Ingeniería Informática en la Universidad de Génova, Luca Oneto, hablará sobre cómo la IA Generativa marca un importante punto de inflexión en el desarrollo de la inteligencia artificial, con implicaciones de gran alcance para las industrias y la sociedad.
Fecha: viernes 17 de mayo.
Hora: 10:00 horas.
Lugar: aula 2.1 de la Escuela Politécnica Superior de la Universidad de Sevilla.
La conferencia se impartirá en inglés.
La sesión estará disponible en el canal de la Cátedra.
Este seminario ofrece una exploración exhaustiva de los fundamentos de la IA Generativa, sus aplicaciones y el panorama ético y normativo que rodea su uso. Comenzaremos revisando los principios básicos de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en su relación con los modelos generativos. El seminario profundizará en el papel de las arquitecturas de aprendizaje profundo a la hora de potenciar la creación de resultados complejos por parte de los modelos de IA Generativa. Se examinarán las diferencias entre los modelos generativos, capaces de producir nuevas instancias de datos, y los modelos discriminativos diseñados para tareas de clasificación. En el seminario se estudiarán diversos casos de uso de la IA Generativa, como la creación de contenidos, la generación de código, el diseño y la creación de datos sintéticos. Los asistentes aprenderán principios de ingeniería rápida para una interacción eficaz con los modelos generativos. Se explorarán los riesgos potenciales asociados a la IA Generativa, como la parcialidad, la proliferación de información errónea y las repercusiones sociales, al tiempo que abordaremos estrategias de mitigación. Por último, el seminario debatirá la propuesta de Ley de IA y sus implicaciones para el desarrollo y despliegue responsables de los sistemas de IA Generativa.
Este seminario está dirigido a investigadores, ingenieros y profesionales que deseen comprender los fundamentos técnicos de la IA Generativa, sus aplicaciones en el mundo real y las consideraciones éticas y normativas necesarias para su uso seguro y beneficioso.
Esta acción formativa, apoyada por la Cátedra Indra de la Universidad de Sevilla, se enmarca en el Máster Oficial en Sistemas Inteligentes en Energía y Transporte (Especialidad Smart Cities), una iniciativa conjunta entre la Universidad de Sevilla y la Universidad de Málaga, enmarcada dentro del Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech.
Luca Oneto nació en Rapallo, Italia en 1986. Recibió su BSc y MSc en Ingeniería Electrónica en la Universidad de Génova, Italia respectivamente en 2008 y 2010. En 2014 recibió su doctorado de la misma universidad en la Escuela de Ciencias y Tecnologías del Conocimiento y la Información con la tesis: "Aprendizaje Basado en Datos Empíricos". En 2017 obtuvo la Calificación Científica Nacional Italiana para el puesto de Profesor Asociado en Ingeniería Informática y en 2018 obtuvo la de Ciencias de la Computación. Trabajó como profesor asistente en Ingeniería Informática en la Universidad de Génova de 2016 a 2019. En 2018 fue cofundador de la spin-off ZenaByte s.r.l. En 2019 obtuvo la Calificación Científica Nacional Italiana para el puesto de Profesor Titular en Ciencias de la Computación e Ingeniería Informática. En 2019 se convirtió en profesor asociado de informática en la Universidad de Pisa y actualmente es profesor asociado de ingeniería informática en la Universidad de Génova. Ha estado involucrado en varios proyectos H2020 (S2RJU, ICT, DS) y ha sido galardonado con los premios Amazon AWS Machine Learning y Somalvico (mejor investigador italiano joven en IA). Su primer tema principal de investigación es la Teoría del Aprendizaje Estadístico con un enfoque particular en los aspectos teóricos de los problemas de Selección de Modelos (Semi)Supervisados y Estimación de Errores. Su segundo tema principal de investigación es la ciencia de datos con especial referencia al problema de la IA confiable y la solución de problemas del mundo real mediante la explotación y mejora de los algoritmos de aprendizaje y resultados teóricos más recientes en los campos de aprendizaje automático y minería de datos.
