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La Madrid Engineering Week (MEW) ofrece una serie de actividades complementarias como charlas y talleres dirigidos por expertos en sus áreas, diseñados para ayudarte a destacar en tu carrera. Con una amplia variedad de temas que abarcan desde la inteligencia artificial hasta la robótica, la MEW te permitirá aprender sobre las últimas tendencias y tecnologías emergentes en varios campos relacionados con la ingeniería. Además de la oportunidad de mejorar tus conocimientos y tus habilidades técnicas, también podrás hacer contactos con otros estudiantes y profesionales de la industria.
Estas actividades complementarias están abiertas a todos los estudiantes, independientemente de la participación en las competiciones de la MEW. No es necesaria la preinscripción, pero recomendamos que te registres con anticipación para asegurar tu lugar en estas actividades.
El mundo del dato en AXA
Ponentes: Arrate Sáez y Sara Hidalgo
Tipo: Workshop
De la mano de Arrate Sáez (CDO) y Sara Hidalgo (Responsable de Big Data y Analítica avanzada), conoceremos dos de los roles clave en el equipo de datos de AXA y nos adentraremos en los aspectos más relevantes para conseguir el éxito en los proyectos de datos e inteligencia artificial. Con ejemplos reales y un caso práctico para trabajar en equipos, te acercarás al trabajo de los Data Scientists de AXA en dos horas en las que ¡los datos y tú seréis los protagonistas!´
¡Quédate hasta el final para descubrir una sorpresa!
Unleashing Creativity: Exploring the Best of Generative AI and Actor-Critic
Ponente: Paula Queipo
Tipo: Charla
En la búsqueda de la excelencia creativa, la IA generativa, la creación de datos sintéticos y el enfoque Actor-Critic del aprendizaje por refuerzo está desempeñando un papel fundamental. En primer lugar, descubrimos cómo los modelos generativos, como las Redes Generativas Adversariales (GAN) y los Autoencoders Variacionales (VAE), pueden generar contenido creativo en diversas formas. En segundo lugar, presentamos el enfoque Actor-Critic. Este modelo combina un “actor” que toma decisiones y aprende una política óptima y un “crítico” que evalúa esas decisiones y el rendimiento del actor. Esto se utiliza en una variedad de aplicaciones. Además, la generación de datos sintéticos es un elemento crucial que permite al agente aprender de manera segura y eficiente, favoreciendo la exploración y el rendimiento del Actor-Critic. En tercer lugar, exploramos cómo se pueden combinar la IA generativa y el Actor-Critic. Mostramos ejemplos concretos de proyectos.
Tecnologías de rehabilitación y su aplicación
Ponente: Alberto Jardon Huete
Tipo: Charla
En España, la creciente esperanza de vida ha llevado a más problemas de salud relacionados con la edad. La espasticidad, un síntoma debilitante, afecta a muchos pacientes con condiciones neurológicas. La tecnología robótica y de sensores ofrece soluciones para evaluar y tratar la espasticidad de las extremidades superiores, mejorando la calidad de vida y complementando la atención médica tradicional en un contexto de recursos limitados.
