Los seminarios del CinvesComp ofrecen presentaciones a los estudiantes de licenciatura e ingeniería, de un tópico especial del que se realizan investigaciones en el Departamento de Computación del Cinvestav. Aquí se presenta la lista de los seminarios confirmados (esta lista se actualiza frecuentemente).

Todos los seminarios serán en línea sin ningún costo y se usará Teams de Microsoft. Para acceder los seminarios se publicarán aquí mismo las ligas de acceso. La duración de los seminarios serán de una a dos horas.

Fecha Título Presentador

21 de abril,2021

18:00 hrs

Aprendizaje automático

Liga de acceso

Dra. Xiaoou Li

5 de mayo, 2021

18:00 hrs

Procesadores modernos y vulnerabilidades de seguridad

Liga de acceso

Dr. Cuauhtemoc Mancillas López

19 de mayo, 2021

18:00 hrs

Optimizacion con Python

Dr. Luis Gerardo de la Fraga

4 de junio, 2021

18:00 hrs

Introduction to Multi- and Many Objective Optimization

(presentación en inglés)

Dr. Oliver Schütze

30 de junio, 2021

18:00 hrs

Herramientas computacionales de seguridad informática

Dr. Guillermo Morales-Luna

 

 28 de julio, 2021

18:00 hrs

Metaheurísticas Bio-Inspiradas: Resolviendo Problemas como la Naturaleza lo Haría

 
 

Dr. Carlos A. Coello Coello

 

Título: Aprendizaje Automático

Instructor: Dra. Xiaoou Li

Liga de acceso

Resumen: 

En la era de Big Data, existe una necesidad cada vez mayor de desarrollar e implementar algoritmos que puedan analizar e identificar conexiones en esos datos.

El aprendizaje automático es una tecnología en crecimiento que permite a las computadoras aprender automáticamente de datos pasados, es clave para desarrollar sistemas inteligentes y analizar datos en social, ciencia e ingeniería. El aprendizaje automático utiliza varios algoritmos para crear modelos matemáticos y hacer predicciones utilizando datos históricos o información. Esta tecnología tiene numerosas aplicaciones del mundo real que incluyen control robótico, minería de datos, navegación autónoma y bioinformática, redes sociales, negocios, etc. Actualmente, se está utilizando para varias tareas como reconocimiento de imágenes, reconocimiento de voz, filtrado de correo electrónico, etiquetado automático de Facebook, sistema de recomendación y muchos más.

Este tutorial le ofrezco una introducción al aprendizaje automático, incluye la historia, clasificación, aplicación, etc. Con un simple ejemplo demostraré los conceptos básicos de aprendizaje automático, tal como modelo, características, clasificación, regresión, aprendizaje supervisado y no-supervisado, predicción, etc.

 

 

Título: Procesadores modernos y vulnerabilidades de seguridad.

Instructor: Dr. Cuauhtemoc Mancillas López

Liga de acceso

Resument: La necesidad de tener procesadores cada vez más rápidos llevó a los fabricantes a crear las unidades de procesamiento vectoriales, en

nuestros días existen procesadores con registros de 512 bits. Otra mejora tiene que ver con el manejo de arquitecturas en tubería que permiten el uso óptimo de los recursos de procesamiento, además de los algoritmos de predicción de saltos y la inclusión de la memoria caché para almacenar datos e instrucciones usados frecuentemente. En esta plática introduciremos los ataques Meltdown y Spectre presentados en 2018, explicaremos como funcionan y porque existe un compromiso entre la seguridad y la eficiencia al momento del diseño de nuevos procesadores.

 

Título: Optimizacion con Python

Instructor: Dr. Luis Gerardo de la Fraga

Resumen: En este tutorial vamos a aprender cómo usar un algoritmo genético y la evolución diferencial para resolver problemas no lineales muy simples. Se verá también una introducción al lenguaje de programación python. Python es recomendable para codificar cualquier heurística, pero no para codificar el problema a resolver porque la parte costosa computacionalmente es la evaluación de la función objetivo. Checar:

https://delta.cs.cinvestav.mx/~fraga/Charlas/python.pdf

https://delta.cs.cinvestav.mx/~fraga/OptCode.tar.gz

 

Title: Introduction to Multi- and Many Objective Optimization

Speaker: Dr. Oliver Schütze

Abstract: In many applications the problem naturally arises to optimize several objective functions simultaneously. As an example, in the design of basically every product quality and cost are two such objectives since one targets for high quality products that have low production costs. In this talk, we will give a basic introduction to multi-objective optimization (i.e., where two to four objectives are being considered in the optimization model) and many objective optimization (where more than 4 objectives are being considered). One important characteristic is that one typially not only gets one optimal solutions, but an entire set of optimal solutions. Further, we will briefly review some methods for the numerical treatment of such problems, and will finally present some examples of multi- and many objective optimization problems that arise in engineering design. (Note: the talk will be held in English)

 

 

Título: Herramientas computacionales de seguridad informática

Ponente: Dr. Guillermo Morales-Luna

Resumen:  Presentamos un cursillo de PGP y de SSL.

 PGP es completamente legal en todo el mundo, aunque hay entidades tanto gubernamentales como no-gubernamentales a las que les desagrada que se use. A la fecha no hay método conocido de manera pública que pueda quebrantar PGP. Proporciona seguridad casi de tipo militar a cualquier usuario.

 OpenSSL es una biblioteca de programas escrita en C que contiene de manera primitiva funciones esenciales para el desarrollo de aplicaciones de comunicación segura. OpenSSL implementa el protocolo SSL (Secure Socket Layer). Aquí sólo veremos conceptos generales de OpenSSL y de su uso mediante la línea de comandos.

 

Título:  Metaheurísticas Bio-Inspiradas: Resolviendo Problemas como la Naturaleza lo Haría

Ponente: Dr. Carlos A. Coello Coello

Resumen: En esta plática se hablará sobre las metaheurísticas, con un particular énfasis en aquellas que tienen una inspiración biológica (p.ej., los algoritmos evolutivos, los algoritmos cumulares y las colonias de hormigas). Se pondrá particular énfasis en la forma en que este tipo de herramienta computacional ha permitido resolver problemas de gran complejidad en tiempos razonablemente cortos, mediante la simulación de ciertos procesos de la naturaleza tales como la evolución natural. En la parte final de la plática se discutirán brevemente algunas de las áreas más prometedoras de investigación futura en esta área.