Promueven el estudio de las redes neuronales
La facultad de Ingeniería de la Universidad de Piura en alianza institucional con Caja Piura, desarrolló el curso Introducción a las redes neuronales, con el objetivo de impulsar el estudio y aplicación de esta disciplina en los estudiantes.
El curso consta de diversas sesiones con expertos como: Oscar Sandoval, ingeniero de software senior en una importante empresa de tecnología en Silicon Valley, máster en Ingeniería de Software en Carnegie Mellon University, y egresado de la Facultad de Ingeniería de la UDEP; y Julio Carrasco Fonseca, profesor asistente y egresado de la misma facultad. La materia está dirigida a estudiantes de la universidad y algunos profesionales de la micro financiera.
El Dr. Antonio Mabres, profesor de la Facultad de Ingeniería y uno de los promotores de esta actividad, indicó que las dos instituciones se benefician con este curso, porque capacita a profesionales de Caja Piura y amplía la oferta de formación académica electiva para alumnos destacados.
En años recientes, la capacidad de aprendizaje de las redes neuronales logró rendimientos casi humanos. Si bien países como USA y China son líderes mundiales en la investigación y desarrollo de esta técnica de la inteligencia artificial, Perú necesita prepararse para la cuarta revolución industrial que representará la inserción de esta tecnología.
La inteligencia artificial (AI) hará más grave la brecha entre países productores de tecnología y aquellos que solo producen materias primas.
En la industria, la AI permite significativos aumentos de productividad y reducción de costos, alcanzando ventajas competitivas respecto de las empresas que no la usan. Las universidades tienen el conocimiento para acelerar la adopción de esta tecnología en las organizaciones. Es vital una alianza empresa universidad que genere proyectos de inserción de AI en las actividades productivas.
El curso busca dar a conocer las distintas técnicas disponibles de machine learning y cuándo son aplicables; enseñar los fundamentos de las redes neuronales y las bases teóricas que las sustentan; permitir la adquisición de habilidades de aplicación de redes neuronales en un trabajo práctico; y que los estudiantes se familiaricen con las librerías usadas para redes neuronales, en particular fast.ai, Tensorflow y Keras.
