ECI y ECImag , resumen....

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ECI y ECImag , resumen....

Mensaje por Alejedi el 15/6/2008, 09:42

Cursos ECI:

M1. Testing y análisis de software.
Alessandro Orso, Georgia Institute of Technology, USA.
(curso en castellano)

Este curso da un panorama sobre técnicas avanzadas de testing de
software, pero que a la vez tienen una aplicación concreta en la
práctica diaria.

Se mencionarán los enfoques más modernos sobre el tema. Entre otras
cosas, se hablará de análisis estático, una técnica cada vez más
popular y que se ha usado recientemente para analizar
varios productos open source como Linux, Apache o Samba y encontrar
de manera automática varios defectos que fueron reparados.

Con tener conocimientos de programación es necesario para poder
abordar el curso.

T1. Theory and applications of universal data compression and
probability estimation.
Alon Orlitsky, University of California, San Diego, USA.
(curso en inglés)

Este curso, que sólo requiere conocimientos básicos de
probabilidades y estadística. Es interesante para los que tengan
curiosidad sobre cómo funcionan los métodos de compresión, y también
para los que conocen algo sobre el tema y quieren ver qué hay
"debajo del capó" de los compresores, o quieran entender los
problemas de investigación del área.

T2. Introducción a la bioinformática.
Carlos Alberto Brizuela Rodríguez, CICESE, México.
(curso en castellano)

Este curso es introductorio, así que con saber un poco de
algorítmica (algo I) alcanza para abordarlo. Se muestra en él una
rápida introducción a la biología molecular, se plantean los
problemas informáticos que aparecen en esta área del conocimiento y
se presentan luego varias técnicas para abordarlos.

N1. Procesamiento del lenguaje natural para el acceso a la
información.
Horacio Saggion, Department of Computer Science, University of
Sheffield, UK.
(curso en castellano)

Este curso es sobre procesamiento de lenguaje natural (el lenguaje
no estructurado que hablamos los seres humanos), y cubre temas como
extracción de información, responder a preguntas y generar
automáticamente resúmenes de textos.

Los prerrequisitos son Teoría de Lenguajes (lenguajes regulares y
libres de contexto; autómatas), Programación: algoritmos y
estructuras de datos, Conocimiento de Java (deseable)


N2. Introducción a la virtualización.
Guillermo Colsani, Intel ASDC - Argentina Software Development
Center.
(curso en castellano)

Este curso dará una introducción a la virtualización de hardware
mostrando los distintos desafíos, las tecnologías existentes y el
soporte de hardware-software necesarios. También se mencionarán las
tendencias en el área y los problemas de investigación abiertos.

Con haber cursado la materia Sistemas Operativos es suficiente para
abordar el curso.

MT1. Practical high performance computing for the modern age.
Thomas Sterling, Louisiana State University, USA.
(curso en inglés, con laboratorio)

La idea del curso es hablar sobre distintas maneras de aprovechar
múltiples procesadores para poder resolver un problema, haciendo
énfasis sobre el aspecto práctico de lo que se conoce como HPC (High
Performance Computing). Como el curso incluye laboratorios provee
una visión amplia y concreta del tema.

Este curso requiere solamente alguna experiencia mínima en
programación, aunque algo de conocimiento de arquitecturas de
hardware ayuda.



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Cursos ECImag:


C1. Aprendiendo y reconociendo categorías de objetos

Este curso se trata de categorizar objetos dentro de una imagen, y
se presentará un método desarrollado en los últimos años en el MIT,
que "aprende" distintas categorías usando solamente un grupo
limitado de imágenes (entre 8 y 10). Esto es muy importante dado que
para desarrollar un modelo visual para categorizar objetos se
requieren miles de imágenes de entrenamiento, y cientos de
parámetros.

Este clasificador está basado en un simple esquema de « boosting ».

Se comenzará por problemas simples de clasificación binarias, y como
aprendices « débiles » pueden ser usados en este contexto. En una
segunda etapa, se estudiará el problema de clasificación de multiple
clases por medio de una simple extensión de detectores simples que
comparten atributos multiples.

Los temas explicados harán uso de « Matlab » como plataforma de
trabajo y como herramienta de estudio.


Prof. Juan Wachs

Depto. de Ciencias de Computación, Naval Postgraduate School,
Monterey, California

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C2. Detección de Estructuras Geométricas basada en Gestalt
Computacional. Aplicaciones al Reconocimiento de Formas.

Este curso introduce la detección de estructuras geométricas en
imágenes, desde el punto de vista de la Gestalt Computacional. Ésta
busca realizar una análisis cuantitativo de los mecanismos
perceptuales descriptos por la escuela gestáltica de psicología. Se
presentarán aplicaciones al reconocimiento de formas: matching
significativo de elementos de formas geométricas, detección de
formas globales por clustering.

Prof. Pablo Musé
Grupo de Tratamiento de Imágenes, Instituto de Ingeniería Eléctrica,
Facultad de Ingeniería Universidad de la República, Montevideo, Uruguay

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C3. Algoritmos y Técnicas de Procesamiento de Imágenes aplicados a
Sistemas de Video y Seguridad

En este curso se dará una introducción teórico-práctica de sistemas
de video y seguridad basados en procesamiento de imágenes. Se
explicarán tales sistemas y una posible arquitectura basada en
diversos algoritmos de procesamiento de imágenes. Se resumirán
diversos aspectos a tener en cuenta en aplicaciones prácticas.
Finalmente serán mostrados ejemplos prácticos asi como diversos
problemas aún por resolver, es decir posibles futuras líneas de
investigación.

Prácticas de Laboratorio utilizando MatLab.

Prof. Gustavo Fernández Dominguez
Austrian Research Centers GmbH - ARC
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Alejedi
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