Semana de la Computación
Diálogos
Salón Roberto Arlt / Aula 213
Día 1: Martes 10 de septiembre
9:30 - 10:30 hs. Arte y Computadoras: Una Relación Inesperada
por Mathías Gatti
Mathías Gatti es estudiante de Ciencias de la Computación en la UBA, realiza su tesis en el Laboratorio de Inteligencia Artificial Aplicada (LIAA) donde desarrolla modelos predictivos sobre redes de conectividad cerebral. Trabaja de manera freelance como desarrollador de software realizando trabajos diversos que van desde el análisis de reportes médicos utilizando técnicas de minería de datos hasta la implementación de apps para proyectos artísticos. Desde hace un año participa en el Colectivo de Live Coders (CLiC) de Buenos Aires donde realiza performances que consisten en la composición de música y efectos visuales en tiempo real a través de la programación. Actualmente trabaja en un proyecto de síntesis de canto valiéndose de distintas técnicas de machine learning para generar voces realistas en tiempo real.
Esta charla recorre distintos ejemplos en los que la computación se aplica al arte y la música. Desde paisajes realistas para videojuegos hasta voces artificiales y piezas musicales hechas de forma automática.
10:30 - 11:45 hs. Desarrollar software: mucho más que escribir un programa.
por Lic. Carlos Iguarán
Carlos Iguarán trabaja en el equipo de aprendizaje automático de ASAPP, construyendo productos basados en inteligencia artificial para empresas. Su principal interés es la combinación de modelado estadístico, aprendizaje automático e ingeniería de software como una forma de resolver problemas que requieren soluciones innovadoras. Licenciado en Ciencias de la Computación por Exactas-UBA, su tesis de licenciatura fue en el campo de ciencia cognitiva computacional, que estudia el comportamiento humano mediante técnicas matemático-computacionales. Previamente, trabajó como desarrollador backend, ayudante de cátedra, divulgador de la carrera, y colaboró en un proyecto cuyo objetivo es la enseñanza de ciencias de la computación en todas las escuelas del país.
Un programa es una serie de instrucciones que son ejecutadas en orden por una computadora, sin embargo, desarrollar software es mucho más que escribir esas instrucciones. En esta charla contaré cómo es el proceso para desarrollar software de calidad, desde la implementación de una nueva funcionalidad hasta que ese código es ejecutado en lo que coloquialmente llamamos la nube. Veremos cómo podemos utilizar diferentes técnicas para encontrar errores lo más rápido posible, cómo se puede verificar el estado de un sistema productivo y cómo el desarrollo de software es una actividad grupal, creativa y desafiante.
11:45 - 13:00 hs. Las computadoras también juegan videojuegos
por Leticia Rodriguez
Leticia es estudiante de los últimos años del Profesorado en Ciencias de la Computación de la Universidad de Buenos Aires. Se desempeña como auxiliar docente y profesora en diferentes instituciones nacionales e internacionales, en temáticas relacionadas con las Ciencias de la Computación y, principalmente, en el área de la Inteligencia Artificial.
El Aprendizaje por Refuerzos es un área de la Inteligencia Artificial que propone el aprendizaje por interacción con el entorno, en la cual, la máquina aprende, a modo de prueba y error, la mejor estrategia. La charla propone contar a los estudiantes cómo funciona y en que consiste el Aprendizaje por Refuerzos usando como punto de entrada juegos de mesa y videojuegos (BlackJack, Go, videojuegos de Atari, DOTA).
15:00 - 16:15 hs. Cómo trabaja un egresado de la carrera, mercado laboral y academia
por Lic. Martín Miguel
Quería ser director de cine pero también le gustaban los jueguitos y le entró a la progamación. De más grande se dio cuenta que quería contar historias y ahora lo hace en su trabajo como investigador (en formación). Empezó a trabajar de programador para celulares a los 18, fue y es docente en la carrera (Computación), trabajó en Despegar, Google y Avenida. Probó algo de Data Science. Entiende qué es machine learning. Descubrió que la carrera y la ciencia permiten abordar preguntas muy variadas y decidió dedicarse a la investigación. Actualmente trabaja en modelar con la computadora cómo percibimos la música y ver si podemos identificar automáticamente emociones.
La vida (laboral) después (y antes también) de la carrera. El título, ¿con qué se come? Programación e industria. Investigación y academia. ¿Qué significa programar para vivir? ¿Qué significa hacer ciencia? ¿Y data science? ¿E inteligencia artificial? ¿Y la moto? ¿Y si quiero hacer otras cosas? ¿Por qué aprender computación y no programación? ¿Laburar afuera, o para afuera? En la charla voy a contar nociones de lo que aprendemos en la carrera y qué potencial tiene, condimentado por mis experiencias personales en varios ámbitos.