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

Liga de acceso

Dr. Luis Gerardo de la Fraga

2 de junio, 2021

18:00 hrs

Introduction to Multi- and Many Objective Optimization

(presentación en inglés)

Liga de acceso

Dr. Oliver Schütze

16 de junio, 2021

18:00 hrs

Breve introducción al grupo de criptografía y seguridad informática
del Departamento de Computación del Cinvestav

Dr. Francisco Rodríguez Henríquez

30 de junio, 2021

18:00 hrs

Herramientas computacionales de seguridad informática

Dr. Guillermo Morales-Luna

 

14 de julio, 2021

18:00 hrs

Introducción a la computación paralela

 Dr. Amilcar Meneses Viveros

 28 de julio, 2021

18:00 hrs

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

 

Dr. Carlos A. Coello Coello

 11 de agosto, 2021

18:00 hrs

  Aprendizaje automático y teoría de juegos en biología y medicina

 

Dr. Matías Alvarado

 22 de septiembre, 2021

18:00 hrs

La aritmética que realizan las computadoras

 

Dr. Luis Gerardo de la Fraga

 

1. 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.

 

 

2. 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.

 

3. Título: Optimizacion con Python

Instructor: Dr. Luis Gerardo de la Fraga

Liga de acceso

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

 

4. 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)

 

5. Título:  Breve introducción al grupo de criptografía y seguridad informática
del Departamento de Computación del Cinvestav

Ponente: Dr. Francisco Rodríguez Henríquez

Resumen: En esta charla se presenta una introducción informal sobre la apasionante especialidad de criptografía y seguridad informática tal y como se desarrolla en el Departamento de Computación del Cinvestav. Se hace un breve resumen de los principales logros científicos y académicos alcanzados a través de los años por el grupo de investigadores de nuestro Departamento que cultivan esta línea de investigación, y se da una reseña de algunos de nuestros graduados más distinguidos
y de los lugares donde ellos se encuentran trabajando actualmente. Finalmente, se explican los cuatro cursos oficiales del programa de computación que preparan a jóvenes maestros y doctores como especialistas de clase mundial en esta importante área de la computación.

 

6. 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.

 

7. Titulo: Introducción a la computación paralela

Ponente: Dr. Amilcat Meneses Viveros

Resumen: Muchos problemas actuales requieren del uso de grandes cantidades de procesamiento, ya sea por la complejidad del problema que se aborda o por la gran cantidad de datos que se deben procesar. Los equipos actuales de cómputo traen procesadores con múltiples núcleos, o tienen tarjetas aceleradoras gráficas que pueden ayudar a los usuarios a correr programas paralelos en sus sistemas. En este tutorial se dará una introducción a la computación paralela, conceptos, dispositivos y herramientas.

 

8. 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.

 

9. Título:   Aprendizaje automático y teoría de juegos en biología y medicina

Ponente: Dr. Matías Alvarado

Resumen: partir del reconocimiento de patrones y el posterior entrenamiento considerando tales patrones para clasificar información o emular procesos, el aprendizaje automático (AA) habilita la reproducción de conductas inteligentes en dispositivos de software y robots. En la Teoría de Juegos (TJ) se desarrollan modelos matemáticos de la disputa entre individuos u organizaciones por un mismo objetivo, cuantificando el beneficio de aplicar ciertas estrategias en el desarrollo de un juego o competencia. Ambos, AA y TJ, son útiles en el desarrollo de algoritmos y herramientas formales para el análisis de procesos inspirados en la biología y para resolver problemas en medicina -de prevención, diagnósticos y terapias. En el tutoríal se presentan técnicas y métodos de AA y TJ para el reconocimiento o entrenamiento automático de patrones en biología y medicina. La imitación de patrones bio-inspirados ha sido de gran relevancia para automatizar conductas y comportamientos inteligentes y siguiendo estrategias.

 

10. Título:   La aritmética que realizan las computadorass

Ponente: Dr. Luis Gerardo de la Fraga

Resumen: Se dará una descripción de la aritmética de punto fijo y punto flotante que se puede realizar en las computadoras actuales. Se demostrará que la multiplicación aún en punto fijo no sigue la propiedad asociativa, esto es (ab)c != a(bc). Estos detalles deben ser conocidos por cualquier estudioso del área de Computación y generalmente se dan por entendidos en cualquier aplicación. Se aprovechará esta característica para construir diferentes generadores de números aleatorios con un mismo mapa caótico 2D y para también para construir distintos osciladores caóticos.