Se trata de una instancia de formación en aprendizaje automático que cuenta con el apoyo de Google.
Desde la Oficina de Vinculación Tecnológica de nuestra Facultad, en el marco de las acciones propuestas por el CiEV, se invita a la comunidad a participar de la capacitación “Transformers en Salud”, a cargo de Matías Molinas. El objetivo de este curso teórico-práctico es brindar una visión cronológica de la aparición y desarrollo de los Transformers, las mejoras que fueron incorporando, y su aplicación a problemas relacionados al cuidado de la salud.
Está especialmente destinado (aunque no limitado) a estudiantes y graduados de las carreras de bioingeniería y bioinformática interesados en el área de la salud, inteligencia artificial y machine learning, sus avances más recientes en el procesamiento de texto y su aplicación al cuidado de la salud.
El curso cuenta con el apoyo de Google como parte de su programa "Faculty awards to support machine learning courses, diversity, and inclusion at universities". Tendrá una duración de 20hs totales, con 4 clases virtuales (vía meet) y una instancia presencial (con aforo y fecha a definir) en la Facultad de Ingeniería, campus universitario UNER - Oro Verde. La actividad es gratuita y abierta a todo público.
» 4 (cuatro) encuentros sincrónicos los días 21/10, 28/10, 4/11 y 11/11
» Horario: 15:00 a 18:00 hs.
» Link de meet
» Link de inscripción
» Se solicita además inscribirse en el siguiente link de Meetup
Consultado sobre el curso que tendrá a su cargo, Matías Molina, especialista en tecnologías para el desarrollo de inteligencia artificial, explicó que los Transformers son una tecnología de procesamiento de texto. “Desde 2015 se registró un avance en estas tecnologías, con arquitecturas de inteligencia artificial, como los traductores en línea. Se desarrolló un nuevo concepto, que se llama Atención, un modelo que aprende el significado de una palabra en el contexto de una sentencia o un texto y lo representa en una forma matemática”, reseñó Molinas.
Y añadió que hay dos generaciones de Transformers. Luego del procesamiento de texto, la segunda generación comenzó a aplicarse también a imágenes, “dando resultados mejores que la inteligencia artificial anterior aplicada a procesamiento de imágenes”, afirmó.
Cabe recordar que en las charlas anteriores organizadas por el CiEV se hizo una presentación del tema. Ahora se dictarán cuatro clases para profundizar en este saber. En cada una se enseñará un Transformer, sus características y cómo se utilizan, en encuentros que incluirán una primera parte de teoría y luego trabajo en taller.
El experto en nuevas tecnologías anticipó algunos contenidos. “Se explicarán los modelos matemáticos, cómo se entrenan, cómo las herramientas están a la mano de cualquier persona. Y se probará aplicar la tecnología Transformers a casos concretos de salud”, indicó.
El curso será de interés, en especial, para estudiantes o graduados de Bioingeniería, pero es abierto a todo público. En cuanto a los conocimientos previos, sólo se necesita matemática y álgebra básica y nociones elementales de programación en cualquier lenguaje. Toda la práctica se puede ejecutar con recursos gratuitos.
Respecto de la importancia de la temática, Molinas consideró que “no se dimensiona el impacto que va a tener la inteligencia artificial en todas las áreas, en menos años de los que imaginamos”. Incluso, en la actualidad, aseguró: “hay una gran demanda. Estos algoritmos funcionan mejor que los anteriores. Alguien que se dedica al desarrollo de productos que usan estos algoritmos tiene que reemplazarlos. Y sirven tanto a quienes trabajen en una empresa que desarrolla productos para terceros como a quienes se dediquen a la práctica académica”.
Sobre el responsable del curso
Matías Molinas estudió Bioingeniería en la Facultad de Ingeniería de la UNER. Trabajó para la empresa Soteica, donde participó de los desarrollos de LT Web Medic y LT Net Analyzer; para Technysis, Siemens y Software Santa Fe, una empresa incubada en el PTLC (Parque Tecnológico del Litoral Centro de Santa Fe). Creó el GTUG (Grupo de Usuarios de Tecnologías de Google, más tarde GDG).
Comenzó a trabajar también en un proyecto spin-off para planificación y guía utilizando herramientas inteligentes para la Universidad de Nebraska.
Fue elegido como el primer Google Expert de América Latina para las tecnologías de YouTube. Y más tarde para Android. Trabaja en el Proyecto ARA para Google y para Google Cloud, en ambos casos a través de Globant. También en JustMotion, una start-up que desarrolló una aplicación de ejercicios de rehabilitación para dispositivos móviles y sensores vestibles.
Actualmente trabaja como responsable de Machine Learning para APN Health, aplicando esta tecnología a soluciones de mapeo 3D en electrofisiología.
