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Metodologías para evaluar la intermediación de conocimientos (knowledge brokering).

Expositor: M. en C. Eduardo Luna Sánchez.

Resumen: Se espera que las universidades públicas rindan cuentas sobre el impacto de sus proyectos de investigación aplicada. A pesar de su popularidad, los indicadores de productividad académica (artículos, ponencias) no permiten verificar la obtención de resultados. Por ello, es necesario complementar la generación de conocimiento con actividades de intercambio (knowledge brokering) que permitan a los investigadores y a los usuarios del conocimiento co-crear soluciones aplicables. En este sentido, se han propuesto distintas metodologías para evaluar si el conocimiento influyó en la toma de decisiones de los actores involucrados. La intención del tutorial es compartir tres metodologías para evaluar la intermediación de conocimientos. Se promoverá que los asistentes incorporen lo aprendido en el rediseño de un proyecto de investigación..

Audiencia: Para estudiantes: LaTeX es una herramienta ideal para escribir todo tipo de trabajos durante el tiempo de la Universidad. Pero sobre todo, es especialmente indicado para proyectos de fin de carrera, trabajos de fin de grado, trabajos de fin de máster y tesis doctorales.

Para profesores e investigadores: LaTeX es perfecto para generar libros e informes técnicos con un acabado listo para imprenta. Además es particularmente útil para profesionales que trabajen desarrollando documentos científicos.

Duración: 4 horas con un receso de 20 minutos.

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Escritura de documentos técnicos y científicos con LaTeX

Expositor: Dr. Alan David Ramírez Noriega.

Resumen: LaTeX permite crear documentos con un acabado completamente profesional, superando en muchas ocasiones a la calidad de los documentos creados con otros editores de texto. LaTeX es muy utilizado para la creación de libros, informes y artículos, sobre todo en el mundo científico. Con LaTeX también se pueden hacer vistosos currículums y sorprendentes presentaciones. Este taller proporcionará los conocimientos y destrezas necesarias para la generación de documentación técnica (informes, proyectos, presentaciones, etc.) y documentación científica de alta calidad.

Audiencia:Graduate students from computers science or engineering or related programsinterested in machine learning theory and practice, with basic programming skills in Python orsome other high-level programming language and basic understanding of data-driven optimizationproblems. With interest in Machine Learning and bio-inspired techniques.

Duración: 4 horas con un receso de 20 minutos.

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Introduction to Deep Learning

Expositor: MC. Raúl I. Navarro Almanza.

Resumen: Deep Learning is one of the most popular fields in Artificial Intelligence nowadays for complex data analysis such as text, video, images, audio, and so on. Deep Learning models are currently the state of the art in applications like self-driven cars, cooperative video games, computer vision, natural language processing, so many others. This course covers the fundamentals in Neural Networks and Deep Learning with a practical perspective in architectures such as Convolutional, Recurrent Neural Networks, and Autoencoders. In this course you are going to learn how to build Artificial Neural Networks in Python with Pytorch to work with images and text data.

Audiencia:The target audience for this course is for students and teachers with notions in Machine Learning or Deep Learning with the aim to develop small applications for images and text classification.

Duración: 4 horas con un receso de 20 minutos.

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Eficiencia y Calidad en procesos de manufactura y servicios

Expositor: Dr. Diego Tlapa.

Resumen: En un contexto de globalización, la calidad y eficiencia de bienes y servicios son considerados como elementos de ventaja competitiva en organizaciones productivas. Para este fin, estrategias/metodologías de mejora de procesos como Lean Manufacturing y Six Sigma son implementados en variados tipos de proceso con resultados principalmente positivos. El presente taller busca adentrar al participante en los fundamentos, principios, herramientas y casos de implementación de Lean manufacturing y Six Sigma, con la finalidad de permitir identificar áreas de acción en procesos productivos.

Audiencia: Estudiantes de licenciatura-posgrado y profesionistas con conocimientos básicos de estadística.

Duración: 4 horas con un receso de 20 minutos.

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