UP

Artificial Intelligence with Deep Learning

Postgrau Presencial.

Direcció i professorat

UPC School

Direcció Acadèmica

  • Giró Nieto, Xavier
    Professor agregat de la UPC especialitzat en l'aprenentatge profund aplicat a dades multimèdia. Ha treballat com a investigador visitant a la Columbia University de Nova York. Actualment treballa en col·laboració amb el Centre de Supercomputació de Barcelona amb projectes finançats per Facebook, La Caixa i les administracions públiques catalanes i espanyoles. Ha impulsat un ampli catàleg de cursos d'intel·ligència artificial a l'ETSETB de la UPC.
  • Ruiz Costa-Jussà, Marta
    Doctora en Enginyeria de Telecomunicació per la UPC. Màster en Tecnologies de la Llengua i la Parla i European Master of Research on Information and Communication Technologies ambdós per la UPC. Ha treballat a LIMSI-CNRS de París, al Centre d'Innovació Media de Barcelona, a la Universitat de São Paulo, a l'Institut d'Infocomm Research de Singapur i a l'Institut Politècnic Nacional de Mèxic. Actualment, és investigadora de Ramón y Cajal de la UPC i encapçala els projectes DeepVoice i ALLIES.

Professorat

  • Bellver Bueno, Míriam
    Grau d'Enginyeria de Telecomunicacions a la UPC. Durant la tesis del grau va començar a treballar en el món de la visió per computador en el Grup de Processament d'Imatge de la universitat. També va obtenir el Màster en Telecomunicacions en la mateixa facultat, i va completar la tesis del Màster a Zürich a la ETH. Al 2016 va obtenir una beca de doctorat de l'Obra Social "La Caixa", amb el programa La Caixa-Severo Ochoa International Doctoral Fellowship, per fer el seu doctorat al Barcelona Supercomputing Center en temes de visió per computador fent servir tècniques d'aprenentatge de profund. Els seus principals temes d'interés en la recerca són la detecció i segmentació d'objectes en imatges.
  • Campos Camúñez, Víctor
    Llicenciat i Màster en Enginyeria de Telecomunicacions per a la UPC. Actualment cursa el seu doctorat tractant la intersecció entre Aprenentatge Profund i Computació d'Alt Rendiment al Barcelona Supercomputing Center, amb el suport de l'Obra Social "La Caixa" a través del Programa Internacional de Doctorat La Caixa-Severo Ochoa. Els seus interessos d'investigació se centren en l'aprenentatge automàtic a gran escala.
  • España i Bonet, Cristina
    Doctora en Astrofísica i Cosmologia per la UB i màster en Intel·ligència Artificial per la UB/UPC/URV. Actualment treballa a la Universität des Saarlandes (UdS) i al Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI), a Alemanya. El seu treball abraça el processament del llenguatge natural, la recuperació d'informació i l'aprenentatge automàtic. Els seus principals interessos inclouen les tècniques multilingües basades tant en mètodes clàssics com en deep learning i les aplicacions a llengües amb pocs recursos.
  • Giró Nieto, Xavier
    Professor agregat de la UPC especialitzat en l'aprenentatge profund aplicat a dades multimèdia. Ha treballat com a investigador visitant a la Columbia University de Nova York. Actualment treballa en col·laboració amb el Centre de Supercomputació de Barcelona amb projectes finançats per Facebook, La Caixa i les administracions públiques catalanes i espanyoles. Ha impulsat un ampli catàleg de cursos d'intel·ligència artificial a l'ETSETB de la UPC.
  • Pascual de la Puente, Santiago
    Màster en Enginyeria de Telecomunicacions per l'ETSETB-UPC. Actualment doctorand al departament de Teoria del Senyal i Comunicacions. La recerca principal de la tesi és sobre deep learning i tecnologies d'intel·ligència artificial per a processament de veu i apilcacions veu a veu. Acumula una experiència teòrica i aplicada de més de 4 anys en deep learning i models generatius profunds.
  • Ruiz Costa-Jussà, Marta
    Doctora en Enginyeria de Telecomunicació per la UPC. Màster en Tecnologies de la Llengua i la Parla i European Master of Research on Information and Communication Technologies ambdós per la UPC. Ha treballat a LIMSI-CNRS de París, al Centre d'Innovació Media de Barcelona, a la Universitat de São Paulo, a l'Institut d'Infocomm Research de Singapur i a l'Institut Politècnic Nacional de Mèxic. Actualment, és investigadora de Ramón y Cajal de la UPC i encapçala els projectes DeepVoice i ALLIES.
  • Segura Perales, Carlos
    Investigador a Telefónica R&D a Barcelona. Des del 2011 fins al 2015 va treballar a Herta Security com a director d'Innovació dins el programa Torres Quevedo, treballant en reconeixement de parlants. Ha participat en projectes nacionals i europeus, i ha publicat nombrosos articles científics en revistes internacionals i conferències internacionals per experts. Els seus interessos de recerca inclouen aprenentatge profund,el processament de la veu, la visió i el llenguatge natural.
  • Serrà Julià, Joan
    Doctor en Tecnologies de la Informació per la UPF. Actualment és científic investigador en el grup de recerca de Telefónica I+D. És expert en aprenentatge automàtic, aprenentatge profund, mineria de dades, processat de l'àudio, sistemes de recomanació i metaheurístiques. És coautor de més de 100 publicacions científiques en diversos àmbits, algunes d'elles de notoria repercusió, i ha participat en diversos projectes de recerca Europeus. Esporàdicament realitza seminaris, docència i xerrades de divulgació, últimament sempre relacionades amb l'aprenentatge profund.
  • Torres i Viñals, Jordi
    Professor de la UPC i director d'investigació del BSC amb 30 anys d'experiència en docència i investigació en supercomputació, amb importants publicacions científiques i projectes de R+D a empreses i institucions. Actualment, la seva recerca se centra en la supercomputació aplicada a la Intel·ligència Artificial. Actualment és membre del Consell d'iThinkUPC i UPCnet, i actua com a entrenador, mentor i expert per a diverses organitzacions i empreses; al seu torn, també ha escrit diversos llibres tècnics, imparteix conferències i ha col·laborat amb diferents mitjans de comunicació, ràdio i televisió. Més informació a https://torres.ai
Inicia la preinscripció
Sol·licita informació
Enviar
(34) 93 114 68 05

Crèdits:
15 ECTS
(120 hores lectives)

Dates de realització:
Data d'inici:12/02/2019 Data de fi:04/07/2019
Horari:
Dimarts  18:30 a 21:30Dijous  18:30 a 21:30
Lloc de realització:
Tech Talent Center
C/ de Badajoz, 73-77
Barcelona
mapa i accessos

Import de la matrícula:
3.800 €

Idioma d'impartició:
Anglès

Inscripció oberta fins l'inici del curs o fins l'exhauriment de places.

Imprimeix tot el curs