Dra. Franziska Aula 3.20, Dpt. Física de la Matèria Condensada, Facultat de Física, UB 01/01/1970
Git has become the primary version control system for programming code. This beginners course motivates the usage of distributed version control and explains the basic principles in an informal way.
As the daily workflow in git will directly be applied hands-on, attendees are invited to bring their laptops.
Registration here
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).
Dia: 23 de febrer (13:30-15h) Professor: Mario Gutiérrez
Link de la classe aquí: https://eu.bbcollab.com/guest/ad635db26dc74f7e80c7007a091d66df
Dia: 25 de febrer (13:30-15h) Professora: Maria Salamó
Link de la classe aquí: https://eu.bbcollab.com/guest/f5b5b7b2059f4e979d6f4ba84fd6d73a
Dia: 4 de març (13:30-15h) Professor: Eloi Puertas
Link de la classe aquí: https://eu.bbcollab.com/guest/9a9cdef7dabf42e09b385540340c49e2
Dia 11 de març (13:30-15h) Professora: Mireia Farrús
Link de la classe aquí: https://eu.bbcollab.com/guest/be8cf672414f4d22bda41a995e5d38d9
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.
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
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
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
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
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:
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).
Dia: 12 de febrer (13:30-15h) Professora: Maria Àngels Serrano
Dia: 19 de febrer (13:30-15h) Professor: Marián Boguñá
Dia: 26 de febrer (13:30-15h) Professor: Albert Diaz-Guilera
Dia: 4 de març (13:30-15h) Professor: Jordi Soriano
Inscripció i més informació del curs: http://ubics.ub.edu/mini_curs_xarxes
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:
All sessions will take place on Monday, from 11 to 13 h
