courses and lectures

Minicurs: Introducció a la Intel·ligència Artificial

courses picture

Mario Gutierrez, Maria Salamó, Eloi Puertas, Mireia Farrús i Pedro Almagro Online 01/01/1970

Minicurs Introducció a la Intel·ligència Artificial per a alumnes de Grau i Master (preferentment).

  • Introducció a la Intel·ligència Artificial: algoritmes de cerca

Dia: 23 de febrer (13:30-15h) Professor: Mario Gutiérrez

Link de la classe aquí: https://eu.bbcollab.com/guest/ad635db26dc74f7e80c7007a091d66df

  • Introducció al aprenentatge automàtic

Dia: 25 de febrer (13:30-15h) Professora: Maria Salamó

Link de la classe aquí: https://eu.bbcollab.com/guest/f5b5b7b2059f4e979d6f4ba84fd6d73a

  • ​Introducció al Deep Learning: Casos pràctics en Visió per Computador.

Dia: 4 de març (13:30-15h) Professor: Eloi Puertas

Link de la classe aquí: https://eu.bbcollab.com/guest/9a9cdef7dabf42e09b385540340c49e2

  • Aprenentatge automàtic per al processament del llenguatge natural 

​Dia 11 de març (13:30-15h) Professora: Mireia Farrús

Link de la classe aquí: https://eu.bbcollab.com/guest/be8cf672414f4d22bda41a995e5d38d9

  • Aplicacions avançades (del machine learning a sistemes complexos)

Dia: 25 de març (13:30-15h) Professor: Pedro Almagro

Link de la classe aquí: https://eu.bbcollab.com/guest/43cdf253693544f1aa279eec77fe568c

 

Inscripció i més informació del curs: http://ubics.ub.edu/AI_course

Pots trobar el material del curs en les entrades específiques de cada classe més a baix.

Cinquena classe: Aplicacions avançades (del machine learning a sistemes complexos)

courses picture

Pedro Almagro Online 25/03/2021

En esta sesión analizaremos algunos modelos y metodologías del aprendizaje automático que resultan útiles en el estudio de los sistemas complejos. Concretamente abordaremos modelos de aprendizaje automático que son capaces de aprender a partir de datos relacionales (redes de información) y a partir de series temporales. Presentaremos algunos de los modelos más populares a la hora de llevar a cabo este tipo de aprendizaje y realizaremos una pequeña práctica en la que los estudiantes tendrán la posibilidad de utilizar dichos modelos sobre datos reales.

Material de la clase: http://ubics.ub.edu/eotools_files/files/MachineLearningforComplexSystems.pdf

http://ubics.ub.edu/eotools_files/files/practicaMLSC.zip

Video de la clase: https://vimeo.com/529090643

Quarta classe: Aprenentatge automàtic per al processament del llenguatge natural

courses picture

Mireia Farrús Online 11/03/2021

El llenguatge és la capacitat humana de comunicar-nos, i un dels reptes de la intel·ligència artificial és saber portar aquesta capacitat a la comunicació home-màquina. Avui en dia són moltes les eines que podem utilitzar en aquest sentit, com la traducció automàtica, el reconeixement de la parla, i la síntesi de veu, entre d’altres. En aquesta sessió veurem com s’utilitza l’aprenentatge automàtic en aquestes aplicacions i com ha evolucionat en les últimes dècades.

Material de la classe: http://ubics.ub.edu/eotools_files/files/AINLP.pdf

https://colab.research.google.com/drive/1HgIYy4iIU4YyC32oViidUVijSoyjEbnY

Video de la classe: https://vimeo.com/522726420

Tercera classe: Introducció al Deep Learning: Casos pràctics en Visió per Computador

courses picture

Eloi Puertas Online 04/03/2021

Introducció al Deep Learning: Casos pràctics en Visió per Computador

Professor: Eloi Puertas

​Introducció a les arquitectures de xarxes neuronals més utilitzades en problemes de Deep Learning aplicats a Visió per computador. Es mostrarà aplicacions concretes desenvolupades amb les llibreries python més utilitzades per a implementar Deep Learning. Utilitzarem l'entorn en el núvol Google Collab per tal de poder disposar de màquines amb GPU's per poder executar i visualitzar els resultats independentment de l'ordinador que faci servir l'alumnat.

Material de la classe: http://ubics.ub.edu/eotools_files/files/DeepLearning.pdf

https://github.com/SoftwareDistribuitUB/2021-Practica1

Video de la classe: https://vimeo.com/519981418

Segona classe: Introducció al aprenentatge automàtic

courses picture

Maria Salamó Llorente Online 25/02/2021

L'aprenentatge automàtic (més conegut pel seu terme en anglès, machine learning)  és en l'actualitat una de les àrees d'investigació més utilitzades en el desenvolupament d'aplicacions intel·ligents. Aquesta sessió està enfocada a donar una visió introductòria al machine learning. En concret, s'introduiran conceptes fonamentals de l'aprenentatge automàtic, es veuran quines tècniques de machine learning es poden aplicar a diferents tipus de problemes i  es detallarà com enfocar el desenvolupament d'una aplicació amb machine learning. Finalment es veurà un cas pràctic.

Material de la classe: 

http://ubics.ub.edu/eotools_files/files/UBICS_tutorial_2021_toPublish_compressed.pdf

Video de la classe NO disponible

Primera classe: Introducció a la Intel·ligència Artificial

courses picture

Mario Gutiérrez Online 23/02/2021

En aquesta sessió farem una breu introducció a la Inteligència Artificial (IA), incloent una mica història i conceptes generals. Un tipus freqüent de problemes en IA consisteix en explorar tots els diferents estats o combinacions d'un sistema, per exemple tots els possibles camins per anar d'un punt A a un punt B o els possibles valors que podem escriure en una casella quan solucionem un Sudoku. En aquesta sessió també veurem diferents algoritmes de cerca i la seva aplicaciò práctica al clàssic Travelling Salesman Problem. 

Us deixem aquí el material de la presentació:

http://ubics.ub.edu/eotools_files/files/Artificial_Intelligence.pdf

https://github.com/mariogutierrezroig/MA336-Artificial-

Intelligence/blob/main/LAB1_Searching_Algorithms/searching_algorithms_TSP.ipynb

Video de la classe: 

https://vimeo.com/516151245

Minicurs Xarxes Complexes

courses picture

Maria Àngels Serrano, Marián Boguñá, Albert Diaz-Guilera i Jordi Soriano Aula A11G, Facultat de Física, UB 12/02/2020

Minicurs de Xarxes Complexes per alumnes de Grau i Master (preferentment).

  • Introducció a les Xarxes Complexes. Exemples. Models bàsics.

Dia: 12 de febrer (13:30-15h)  Professora: Maria Àngels Serrano

  • Fonaments teòrics. Teoria de Xarxes Complexes.

Dia: 19 de febrer (13:30-15h) Professor: Marián Boguñá

  • Aspectes computacionals. Repositoris de Dades. Python.

Dia: 26 de febrer (13:30-15h) Professor: Albert Diaz-Guilera

  • Aplicacions amb dades experimentals. Interpretació. Gephi.

Dia: 4 de març (13:30-15h) Professor: Jordi Soriano

Inscripció i més informació del curs: http://ubics.ub.edu/mini_curs_xarxes

 

Stochastic Modelling of Transport in Heterogeneous Media

courses picture

Marco Dentz and Juan Hidalgo (IDAEA-CSIC) Room 3.20 (3rd floor of Physics UB, new building, campus Sud de Pedralbes) 29/04/2019

 

Postgraduate course addressed to physicists, chemists and engineers, organized in five 2-hour sessions:

  • April 29: Introduction to transport in heterogeneous media.
  • May 13: Langevin and Fokker-Planck equations
  • May 20: Dispersion
  • June 3: Continuous time random walks
  • July 1: Trapping models

All sessions will take place on Monday, from 11 to 13 h

More info