Julián Fernando Muñoz Ordóñez, quien hace parte del programa de Maestría en Computación de la Alma Mater socializó en el evento, realizado en España, resultados de su tesis de grado, una investigación que se realiza en conjunto con la Universidad de Granada.
Foto: Suministrada
El ingeniero físico Julián Fernando Muñoz Ordóñez, estudiante de la Maestría en Computación de la Universidad del Cauca, presentó la ponencia ‘Framework for the Training of Deep Neural Networks in TensorFlow using Metaheuristics’ (Marco para el entrenamiento de redes neuronales profundas en TensorFlow utilizando metaheurísticas) en IDEAL 2018 – 19º Conferencia internacional sobre ingeniería de datos inteligentes y aprendizaje automatizado, que tuvo lugar del 21 al 23 de Noviembre de 2018 en la Universidad Autónoma de Madrid (España).
Durante el espacio se abordaron temáticas relacionadas con el desarrollo de aplicaciones inteligentes, ciencia de datos, minería de datos, optimización usando metaheurísticas, redes neuronales, Deep learning, y lógica difusa, entre otros temas.
La ponencia en mención se relaciona con la tesis de grado de Muñoz Ordóñez titulada ‘Algoritmo de Aprendizaje para una Red Neuronal Profunda Basado en una Meta-Heurística de Optimización Global de Gran Escala’, que realiza bajo la dirección del PhD. Carlos Alberto Cobos Lozada, del Grupo de I+D en Tecnologías de la Información (GTI) de la Alma Mater, y la codirección de la PhD. Martha Eliana Mendoza.
Durante el evento, el estudiante discutió los nuevos avances con el profesor Francisco Herrera, director del Research Group SCI2S (Soft Computing and Intelligent Information Systems) de la Universidad de Granada, quien desde hace un año es asesor y co-autor del artículo publicado en el evento.
“Este trabajo de maestría muestra la efectiva relación que ha establecido el Grupo GTI de la Universidad del Cauca con el Research Group SCI2S de la Universidad de Granada, que se espera día a día genere productos de mayor calidad”, afirmó el profesor Carlos Alberto Cobos Lozada, Coordinador de la Maestría en Computación.
Por otro lado, durante el evento se logró generar una nueva relación de cooperación en el tema de optimización de redes neuronales profundas con el grupo dirigido por el PhD. David Camacho, Applied Intelligence and Data Analysis research group - Grupo de investigación en Inteligencia Aplicada y Análisis de Datos (AIDA), de la Universidad Autónoma de Madrid.
La relación permitirá mejorar los resultados del Framework de Neuroevolución presentado durante el evento, y el cual fue invitado a ser publicado en versión extendida en el International Journal of Neural Systems (IJNS), revista indexada en JCR Q1, con un factor de impacto para el 2017 de 4.58, indexada como A1 por el Publindex del Departamento Administrativo de Ciencia, Tecnología e Innovación (Colciencias).
La ponencia presentada en IDEAL se encuentra disponible en SpringerLink, en el siguiente enlace: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-03493-1_83 [2]. Revista SJR Q2 indexada como A2 por el Publindex de Colciencias.
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