La Real Academia de Ingeniería organizó el curso Ingeniería de datos: una visión introductoria, en el que participó José Ramón Dorronsoro, miembro del Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC). La sesión pretendía «dar a conocer las herramientas tecnológicas y científicas para recoger, almacenar, organizar y, sobre todo, entender grandes volúmenes de datos».
Bajo el título «Redes neuronales, aprendizaje y adaptación», el profesor Dorronsoro, Investigador senior en el área Energy Predictive Analytics del IIC y Catedrático de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial en la Universidad Autónoma de Madrid, abordó diversos aspectos de las nuevas exigencias del Big Data en lo referente a modelado, optimización y aprendizaje utilizando redes neuronales como hilo conductor.
Durante el curso, que tuvo lugar los días 14, 21 y 28 de marzo, se destacó la intensa digitalización de grandes cantidades de información, que está exigiendo a las empresas, cada vez más, una mejor organización y comprensión de los datos en la red, así como una optimización y explotación eficaces de los diferentes métodos de análisis cuantitativo, para que los datos ofrezcan una oportunidad real para la mejora de sus procesos o su desarrollo de negocio.
Además del profesor Dorronsoro, participaron en el curso Aníbal Figueiras (Teoría de la Señal) y Daniel Borrajo (Ciencias de la Computación e IA), catedráticos de la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M); Pedro Larrañaga (Ciencias de la Computación e IA), de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) y David Ríos (Estadística e Investigación Operativa), de la Universidad Rey Juan Carlos (URJC). Todos ellos explicaron diversos aspectos teóricos y prácticos de las tecnologías de Big Data para el almacenamiento y análisis de datos, las reglas de negocio y diversos modelos de aprendizaje automático.
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