Vés enrere

#ENGINYERIES. Decideix, Soluciona i Optimitza! Una Introducció a la Intel·ligència Artificial [INSCRIPCIÓ FINALITZADA]

#ENGINYERIES. Decideix, Soluciona i Optimitza! Una Introducció a la Intel·ligència Artificial [INSCRIPCIÓ FINALITZADA]

20.03.2017

Descripció: la indústria es mou en la direcció d'optimitzacions en tots els seus processos: línies de muntatge, gestió de treballadors, distribució de productes, emmagatzematge de productes en camions, xarxes de telecomunicacions, etc. En aquest curs els estudiants es trobaran amb una introducció sobre què és la planificació i en què ens ajuda, així com sobre la impossibilitat de trobar mitjançant la planificació solucions òptimes a certs problemes i sobre les diferents maneres que tenim per anar millorant les solucions actuals. Així mateix, s'aniran fent concursos diaris de complexitat incremental, en què els alumnes hauran de resoldre un problema de planificació utilitzant qualsevol eina que vulguin (paper, Excel, un llenguatge de programació...).

L'objectiu és entendre què és la intel·ligència artificial, què fà i quines son les limitacions; aprendre a programar petites peces de codi en C++ i introduir la programació competitiva amb concursos i rankings diaris.

Llengua: català i castellà
 

Dates i horari: del 4 al 8 de setembre, de 9.30 a 14.00 h

Preu: 110 €

Lloc: campus del Poblenou

Aula: 54.003

Programa

1. Introducció a la Intel·ligència Artificial i el primer codi en C++

Introduïrem historia i conceptes d'Intel·ligència Artificial, com ha anat evolucionant i un debat sobre el tema. Farem el nostre primer codi en C++. I ens familiaritzarem amb l'eina de resolució de problemes.

2. Parlem de grafs: estats, accions i com resoldre'ls

Parlarem d'aquesta representació dels problemes, quin és el significat i la utilitat de cada part, i qué s'ha de fer per millorar una solució. També mostrarem com representar grafs amb codi. Al final farem un concurs amb problemes de grafs.

3. Tècniques per accelerar la cerca de solucions i com podem aprendre amb el temps

Mostrarem diferents tècniques per diferents tipus de problemes que ajuden a trobar solucions de forma més eficient. Per una altra banda, introduirem el concepte d'aprenentatge automàtic. Proposarem nous problemes associats als conceptes explicats.

4. Com optimizar l'assignació de tasques

Fins aquest punt hem vist problemes on s'ha de prendre una decisió a cada moment. Però què passa si cal fer més d'una decisió a cada moment?. Introduïrem tècniques associades per aquest tipus de problemes amb el corresponent concurs diari.

5. Concurs Final

Aquest dia, el dedicarem a fer els problemes més complexos de la setmana aplicant totes les tècniques que hem aprés, d'on sortirà un guanyador del curs.

Professorat

Anders Jonsson és un professor interí permanent, que treballa en el camp de la Intel·ligència Artificial i Aprenentatge Automàtic. Va finalitzar el doctorat en Ciències de la Computació al 2005 per la University of Massachusetts Amherst, USA. També ha participat en concursos de programació tant com a concursant arribant a les finals de Google Code Jam, com a entrenador de l'equip de la UPF en ACM.

Javier Segovia és un estudiant de doctorat a la UPF en el camp de la Intel·ligència Artificial sota la supervisió d'Anders Jonsson. A l'any 2011 va finalitzar els estudis en Enginyeria Superior de Telecomunicacions i al 2014 va fer un Master en Sistemes Intel·ligents Interactius a la UPF. Durant els seus anys d'estudiant a la universitat, ha participat en molts concursos de programació, classificant-se per les finals del Tuenti Challenge 4 (2014) y Google Hash Code (2016).

Categories: