Talleres
La inscripción a los talleres se abrirá el 31 de marzo a partir de las 9:00 horas.
Los talleres son gratuitos, con un límite de dos por participante. La constancia de participación requiere el 100% de asistencia.
| Taller | Tallerista | Fecha y hora | Lugar | Modalidad |
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AI-Agentic ArchitectureAI-Agentic ArchitectureObjetivo:Al finalizar este curso, los participantes comprenderán los principios fundamentales de la Arquitectura AI-Agentic de Microsoft y su aplicación en el desarrollo de agentes de inteligencia artificial autónomos. Aprenderán a utilizar herramientas como Azure AI Agent Service para diseñar, desplegar y escalar agentes de IA que optimicen procesos empresariales y automatización de tareas. Resumen:La "Arquitectura AI-Agentic" de Microsoft se refiere a un conjunto de sistemas y marcos diseñados para desarrollar agentes de inteligencia artificial (IA) capaces de operar de manera autónoma y proactiva en diversas tareas. Estos agentes, denominados ""agentes de IA"", pueden realizar acciones más allá de la simple generación de lenguaje, como recuperar datos, ejecutar código y comunicarse con servicios remotos, lo que les permite automatizar flujos de trabajo completos Requerimientos: Azure account. If you’re new to Azure, get an Azure account for free to get free Azure credits to get started. If you’re a student, you can also get free credits with Azure for Students. Azure-Samples/azure-openai-rag-workshop: Create your own ChatGPT with Retrieval-Augmented-Generation workshop |
 Rodrigo RodríguezMicrosoft Rodrigo Rodríguez actualmente tiene el rol de Sr. Cloud Solution Architect en Data & AI en Microsoft. Es un Ingeniero de AI con habilidades de Big Data y Data Science, cuenta con +20 años de experiencia en soluciones informáticas. Tiene una maestría en Data Science y un MBA en Information Technology & Business Administration. Cuenta también con la acreditación de programas en el MIT, CMU y Harvard sobre Data Science & AI.  Jesús GilMicrosoft Jesús Gil es un especialista el área de datos e Inteligencia Artificial, actualmente se desempeña como Cloud Solution Architect en Microsoft. Es coautor de 2 guías oficiales de Migración escritas para Microsoft Corp y del libro PowerBI MVP Book. Cuenta con +25 años de experiencia en la industria, desde el año 2007 ha dado entrenamientos tanto en México, USA, LATAM y Europa, es un speaker a nivel internacional donde comparte sesiones de tecnología Es ingeniero en sistemas, pero su pasión por la Educación lo llevó a obtener una maestría y un Doctorado en Ciencias de la Educación | viernes 11 de abril - 13:00 a 15:00 | FES Acatlán | En línea |
Aplicación y uso de Chatbots como apoyo en procesos de venta y atención a clientes en canales digitales.Aplicación y uso de Chatbots como apoyo en procesos de venta y atención a clientes en canales digitales.Objetivo:Los participantes conocerán los motivos por los cuales las empresas están usando asistentes conversacionales en sus procesos de venta y atención al cliente. Adicionalmente, se proporcionará un tutorial en el uso de la herramienta DialogFlow para simular un asistente conversacional. Resumen:Este es un taller enfocado en conocer motivos de uso de asistentes conversacionales en empresas y como ayuda en los procesos de venta y atención al cliente. Como actividad, se estará haciendo un flujo sencillo de un Chatbot y se implementará en la herramienta conversacional DialogFlow de Google Requerimientos: Equipo personal de escritorio o laptop, cuenta de Google y acceso a navegador para hacer uso de sus herramientas DialogFlow |
 Eliasib González de SantiagoNativa Global Lic. Eliasib González de Santiago nació en Zacatecas, Zacatecas el 28 de noviembre de 1995. Obtuvo la licenciatura en Informática por parte de la Universidad Nacional Autónoma de México en 2019 Se ha formado dentro de escuelas y dependencias de la UNAM como la Escuela Nacional Preparatoria (ENP), Facultad de Contaduría y Administración (FCA), Facultad de Arquitectura (FA) y Northumbria University en Reino Unido. Ha trabajado en áreas relacionadas a bots y tecnologías conversacionales en los últimos 6 años, incluidos la creación de un bot conversacional para Northumbria University en Reino Unido. | jueves 10 de abril - 13:00 a 15:00 | Facultad de Contaduría y Administración Edificio Tecnológico K Laboratorio K-002 | Presencial |
Aprendizaje automático aplicado a sistemas sociales y reconocimiento de vocesAprendizaje automático aplicado a sistemas sociales y reconocimiento de vocesObjetivo:Conocer aplicaciones de aprendizaje automático en sistemas de tutorías online. Aprender cómo funcionan librerías de voice embeddings para extraer características básicas de voces humanas. Resumen:Este es un taller enfocado a conocer las bibliotecas de Embeddings con el propósito de extraer características básicas de las voces humanas. Requerimientos: Se requiere una computadora con acceso a internet y algún compilador de Python. |
 Carlos Alberto Gallegos TenaMassachusets Institute of Technology y UNAM Carlos Alberto Gallegos Tena: egresado de la carrera de MAC, ha trabajado en Grupo Bimbo como supervisor de proyectos, implementando soluciones tecnológicas en más de 34 países. También, de la mano del Dr. Bernardo García, hizo una estancia de investigación en el MIT Media Lab sobre análisis de datos en más de 100 mil horas de clases grabadas, aplicando modelos de machine learning para obtener conclusiones.  Bernardo García Bullé BuenoMassachusets Institute of Technology y UNAM Dr. Bernardo García Bullé Bueno: Bernardo obtuvo su Phd en MIT IDSS, en el que trabajó en el grupo de investigación de Human Dynamics en el Media Lab. Anteriormente, hizo la licenciatura en economía, y la maestría en ciencias de la computación, en ITAM. Es co-fundador de la plataforma educacional JANN (Jóvenes ayudando a niñas y niños) donde fue el jefe de programación de infraestructura, y co-diseñó la investigación que se ha implementado durante los últimos años. | miércoles 9 de abril - 13:00 a 15:30 | FES Acatlán | En línea |
Aprendizaje automático para datos genómicos: predicción de bacterias resistentes a antibióticosAprendizaje automático para datos genómicos: predicción de bacterias resistentes a antibióticosObjetivo:Conocer las fuentes de datos, los formatos de archivos y los análisis comunes en datos genómicos, y cómo conectarlos con modelos de aprendizaje automático, a través de un ejemplo relacionado a la predicción de bacterias resistentes a antibióticos. Resumen:Este taller sirve como una breve introducción al uso de datos genómicos. Como ejemplo, buscaremos construir un modelo que prediga si una bacteria de una especie es resistente o no a algún antibiótico. Entre las habilidades que aprenderán los alumnos, están las siguientes: (1) descarga de datos de NCBI, la base de datos genómicos más grande del mundo, (2) exploración de los formatos de archivos FASTA, FASTQ y GENBANK, (3) extracción de información útil de genomas bacterianos, (4) preparación de la información extraída en tablas para entrenamiento de modelos, y (5) interpretación de resultados en un contexto biológico. Requerimientos: Requisitos técnicos: computadora con acceso a internet y una cuenta de Github (no Gitlab, no Bitbucket, etc.). Requisitos de conocimiento: línea de comandos de Linux (con conocer Bash, crear, ver y eliminar archivos y carpetas, así como redirigir salidas y navegar entre directorios es suficiente), y programación con Python (scikit-learn y pandas es suficiente). Conocer biología es recomendado más no obligatorio, ya que los conceptos esenciales se introducirán al inicio del taller. |
 Anton PashkovENES Morelia Es egresado de la carrera en Tecnologías para la Información en Ciencias, con área de profundización en Ciencias Biológicas. Se ha desenvuelto como investigador, co-autor, instructor, divulgador y presentador en congresos, en áreas como la genómica, pangenómica y metagenómica. Se ha enfocado principalmente en temas como la resistencia antimicrobiana en bacterias, el metabolismo especializado en hongos, y la reconstrucción de perfiles de microbiomas en ambientes urbanos. Además, participó en el desarrollo y promoción del Museo Virtual de Matemáticas de la UNAM. Actualmente, es practicante en bioinformática y desarrollo web en C3 Idea. | jueves 10 de abril - 13:00 a 15:00 viernes 11 de abril - 13:00 a 15:00 | ENES Morelia | En línea |
Astronomía y Deep Learning: identificando objetos extragalácticosAstronomía y Deep Learning: identificando objetos extragalácticosObjetivo:Introducir a los participantes en la aplicación de redes neuronales para la clasificación de galaxias, estrellas y cuásares, utilizando bases de datos reales y herramientas de aprendizaje profundo. Resumen:En este taller exploraremos cómo el Deep Learning puede ayudar a clasificar galaxias, estrellas y cuásares utilizando bases de datos astronómicas reales. A través de Google Colab, los participantes aprenderán a implementar redes neuronales para el análisis de objetos extragalácticos, empapándose de teoría como de aplicación práctica. Requerimientos: Computadora portátil con acceso a Google Colab y Google Drive. No se requieren conocimientos previos, aunque conocer Python sería bueno. |
 César Miguel Aguirre CalzadillaCIMAT Monterrey. Estudiante de maestría en Cómputo Estadístico en el CIMAT Monterrey, con experiencia en el análisis de datos astronómicos del Sloan Digital Sky Survey mediante enfoques estadísticos y de Machine Learning. Tengo interés en la IA más allá de la aplicación técnica, explorando sus fundamentos teóricos así como sus debates filosóficos. | viernes 11 de abril - 12:00 a 15:00 | Facultad de Ciencias Laboratorio de Ciencias de la Computación 2, en el edificio Tlahuizcalpan. | Presencial |
Avatares produción Chatgpt, Q1 2025 - Avatares potenciados por IA con ChatGPT, ElevenLabs y ReadyPlayerMeAvatares produción Chatgpt, Q1 2025 - Avatares potenciados por IA con ChatGPT, ElevenLabs y ReadyPlayerMeObjetivo:Los participantes aprenderán a crear avatares digitales interactivos utilizando tecnologías de IA. Dominarán la integración de ChatGPT para la generación de diálogos inteligentes, ElevenLabs para la síntesis de voz natural, y ReadyPlayerMe para la creación de avatares 3D personalizados. Resumen:Los participantes explorarán las últimas tecnologías en creación de avatares digitales impulsados por IA. Se cubrirán aspectos técnicos de integración entre plataformas, mejores prácticas para la generación de diálogos naturales, síntesis de voz avanzada y personalización de avatares 3D. Los participantes desarrollarán un proyecto completo de avatar interactivo durante el taller. Requerimientos: Laptop con Windows 10/11 o MacOS reciente, Linux |
 Arturo Antonio Soto OsornioFES Acatlán Profesional altamente capacitado con más de siete años de experiencia en inteligencia artificial, aprendizaje automático y tecnologías de vanguardia. Reconocido por liderar y entregar proyectos innovadores en áreas como IA Generativa, Visión por Computadora, RAGs (Generación Aumentada por Recuperación) y el desarrollo de soluciones basadas en LLM. Sólida experiencia en el diseño, desarrollo e implementación de soluciones escalables en plataformas cloud como AWS, Azure y Google Cloud Platform. | jueves 10 de abril - 13:00 a 15:00 | FES Acatlán | En línea |
Ciberseguridad: Vulnerabilidad del Gobierno y su Impacto en el CiudadanoCiberseguridad: Vulnerabilidad del Gobierno y su Impacto en el CiudadanoObjetivo:Los estudiantes comprendan los riesgos de ciberseguridad que enfrentan tanto los gobiernos como los ciudadanos, identificando cómo las vulnerabilidades en sistemas gubernamentales pueden afectar directamente a la sociedad. Aprenderán principios básicos de protección digital y estrategias para fortalecer su seguridad en el entorno virtual Resumen:Este taller aborda las principales amenazas de ciberseguridad que afectan a gobiernos y ciudadanos, explorando cómo las vulnerabilidades en sistemas públicos impactan la vida cotidiana. Se presentarán casos reales, herramientas prácticas y recomendaciones para protegerse en el entorno digital. Una oportunidad para entender el papel de la ciberseguridad en la sociedad actual Requerimientos: Ninguno |
 Norberto Eduardo Maldonado EspírituFundación Kooltivo Licenciado en Administración de Tecnologías de la Información con especialidad en Inteligencia de Negocio por el Tec de Monterrey y Maestro en Finanzas por la Universidad Anáhuac. Posee un MBA ejecutivo del IPADE y estudios en Proyectos de Negociación por la Escuela de Negocios de Harvard. Es socio fundador de Sellcom Solutions, empresa líder en tecnología con más de 18 años de experiencia en México y España. También ha liderado startups en ciberseguridad, inteligencia artificial y FinTech. Como presidente de Fundación Kooltivo, impulsa la certificación tecnológica, educación financiera, equidad de género y bienestar animal. Es conferencista y escribe en Índice Político sobre tecnología e innovación. | martes 8 de abril - 13:00 a 14:30 | FES Acatlán | En línea |
Clasificación de imágenes con transformers visualesClasificación de imágenes con transformers visualesObjetivo:Proporcionar a los participantes una comprensión fundamental de los Visual Transformers (ViTs) y su aplicación en la clasificación de imágenes utilizando Python y PyTorch. Resumen:A lo largo del taller, los participantes: Aprenderán los conceptos básicos de los Transformers y cómo se adaptan para el procesamiento de imágenes. Explorarán la arquitectura de los Visual Transformers, comprendiendo sus componentes clave, como el mecanismo de atención y la división de imágenes en parches. Implementarán modelos de clasificación de imágenes utilizando ViTs en entornos prácticos con Google Colab. Realizarán prácticas de programación para entrenar y evaluar modelos de Visual Transformers en conjuntos de datos de imágenes. Aprenderán a ajustar hiperparámetros y a interpretar los resultados obtenidos. Familiarizarse con las bibliotecas esenciales de Python, como PyTorch, torchvision y transformers, para el desarrollo de modelos de aprendizaje automático. Requerimientos: Conocimientos de programación. Preferentemente haber tomado un curso introductorio a Python. |
 Juan Irving Vásquez GomezESCUELA SUPERIOR DE COMPUTO - IPN Ingeniero en sistemas computacionales por el Tecnológico Nacional de México en 2006. Posteriormente, recibió los grados de maestría y doctorado en ciencias computacionales por el Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica (INAOE) en 2009 y 2014, respectivamente. De 2016 a 2021 fue investigador del programa cátedras CONACYT. Desde 2021 es profesor de tiempo completo en el Instituto Politécnico Nacional (IPN). Desde 2017 ha sido reconocido como investigador nacional por parte del CONACYT, actualmente en nivel 1. Su producción científica incluye diversas publicaciones en revistas arbitradas y congresos internacionales, así como desarrollos tecnológicos aplicados a la industria. Sus trabajos cuentan con más de 800 citas. Sus intereses actuales de investigación incluyen visión computacional basada en aprendizaje, robótica móvil, planificación de movimientos, así como sus aplicaciones a vehículos autónomos. | lunes 7 de abril - 13:00 a 16:00 martes 8 de abril - 13:00 a 16:00 miércoles 9 de abril - 13:00 a 16:00 jueves 10 de abril - 13:00 a 16:00 viernes 11 de abril - 13:00 a 16:00 | FES Acatlán | En línea |
Clasificación de objetos aplicada a la visión por computadora mediante técnicas de reconocimiento de patrones y visión artificialClasificación de objetos aplicada a la visión por computadora mediante técnicas de reconocimiento de patrones y visión artificialObjetivo:El participante aprenderá a usar, comprender y programar el uso de las técnicas de clasificación mediante rasgos descriptores, usando los lenguajes de programación MATLAB, Octave (versión libre) y Python. Resumen:Este taller está enfocado en la profundización del uso de las técnicas descriptoras utilizando MATLAB. Requerimientos: Conocimientos previos de programación y de matemáticas superiores. |
 José Félix Serrano TalamantesCIDETEC-IPN Ingeniero en comunicaciones y electrónica. Universidad autónoma de Zacatecas (U.A.Z) Facultad de Ingeniería en 1996 M en C opción instrumentación: INSTITUTO POLITÉCNICO NACIONAL (ESIME- ZACATENCO EN 2002) DR. en C Doctor en Ciencias de la Computación: Centro de investigación en Computación (CIC-IPN): INSTITUTO POLITÉCNICO NACIONAL (ESIME- ZACATENCO EN 2011) Áreas de interés: Visión por computadora, reconocimiento de patrones, inteligencia artificial, visión 3D, REALIDAD VIRTUAL. | lunes 7 de abril - 13:00 a 16:00 martes 8 de abril - 13:00 a 16:00 miércoles 9 de abril - 13:00 a 16:00 jueves 10 de abril - 13:00 a 16:00 viernes 11 de abril - 13:00 a 16:00 | FES Acatlán | En línea |
Conoce los mejores consejos de GitHub CopilotConoce los mejores consejos de GitHub CopilotObjetivo:Introducción a GitHub Copilot Principales características Primeros pasos en VS Code + como instalar la extension de GitHub Copilot Como obtener GitHub Copilot siendo estudiante Conocer el GitHub Student Developer Pack Demostraciones con GitHub Copilot: Introducción a los principales comandos y como usar GitHub Copilot Descubrir como GitHub Copilot te puede ayudar a aprender Python Crear un changelog con GitHub Copilot Lluvia de ideas con GitHub Copilot para generar la documentación de un proyecto Resolver un problema con GitHub Copilot Resumen:Descubre cómo aprovechar al máximo GitHub Copilot. Aprende sus mejores características y cómo integrarlo eficazmente en tus proyectos de programación. Te guiaré paso a paso en la instalación de GitHub Copilot en VS Code, te mostraré los diversos beneficios que ofrece para estudiantes y compartiré los mejores consejos para que puedas aprovechar al máximo el potencial de GitHub Copilot. Este taller de 2 horas es ideal tanto para principiantes como para expertos. Requerimientos: Tener una cuenta de GitHub (es gratuita) |
 Abril Daniela UreñaMicrosoft Es Cloud Advocate en Microsoft y vive en Monterrey, México. Crea contenido y experiencias educativas gratuitas para las personas que desean aprender más sobre las tecnologías de Microsoft. En su tiempo libre, apoya a comunidades en LATAM, y disfruta hacer pasteles | jueves 10 de abril - 13:00 a 15:00 | FES Acatlán | En línea |
Construyendo Agentes Inteligentes con LLMs: De la Teoría a la PrácticaConstruyendo Agentes Inteligentes con LLMs: De la Teoría a la PrácticaObjetivo:Proporcionar a los participantes una comprensión teórica y práctica de los agentes inteligentes basados en Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs). Aprenderán a diseñar, desarrollar e implementar agentes inteligentes utilizando técnicas modernas como la Recuperación Aumentada por Generación (RAG) y desplegarlos en entornos en la nube. Resumen:En este taller exploraremos cómo funcionan los Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs) y cómo se pueden utilizar para construir agentes inteligentes. A lo largo de la sesión, se abordarán diferentes tipos de agentes, su integración con bases de datos y APIs externas, el uso de estrategias avanzadas como RAG para mejorar la precisión de los modelos y las opciones de implementación en la nube. El taller incluirá una combinación de teoría y ejercicios prácticos, donde los participantes desarrollarán y probarán su propio agente inteligente. Requerimientos: Conocimientos básicos de programación en Python Familiaridad con conceptos básicos de IA y NLP Laptop con acceso a Google Colab o un entorno de desarrollo en Python. Cuenta en OpenAI API o cualquier API de LLMs (opcional). Se recomienda que los participantes cuenten con un equipo de cómputo con un entorno de desarrollo en Python instalado o acceso a Google Colab. Durante el taller se proporcionarán notebooks de ejemplo para facilitar el aprendizaje práctico. (falta el texto) |
 Francisco Daniel López HuertaData Bunker Ingeniero de datos con experiencia en automatización de flujos de datos y desarrollo de software multiplataforma. Me especializo en inteligencia artificial, ciencia de datos y desarrollo full stack, con un enfoque particular en modelos de lenguaje de gran escala (LLMs). Actualmente trabaja en la implementación de agentes inteligentes para análisis de datos y optimización de precios en e-commerce. | lunes 7 de abril - 14:00 a 16:00 miércoles 9 de abril - 14:00 a 16:00 | FES Acatlán | En línea |
Create your own ChatGPT with Retrieval-Augmented-Generation workshopCreate your own ChatGPT with Retrieval-Augmented-Generation workshopObjetivo:Crear tu propio ChatGPT con realidad aumentada Resumen:Los participantes utilizaran Herramientas de Microsoft y ChatGPT en la Realidad Aumentada Requerimientos: Azure account. If you’re new to Azure, get an Azure account for free to get free Azure credits to get started. If you’re a student, you can also get free credits with Azure for Students. Azure-Samples/azure-openai-rag-workshop: Create your own ChatGPT with Retrieval-Augmented-Generation workshop
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 Erick RamírezMicrosoft Erick is Dev Engineer specialized in design, develop, and implement Cloud Native applications, with more than 15 years of experience in software architecture, design, development, and agile management practices. Experience in several industries such as logistics, insurance, government, retail, housing, among others. In my own words: “I consider myself as a passionate of software architecture, always trying to use creative ideas, innovative technologies and design patterns to solve business needs for my customers.”  Tenoch GonzálezMicrosoft Tenoch, es graduado de ingeniería mecatrónica y tiene una maestría en Control en la Facultad de Ingeniería de la UNAM. Cuenta con experiencia internacional colaborando con empresas como Bosch, Microsoft, emprendiendo con startups y otros proyectos de ayuda a la comunidad. Actualmente en Microsoft ayuda a las empresas a adoptar OpenAI y otras tecnologías de AI en sus aplicaciones.  Pedro FrancoMicrosoft Pedro Franco Ramírez es Ingeniero en Sistemas Computacionales por parte del Instituto Nacional de México Campus León. Actualmente labora con Microsoft de México desde 2011, dentro del rol de Data Architect y recientemente como Sr. Cloud Solution Architect on Applications and Innovation. En el área profesional tiene la especialización de soluciones No Relacionales de Datos, Big Data e Ingeniería de Datos. | lunes 7 de abril - 13:00 a 15:00 | FES Acatlán | En línea |
Desarrollando un Chat Experto con Ollama y LangflowDesarrollando un Chat Experto con Ollama y LangflowObjetivo:Proporcionar a los participantes una comprensión integral de los conceptos fundamentales del Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN, por sus siglas en inglés NLP - Natural Language Processing) y guiarlos en la implementación de un sistema de chat basado en modelos de lenguaje, utilizando herramientas de código abierto como Ollama y Langflow. Resumen:Este taller, desarrollado en conjunto por la Dra. Olga Kolesnikova, el Dr. Grigori Sidorov y el Dr. Christian E. Maldonado-Sifuentes, está dirigido a personas interesadas en el desarrollo de asistentes conversacionales especializados. No se requieren conocimientos previos de PLN, ya que el taller está diseñado para principiantes. Se explorarán los conceptos clave del PLN, los modelos de lenguaje de última generación y las herramientas que permiten la construcción de chats expertos de código abierto. A lo largo del taller, los participantes aprenderán a configurar y entrenar un Chatbot especializado en un tema específico, utilizando Ollama y Langflow, sin depender de plataformas cerradas. Se incluirán ejercicios prácticos para implementar y desplegar un modelo funcional. Requerimientos: Requerimientos para los participantes: Conocimientos básicos de Python (deseable). |
 Olga KolesnikovaCIC-IPN Dra. Olga Kolesnikova: Investigadora en el Centro de Investigación en Computación (CIC) del Instituto Politécnico Nacional (IPN), México. Su trabajo se centra en el Procesamiento del Lenguaje Natural y la Lingüística Computacional, con énfasis en el análisis semántico de textos y la detección de funciones léxicas. Es coautora del libro "Semantic Analysis of Verbal Collocations with Lexical Functions" y ha publicado numerosos artículos en revistas especializadas.  Grigori SidorovCIC-IPN Dr. Grigori Sidorov: Profesor de Lingüística Computacional en el CIC del IPN, México. Sus áreas de especialización incluyen la Lingüística Computacional, el Procesamiento del Lenguaje Natural, la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático. Ha realizado contribuciones significativas en el uso de n-gramas sintácticos y medidas de similitud suave en modelos de espacio vectorial. Cuenta con un amplio número de publicaciones y es coautor del libro "Syntactic n-grams in Computational Linguistics".  Christian E. Maldonado-SifuentesCIC-IPN Dr. Christian E. Maldonado-Sifuentes: Investigador en el Laboratorio de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP). Su investigación se centra en el análisis y optimización del impacto de publicaciones en redes sociales, combinando Big Data y modelos de aprendizaje profundo. Ha desarrollado herramientas avanzadas para la predicción de viralidad y la automatización del análisis de contenido. Actualmente colabora en la construcción de sistemas conversacionales especializados. | viernes 11 de abril - 13:00 a 16:00 | FES Acatlán | En línea |
Descubriendo temas ocultos en textos con IADescubriendo temas ocultos en textos con IAObjetivo:Los participantes aprenderán a extraer temas de un conjunto de textos utilizando el modelo LDA (Latent Dirichlet Allocation) Resumen:A partir de un corpus de texto, los estudiantes explorarán técnicas básicas de manipulación y extracción de patrones, aplicando NLP y modelado de temas para descubrir información oculta en los datos. Requerimientos: Computadora con Jupyter Notebook instalado. |
 Fernando Soto BarajasFES Acatlán Es Actuario por la UNAM con más de cinco años de experiencia en investigación de mercados. Es docente en la licenciatura en Ciencia de Datos y en el Diplomado de Técnicas Estadísticas y Minería de Datos, donde ha impartido materias como Procesamiento del Lenguaje Natural y Minería de Datos. Su trabajo incluye diversos proyectos en estas áreas, destacando su tesis publicada sobre la extracción de patrones en libros mediante NLP. | jueves 10 de abril - 13:00 a 15:00 | FES Acatlán | En línea |
Desmontando la magia: Entendiendo el funcionamiento de la Inteligencia ArtificialDesmontando la magia: Entendiendo el funcionamiento de la Inteligencia ArtificialObjetivo:Promover en el participante el desarrollo de nociones respecto al funcionamiento de algunos algoritmos de aprendizaje automático a través del juego y el diálogo, así como la reflexión en torno a los sesgos ocasionados por las metodologías y sus implicaciones. Resumen:"Por medio de juegos con cartas en el aula se dará a los participantes una noción intuitiva de cómo funcionan algunos algoritmos de aprendizaje automático, se invitará a la reflexión de las posibles deficiencias que pueden tener los modelos y la forma en que estas se traducen en sesgos. Se presentarán algunos ejemplos de sesgos en la tecnología y se invitará a reflexionar a los participantes sobre sus posibles causas. " Requerimientos: No se requieren conocimientos previos. Computadora personal o de escritorio en caso de ser en línea |
 Karime Ochoa JacintoENES Morelia Analista en el Instituto Michoacano de Transparencia, Acceso a la Información y Protección de Datos Personales, estudiante de pedagogía del Instituto Michoacano de Ciencias de la Educación y egresada de la licenciatura en Tecnologías para la Información en Ciencias. Ha colaborado en múltiples proyectos que buscan acercar a las niñas y mujeres a la ciencia. | miércoles 9 de abril - 13:00 a 15:00 jueves 10 de abril - 13:00 a 15:00 | ENES Morelia | En línea |
Detección de Emociones: Sintonización de Kernel en Máquinas de Soporte VectorialDetección de Emociones: Sintonización de Kernel en Máquinas de Soporte VectorialObjetivo:Que el estudiantado aprenda a comprender y aplicar las Máquinas de Soporte Vectorial, ajustando sus parámetros y evaluando su desempeño en distintos contextos. Además, se fomentará su capacidad de analizar, justificar decisiones en la modelación de datos y desarrollar un pensamiento crítico en el uso de estos algoritmos. Resumen:El taller se divide en dos partes. Parte 1: Presentación en la que se da todo el contexto necesario para entender la importancia del problema y cómo abordarlo utilizando Máquinas de Soporte Vectorial. Parte 2: En esta sección, se llevará a cabo un ejercicio práctico utilizando una libreta de Jupyter, donde se aplicarán los conceptos y técnicas aprendidas en la Parte 1.. Requerimientos: Computadora, no se requieren conocimientos previos. Se va impartir de forma que cualquier persona pueda comprender, para que incluso alguien avanzado le saque provecho |
 Pablo Francisco Fonseca MárquezENES Morelia Estudiante egresado de TICs en la ENES Morelia, UNAM. Dos años de experiencia laboral como Científico de Datos en la financiera CREDIX GS. Apasionado de la psicología, las finanzas y el public speaking. | lunes 7 de abril - 13:00 a 15:00 jueves 10 de abril - 13:00 a 15:00 | ENES Morelia | En línea |
Detección de RostrosDetección de RostrosObjetivo:Introducir al usuario el algoritmo NMF (Factorización No negativa de Matrices) y definir como esta clase de algoritmos de IA nos permite analizar y comprender de mejor manera el mundo. Resumen:Breve explicación del Aprendizaje Automático No Supervisado, con ejemplos prácticos basados en el algoritmo NMF (Non-Negative Matrix Factorization) y sus funciones principales. Requerimientos: Computadora personal o de escritorio con conexión a internet para el uso de la plataforma Google Collab |
 Jorge Jacuinde MayésENES Morelia Estudiante de la licenciatura de Tecnologías para la información en las Ciencias dentro de la ENES Morelia, con más de 4 años de experiencia en Python. | miércoles 9 de abril - 13:00 a 15:00 | ENES Morelia | En línea |
DJ Neuronal: Crea tu propia música con Inteligencia ArtificialDJ Neuronal: Crea tu propia música con Inteligencia ArtificialObjetivo:Los participantes aprenderán los conceptos básicos de la IA generativa y cómo se aplica en la creación de música, el uso de herramientas de IA como Magenta Studio y AIVA para componer melodías de forma sencilla e intuitiva, cómo las redes neuronales (específicamente LSTM) pueden aprender patrones musicales y generar nuevas composiciones, podrán experimentar con la creatividad musical guiada por IA, explorando géneros innovadores como "reggaetón cyborg" o "salsa espacial". Resumen:En este taller, los participantes se convertirán en DJ's neuronales, explorando cómo la Inteligencia Artificial puede ser una herramienta creativa para componer música. Usando plataformas amigables como Magenta Studio y AIVA, los asistentes generarán sus propias melodías eligiendo géneros y estilos únicos. Además, habrá una competencia divertida donde los equipos crearán la mejor canción usando Prompts creativos. Para cerrar, se mostrará cómo las redes neuronales (LSTM) aprenden patrones musicales, con ejemplos visuales interactivos. ¡No se necesita ser músico ni experto en IA para disfrutar y aprender! Requerimientos: Materiales y equipo: |
 David Alberto Aceves SierraENES Morelia Estudiante de Licenciatura en Tecnologías para la información en Ciencias de la UNAM (ENES Morelia). Con experiencia en desarrollo de software y bases de datos. | jueves 10 de abril - 13:00 a 15:00 viernes 11 de abril - 13:00 a 15:00 | ENES Morelia | En línea |
Ecosistema Holístico para el diseño e implementación de Sistemas con Inteligencia ArtificialEcosistema Holístico para el diseño e implementación de Sistemas con Inteligencia ArtificialObjetivo:Se brindará una comprensión profunda y estructurada sobre el diseño e implementación de Sistemas con Inteligencia Artificial, utilizando un enfoque holístico basado en los elementos fundamentales del Cómputo con Inteligencia Artificial. Al finalizar el taller, la comunidad asistente será capaz de conceptualizar, diseñar y prototipar un sistema inteligente integrando modelos pre-entrenados, herramientas, bases de conocimiento, memoria y otros componentes esenciales. Resumen:Este taller teórico-práctico introduce el concepto de Ecosistema Holístico en el diseño de Sistemas con Inteligencia Artificial. En una primera sesión, se explorarán los fundamentos teóricos, el estado del arte y casos de estudio representativos. Durante una segunda sesión, se llevará a cabo un ejercicio práctico de diseño y prototipado de un sistema IA, aplicando los conocimientos adquiridos. Para optimizar el aprendizaje, se asignará una tarea entre sesiones que fomentará la aplicación de los conceptos discutidos. Requerimientos: Profundo interés y motivación real en Cómputo y su aplicación en Inteligencia Artificial |
 Jacobo Gerardo González LeónUNAM-FES-ACATLÁN; UPIITA-IPN; BBVA Diseñador de Sistemas Inteligentes para el modelado del conocimiento, centrado en la investigación, desarrollo e implementación del Cómputo Cognitivo, también conocido como "Inteligencia Artificial". Profesor en receso de Ciencia de Datos en UNAM-FES-Acatlán. Doctorante en el Laboratorio de Inteligencia Geoespacial y Cómputo en IPN-UPIITA. Científico de Datos en BBVA. | lunes 7 de abril - 14:00 a 16:00 martes 8 de abril - 14:00 a 16:00 | FES Acatlán | En línea |
El ABC de la Inteligencia Artificial con PythonEl ABC de la Inteligencia Artificial con PythonObjetivo:Brindar a los participantes una comprensión clara y accesible de los fundamentos de la IA, sus aplicaciones en el mundo real y sus implicaciones futuras, permitiéndoles identificar oportunidades y desafíos en este campo. Resumen:En este taller exploraremos los conceptos clave de la IA, desde su definición y evolución hasta sus aplicaciones más innovadoras. Analizaremos cómo funcionan el aprendizaje automático y las redes neuronales, así como los dilemas éticos que plantea la IA en la sociedad. Requerimientos: Se requiere de computadora con Python instalado (o acceso a Google Colab, editor de código o entorno de desarrollo (Jupyter Notebook) y conexión a internet. |
 Julio César Galindo LópezFES Acatlán Es Actuario y Dr. en Ciencias Matemáticas por la UNAM. Tiene más de 10 años de experiencia en impartir clases en las licenciaturas de Actuaría, Matemáticas Aplicadas y Computación y Ciencia de Datos de la UNAM. | lunes 7 de abril - 13:00 a 15:00 miércoles 9 de abril - 13:00 a 15:00 | FES Acatlán | En línea |
Graph Neural Networks y sus aplicacionesGraph Neural Networks y sus aplicacionesObjetivo:Entender el concepto de las GNNs, sus arquitecturas y donde se pueden aplicar. Resumen:Las GNNs son un tipo de modelo de aprendizaje profundo diseñado para trabajar con datos estructurados en forma de grafos. A diferencia de las redes neuronales tradicionales, que operan en datos tabulares o de imágenes, las GNNs aprovechan la conectividad y la relación entre nodos en un grafo. Este taller práctico se centrará en implementar y experimentar con GNNs, explorando sus aplicaciones y beneficios en la resolución de problemas complejos. Requerimientos: Equipo de computo, conocimiento en deep learning |
 Edison Jessie Vazquez GordilloSchneider Electric Computer scientist. Trabaja como líder de data science en Schneider Electric, además de colaborar en el grupo de investigación de AI y pure mathematics del matemático Ernesto Lupercio. Su actual interés son las graph neural networks y teoría de nudos. | miércoles 9 de abril - 14:00 a 17:00 | Facultad de Ciencias | En línea |
Herramientas de Inteligencia Artificial en la InvestigaciónHerramientas de Inteligencia Artificial en la InvestigaciónObjetivo:Los participantes conocerán el uso de herramientas de inteligencia artificial orientadas al fortalecimiento de la investigación y la publicación de artículos indexados – arbitrados, esto incorporando a sus habilidades académicas, el conocimiento sobre herramientas de inteligencia artificial para el desarrollo de artículos de investigación, tales como Zotero, Research Rabbit, Consensus, Semantic Scholar. Resumen:El participante conocerá las diferentes herramientas de inteligencia artifical enfocadas a la investigación, y las ventajas de poder contar con estos conocimientos aplicados a la publicación de articulos o desarrollo de tesis profesionales Requerimientos: Ninguno |
 Patricia Guadalupe Gamboa RodríguezITES Coatzacoalcos Investigador del Instituto Tecnológico Superior de Coatzacoalcos. Coordinador de la Delegación Veracruz Sur de la Sociedad Latinoamericana de Ciencia y Tecnología. Miembro de la Asociación Nacional de Instituciones de Educación en Tecnologías de la Información. Editor en jefe de la revista digital científica multidisciplinaria "ULEAM Bahía Magazine" (UBM), Ecuador. e-ISSN 2600-6006. Miembro de la Red de Investigadores Científicos de América Latina y el Caribe (ICALC). | martes 8 de abril - 14:00 a 16:00 jueves 10 de abril - 14:00 a 16:00 | FES Acatlán | En línea |
IA aplicada a proyectos de investigaciónIA aplicada a proyectos de investigaciónObjetivo:Familiarizar a los participantes con las diferentes herramientas y técnicas de IA que pueden utilizarse para optimizar y mejorar las diferentes etapas de un proyecto de investigación documental Resumen:El taller permitirá a los asistentes dominar herramientas de IA para la búsqueda y selección de información automatizando la clasificación de documentos, extracción de datos, traducción y resumen de textos, así como para Identifica tendencias, patrones y relaciones entre documentos para obtener información clave para alguna investigación garantizando la originalidad del trabajo y promoviendo la ética en la investigación. Requerimientos: Equipo de cómputo y conocimiento de básico con búsquedas booleanas en internet |
 Raúl Esteban Cruz QuirozFacultad de Contaduría y Administración Doctor en Desarrollo de la Educación por la Universidad del Desarrollo Empresarial y Pedagógico (UNIVDEP), Maestro en Administración de la Tecnología y Licenciado en Informática por la Facultad de Contaduría y Administración de la UNAM. Candidato a investigador nacional en el Sistema Nacional de Investigadores (SNI). He escrito artículos para la revista Emprendedores editada por la FCA y soy coautor de 4 libros. Cuento con 16 años y medio como docente en la FCA y he sido ponente en eventos académicos, ferias y foros, y también he desarrollado diversos materiales didácticos. Actualmente soy el encargado de la Administración de la Infraestructura en el Centro de Informática de la FCA, donde he desarrollado diversos sistemas de información institucionales para la automatización de procesos en la Facultad. | jueves 10 de abril - 13:00 a 16:00 | Facultad de Contaduria y Administración Edificio Técnologico K Laboratorio K-102 | Presencial |
IA en el Aula de Lenguas: Estrategias y herramientas para la enseñanza y aprendizaje de inglésIA en el Aula de Lenguas: Estrategias y herramientas para la enseñanza y aprendizaje de inglésObjetivo:Dotar a los participantes de estrategias y herramientas basadas en IA aplicables a cursos de inglés como lengua extranjera. Resumen:Se reconoce en la IA oportunidades para la enseñanza y aprendizaje del idioma inglés; sin embargo, se requiere de disposición, así como de preparación técnica y pedagógica para su integración efectiva en las aulas. En este taller se presentarán estrategias prácticas y recursos innovadores que van desde el uso de Chatbots hasta la creación de ejercicios y materiales con apoyo de IA que permitan potenciar el desarrollo de habilidades en lengua inglesa Requerimientos:
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 Guadalupe Jiménez DegolladoFES Acatlán Profesora de inglés en cursos privados a empresas. Estudiante de la Licenciatura en Enseñanza de Inglés. Actualmente desarrolla actividades de adjuntía para la asignatura de Metodología de la Enseñanza de Inglés como Lengua Extranjera que incluyen entre otras la creación de materiales digitales y gestión de plataformas educativas.  Xóchitl A. Hernández MartínezFES Acatlán Licenciada en Enseñanza de Inglés, Maestra en Educación con enfoque en nuevas tecnologías, Doctora en Educación, Maestrante en Enseñanza de Inglés. Profesora de Carrera en la FES Acatlán, en las licenciaturas de Comunicación, Enseñanza de Inglés y la Maestría en Docencia para la Educación Media Superior. Miembro del Comité Académico de Exámenes para el Proceso de Acreditación de los Docentes de Inglés del CENEVAL. Supervisora externa por la Dirección General de Incorporación y Revalidación de Estudios (DGIRE) para el Plan de Estudios de La Lic. En Enseñanza de Inglés. | jueves 10 de abril - 13:00 a 15:00 | FES Acatlán Laboratorio de Cómputo, A-421 | Presencial |
IA generativa para la Vida y el TrabajoIA generativa para la Vida y el TrabajoObjetivo:El participante explorará las bases teóricas, fundamentos y herramientas de la Inteligencia Artificial y ver cómo puede transformar las industrias y mejorar la vida cotidiana. Resumen:Descubre el mundo de la Inteligencia Artificial y aprende a sacarle el máximo provecho. En este curso, explorarás las bases teóricas de la IA, desde sus fundamentos hasta herramientas útiles. Entenderás cómo funciona la IA y cómo puede transformar las industrias y mejorar la vida cotidiana. Requerimientos: Computadora |
 Suriel Angel Carrasco RodríguezRed por la Ciberseguridad Doctor en Ciencias de la Computación: Centro de investigación en Computación (CIC-IPN): INSTITUTO POLITÉCNICO NACIONAL (ESIME-IPN) | miércoles 9 de abril - 13:00 a 15:00 | FES Acatlán | En línea |
IA para análisis geoespacial de delitosIA para análisis geoespacial de delitosObjetivo:Herramientas, técnicas y problemas en el análisis de delitos con IA. Resumen:Será una explicación y exposición de los retos encontrados al realizar mi tesis de licenciatura. También compartiré las herramientas que utilicé. Requerimientos: Conceptos básicos de IA. |
 Javier Navarro EspíndolaENES Morelia Es especialista en análisis de datos con experiencia en el estudio de crimen. Cuenta con una licenciatura en Tecnologías para la Información en Ciencias y obtuvo mención honorífica por su tesis sobre la evolución de hotspots delictivos. Ha trabajado en proyectos de análisis de datos espaciales, web scraping de información eco-tecnológica y bases de datos en el sector público y privado. También fue docente de inteligencia artificial y aprendizaje automático en la UNAM. Su trabajo se enfoca en el uso de datos para la toma de decisiones y el impacto social. Actualmente trabaja como ingeniero de despliegue de aplicaciones. | viernes 11 de abril - 13:00 a 14:30 | ENES Morelia | En línea |
IA para DocentesIA para DocentesObjetivo:El participante aprenderá a integrar la Inteligencia Artificial en su aula de forma práctica y efectiva. Resumen:Este taller está diseñado para educadores que buscan integrar la Inteligencia Artificial en sus aulas de manera práctica y efectiva. Aprenderás desde los conceptos básicos de IA hasta aplicaciones específicas que te ayudarán a mejorar la enseñanza, optimizar la evaluación y personalizar la experiencia de aprendizaje para tus estudiantes. Requerimientos: Computadora |
Suriel Angel Carrasco RodríguezRed por la Ciberseguridad Doctor en Ciencias de la Computación: Centro de investigación en Computación (CIC-IPN): INSTITUTO POLITÉCNICO NACIONAL (ESIME-IPN) | jueves 10 de abril - 13:00 a 15:00 | FES Acatlán | En línea |
Inteligencia Artificial - Aprendizaje por RefuerzoInteligencia Artificial - Aprendizaje por RefuerzoObjetivo:Proporcionar a los participantes una comprensión teórica y práctica de los fundamentos del Aprendizaje por Refuerzo (Reinforcement Learning), explorando sus principales componentes, algoritmos clásicos y aplicaciones en la industria. Al finalizar, los asistentes serán capaces de implementar una solución básica en Python y analizar los resultados obtenidos. Resumen:Este taller ofrece una introducción al Aprendizaje por Refuerzo, un paradigma clave en la Inteligencia Artificial que permite a los agentes aprender a tomar decisiones óptimas a través de la interacción con un entorno. Durante la sesión, los participantes explorarán conceptos fundamentales, algoritmos clásicos como Q-Learning y SARSA, y realizarán una implementación práctica en Python con el entorno Gym. El taller concluye con una discusión sobre tendencias futuras y aplicaciones relevantes en videojuegos, robótica y automatización. Requerimientos: Fundamentos de programación en Python. Laptop con al menos 8 GB de RAM. Python 3.x instalado. Cuenta en Google Colab (opcional, pero recomendado). |
 Víctor Manuel Sánchez SánchezFES Aragón Profesional en informática con roles previos como Analista de Datos en DATTA y Profesor de Asignatura en la UNAM, México. Obtuvo su Maestría en Ciencias de la Computación del Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas de la UNAM, con especialización en inteligencia artificial y computación evolutiva. Ha participado en conferencias importantes y ha publicado trabajos sobre algoritmos evolutivos. Tiene habilidades en múltiples lenguajes de programación, incluyendo Python, Java y C++, y en herramientas de ciencia de datos como TensorFlow y Py Torch. Además, está versado en herramientas de DevOps como Docker y GitHub, y manejo bases de datos como MySQL y PostgreSQL. Ha sido reconocido con certificaciones en TensorFlow y SCRUM, lo que refleja su compromiso continuo con el desarrollo profesional y la educación en tecnología. | miércoles 9 de abril - 17:00 a 19:00 | FES Aragón | En línea |
Introducción a la Inteligencia Artificial con MATLABIntroducción a la Inteligencia Artificial con MATLABObjetivo:Aprender los conceptos básicos de Machine Learning y Deep Learning Aprender a utilizar las aplicaciones gráficas de MATLAB que facilitan los flujos de trabajo mas comunes en IA La diferencia entre Machine Learning y Deep Learning y en qué casos se usan Construir y evaluar modelos de IA basados en imágenes y señales Resumen:En este taller introductorio, aprenderás como aplicar Machine Learning y Deep Learning a imágenes y señales. Verás como MATLAB proporciona un ambiente para aplicar técnicas avanzadas sin requerir escribir código o tener experiencia en Machine Learning y Deep Learning. Aspectos Destacados:- Aprenderás lo básico de Machine Learning y entenderás términos como “aprendizaje supervisado”, “extracción de características” y “selección de características” - Construir y evaluar modelos de Machine Learning basados en imágenes y señales - Aprender los principios fundamentales de Deep Learning y entender términos como “capas”, “redes” y “optimización de hiperparámetros” - Construir y evaluar modelos de Deep Learning basados en imágenes y señales - Entender la diferencia entre ambas técnicas y en qué casos se usa Requerimientos: No se necesitan conocimientos previos, este taller es de nivel introductorio |
 Esperanza Linares GuerreroDGTIC Obtuvo el título en Ingeniería Mecánica por la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) y Ph.D. en Ingeniería Mecánica de Caltech. Forma parte de un equipo global en MathWorks que colabora con instituciones académicas y de investigación a modo de incrementar su éxito utilizando los productos ofrecidos por MathWorks. Antes de unirse a MathWorks, realizó su trabajo posdoctoral en la industria farmacéutica, donde desarrolló un modelo de método de elementos discretos para simular la compactación de materiales granulares. | viernes 11 de abril - 13:00 a 15:00 | DGTIC | En línea |
Introducción a la Inteligencia Artificial Generativa. ¿Cómo construir instrucciones para la IA?Introducción a la Inteligencia Artificial Generativa. ¿Cómo construir instrucciones para la IA?Objetivo:Los participantes serán guiados a través del curso de Google Cloud "Prompt Design in Vertex AI" con el fin de que se familiaricen con las herramientas de IA Generativa disponibles en Google Cloud Platform usando Vertex AI. El aprendizaje incluye diseño de instrucciones para IA Generativa, el uso de Vertex AI Studio para prototipado rápido de IA Generativa y la integración a Vertex de la API de Gemini y el SDK de Python. Resumen:Los participantes completarán laboratorios que darán las bases de cada uno de los temas, para que al final los conceptos aprendidos sean aplicados en un laboratorio final sobre un caso de uso real. Requerimientos: Previo al taller deberás:
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 Andrés Alonso Toledo CarreraGoogle Cloud Andrés Toledo es egresado de Ingeniería en Mecatrónica por parte del Tecnológico de Monterrey, y cuenta con estudios en el extranjero de Machine Learning por parte de KTH Royal Institute of Technology en Estocolmo, Suecia. Su tesis de maestría utiliza algoritmos de aprendizaje profundo para interpretar y parametrizar el ritmo en grabaciones de música jazz. Posee experiencia en la industria automotriz trabajando cercanamente con la recolección, análisis e interpretación de datos y es coautor de un trabajo publicado por SAE International en 2017. Desde 2023 trabaja como Cloud AI Engineer en Google, desarrollando proyectos orientados a GenAI y ML y que han sido llevados a producción por los clientes finales. | viernes 11 de abril - 13:00 a 16:00 | FES Acatlán | En línea |
Introducción a Pandas: Preprocesamiento de Datos para IA Introducción a Pandas: Preprocesamiento de Datos para IAObjetivo:Aprender a limpiar, transformar y optimizar datos con Pandas para mejorar el rendimiento de modelos de Inteligencia Artificial. Resumen:En este taller práctico, descubrirás cómo usar Pandas para preparar datos de manera eficiente y precisa. Aprenderás a manejar datos faltantes, eliminar inconsistencias, normalizar variables y optimizar grandes volúmenes de información. Requerimientos: Computadora personal o de escritorio con conexión a internet para el uso de la plataforma Google Collab |
 Erika Monserrat Correa HernándezENES Morelia Estudiante de la Licenciatura en Tecnologías de la Información en las Ciencias con área de profundización en Ciencias Biológicas. Participó en la Primera Escuela de Verano de Ciencias Cognitivas Computacionales y PLN, organizada por el Centro de Investigación en Computación del IPN, donde exploró Análisis de Sentimientos con Python, PLN e Interfaces Cerebro-Computadora (BCI’s). Además, fue concursante en The ICPC International Collegiate Programming Contest (región México), destacando en programación algorítmica y ciencia de datos. | lunes 7 de abril - 13:00 a 15:00 viernes 11 de abril - 13:00 a 15:00 | ENES Morelia | En línea |
Introducción a Python y herramientas de desarrolloIntroducción a Python y herramientas de desarrolloObjetivo:Familiarizar a los participantes con herramientas fundamentales de programación en Python, ofreciendo una introducción a las operaciones básicas del álgebra lineal aplicadas al manejo de imágenes digitales Resumen:En el taller se trabaja con herramientas fundamentales para el desarrollo de aplicaciones web en Python, en un ambiente de Jupyter Notebook. Se crean y ejecutan programas sencillos, donde el álgebra lineal es fundamental para aplicaciones de IA que requieran del análisis y procesamiento de grandes conjuntos de datos Requerimientos: Conocimientos básicos de informática. Matemáticas es deseable; saber qué es un vector y sus operaciones algebraicas. Computadora o Laptop |
 Nelly Rigaud TéllezFES Aragón, Ingeniería Civil Cuenta con la licenciatura en Ingeniería Mecánica Eléctrica, Maestría en Ingeniería y Doctora en Ingeniería de Sistemas. Especialización en Gestión de la Educación. Profesora de Tiempo Completo en la FES Aragón. Ha sido directora de proyectos para la industria y el sector público, así como ha desarrollado proyectos de innovación tecnológica y educativa para la UNAM. Ha participado en proyectos internacionales promovidos por la Comisión Europea y Emerald/CLADEA Research Fund. Su líneas de trabajo se orientan en cibernética, gestión y tecnología organizacional aplicados en campos de sistemas y matemáticas. | miércoles 9 de abril - 13:00 a 15:00 jueves 10 de abril - 13:00 a 15:00 | FES Acatlán | En línea |
Introducción al aprendizaje por refuerzo con RobóticaIntroducción al aprendizaje por refuerzo con RobóticaObjetivo:Proporcionar los principios básicos del aprendizaje por refuerzo y sus versiones con aprendizaje profundo para aplicaciones en la robótica. Resumen:Se describirán algunos algoritmos de aprendizaje por refuerzo, su implementación y aplicación al control de sistemas robóticos y se describirán las estrategias para implementar estos en sistemas de mayor complejidad a través de emplear redes neuronales profundas. Se emplearán algunos ejemplos diseñados en Colab para que los asistentes puedan interactuar y realizar sus propios entrenamientos. Requerimientos: Computadora con acceso a internet y cuenta de correo Gmail para todos los asistentes. |
 Paul Erick Méndez MonroyIIMAS Ingeniero en Comunicaciones y Electrónica por el Instituto Politécnico Nacional en el 2003, con maestría y doctorado en Ingeniería Eléctrica por la Universidad Nacional Autónoma de México en 2007 y 2012, respectivamente. Actualmente, es Investigador asociado “C” en el Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y Sistemas Unidad Mérida de la Universidad Nacional Autónoma de México. Participa en los Posgrados de ingeniería (PI) y Computación (PCIC) de la UNAM. Cuenta con cuatro desarrollos tecnológicos, tres derechos de autor y un libro en editorial Springer, además, de diversas publicaciones en revistas indizadas y congresos. Pertenece al Sistema Nacional de Investigadoras e Investigadores. Ha trabajado en sistemas de alto rendimiento aplicado a multimedia, Aprendizaje de máquina para la detección de hidrocarburos y sistemas embebidos para robótica bípeda. Sus áreas de investigación y aplicación contemplan el control embebido y distribuido, robótica autónoma y el diseño de sistemas biomédicos empleando inteligencia artificial y aprendizaje automático. | miércoles 9 de abril - 13:00 a 16:00 jueves 10 de abril - 13:00 a 16:00 | DGTIC | Presencial |
Iris! Clasificando plantasIris! Clasificando plantasObjetivo:Conocer técnicas sencillas y claras de aprendizaje supervisado Resumen:Clasificación de características del data set iris usando la bibliotecas Pandas y herramientas de Sckitlearn Requerimientos: Computadora personal o de escritorio con conexión a internet para el uso de la plataforma Google Collab |
 José Ángel López GutiérrezENES Morelia Estudiante de la licenciatura de Tecnologías para la información en las Ciencias, con área de profundización en Ciencias de la tierra, apasionado por la Ciencia de Datos y la IA, con más de 4 años de experiencia en Python. | martes 8 de abril - 13:00 a 15:00 | ENES Morelia | En línea |
Lenguaje de programación Python y su aplicación a la ciencia geoespacialLenguaje de programación Python y su aplicación a la ciencia geoespacialObjetivo:Conocer Diversos métodos para optimizar las tareas de Geoprocesamiento. Resumen:Taller práctico para conocer diversos métodos de cómo automatizar las tareas de geoprocesamiento y análisis mediante el empleo del lenguaje Python, aplicado a la plataforma de software libre QGIS para la creación, visualización, análisis, edición y publicación de información geoespacial, así como dar a conocer fundamentos básicos sobre sistemas de información geográfica y su aplicación en diversos contextos. Requerimientos: Ninguno |
 Carlos Guzmán Sánchez MejoradaCIC-IPN Profesor - Investigador del Laboratorio de Procesamiento Inteligente de Información Geoespacial del Centro de Investigación en Computación del IPN, obtuvo el grado de Maestro en Ciencias de la Computación en 2008 y el grado de Doctoren Educación en 2024, sus áreas de interés son la inteligencia artificial, las ciencias de información geoespacial y los lenguajes de programación  Miguel Jesús Torres RuizCIC-IPN Profesor – Investigador del Laboratorio de Procesamiento Inteligente de Información Geoespacial del Centro de Investigación en Computación del IPN, Miembro del Sistema Nacional de Investigadoras e Investigadores con nivel 2. Obtuvo en 2007 el grado de Doctor en Ciencias de la Computación, sus áreas de interés se enfocan en el cómputo urbano, inteligencia artificial, y ciencias de la información geográfica  Rolando Quintero TéllezCIC-IPN Doctor en Ciencias de la Computación por el Instituto Politécnico Nacional de México. Es investigador en el Centro de Investigación en Computación del IPN. Actualmente, es miembro del Sistema Nacional de Investigadoras e Investigadores, Nivel 2. Ha dirigido proyectos de investigación básica y de desarrollo tecnológico con instituciones nacionales. Sus áreas de interés comprenden la representación del conocimiento y el procesamiento de información semántica. | lunes 7 de abril - 14:00 a 16:00 martes 8 de abril - 14:00 a 16:00 | FES Acatlán | En línea |
Machine Learning en iOS: Creando Aplicaciones Inteligentes con Create MLMachine Learning en iOS: Creando Aplicaciones Inteligentes con Create MLObjetivo:Aprender los fundamentos de Machine Learning y su implementación en aplicaciones iOS mediante Create ML y Swift, sin necesidad de conocimientos avanzados en IA. Resumen:En este taller, los participantes conocerán cómo entrenar modelos de Machine Learning utilizando Create ML de Apple y cómo integrarlos en aplicaciones móviles con SwiftUI. Se explorarán casos prácticos como clasificación de imágenes y recomendaciones inteligentes. Al finalizar, los asistentes habrán creado una app funcional con AI en su iPhone o iPad. Requerimientos: No se requieren conocimientos previos en AI, pero se recomienda experiencia básica en Swift, SwiftUI,iPhone o iPad opcional (simulador en Xcode disponible). |
 Elvia Itzamná Rosas HerreraTecnológico de Monterrey Es una apasionada de la tecnología y de la innovación. Docente del Departamento de Computación del Tec de Monterrey e Ingeniera de Software. Apple Distinguished Educator Clase 2023. Estudió la carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales y la Maestría en Administración de Tecnologías de Información en el Tec de Monterrey. Cuenta con 14 años de experiencia en el desarrollo de sistemas en empresas de la industria de Internet, Manufactura y Consultoría de Sistemas, participando en proyectos tanto locales y globales. Actualmente enfocada en proyectos de Inteligencia Artificial, Spatial Computing, Realidad aumentada, para dispositivos del ecosistema Apple y aplicaciones Web. Profesor Inspirador 2023,Premio Mujer Tec 2025 Categoría Transformación Tecnológica | lunes 7 de abril - 13:00 a 16:00 | Fac. Ingeniería Edificio P, P.B. iOS Lab. | Presencial |
Mejora del Habla en Tiempo RealMejora del Habla en Tiempo RealObjetivo:Demostración de una técnica reciente de mejora del habla que puede correr en tiempo real y que utiliza ambos aprendizaje profundo y técnicas algorítmicas. Resumen:Actualmente hay un empuje fuerte del uso de Inteligencia Artificial para remover ruido de grabaciones de audio, preservando los datos de la voz en el resultado final, lo cual es conocido como "mejora del habla". Este grupo de técnicas ha tenido alto impacto en aplicaciones como teleconferencias, reconocimiento de voz, sistemas de seguridad, producción musical, etc. Pero se le ha dado poca atención a lo que implica correr estas técnicas en un sistema en vivo (o "en tiempo real"). En este taller, se dará una introducción de los conceptos teóricos involucrados en correr una aplicación en tiempo real, así como de herramientas actuales para llevarlo a cabo. También, se presentarán las limitaciones actuales de correr en tiempo real técnicas de mejora del habla basadas en aprendizaje profundo. Y, por último, se presentará una técnica reciente de mejora del habla que se puede correr en tiempo real, así como una demostración de su uso. Requerimientos: Computadora con conexión a internet, con Linux instalado nativamente (sin virtualizar), preferentemente Ubuntu 20.04 en adelante. Requerimientos de conocimientos previos. – Programación de nivel intermedio en Python y en C/C++ |
 Caleb Antonio Rascón EstebanéIIMAS Actualmente, Investigador Asociado en el Departamento de Ciencias de la Computación dentro del IIMAS. Intereses académicos Su trabajo se puede dividir en tres áreas principales: Análisis de Escenas Auditivas y sus aplicaciones, como Audición Robótica Inteligencia Artificial Control y optimización | martes 8 de abril - 13:00 a 16:00 | DGTIC | Presencial |
Métodos de Machine/Deep Learning para recuperación de información musicalMétodos de Machine/Deep Learning para recuperación de información musicalObjetivo:Mostrar los principales métodos de representación y extracción de información en archivos de audio para diferentes tareas de análisis musical desde una perspectiva de machine learning. Resumen:En éste taller, se dará una introducción al área de recuperación de información musical (MIR) , donde se abordarán de forma práctica, las formas de representación de información musical desde una perspectiva computacional, así como algunos métodos para obtener representaciones vectoriales del contenido acústico y musical de las obras. Finalmente, se abordarán algunos métodos de machine/deep learning y su aplicación en tareas relacionadas con MIR. Requerimientos: Conocimientos básicos de métodos de machine learning, conocimientos de programación en python mediante notebooks de Jupyter, computadora personal con la última versión de python o acceso a google Colab. Para el salón: se usará audio durante el taller, por lo tanto, sería deseable contar con una bocina al menos en el equipo de proyección. |
 Victor Muñiz SánchezCentro de investigación en Matemáticas (CIMAT) Unidad Monterrey. Ingeniero industrial por el Instituto Tecnológico de Puebla. Maestro en ciencias con especialidad en computación y matemáticas industriales por el centro de investigación en matemáticas (CIMAT). Doctor en ciencias con especialidad en Ciencias de la Computación, también por CIMAT. Actualmente, es técnico académico titular C en CIMAT unidad Monterrey, donde realiza investigación y vinculación en áreas como machine/deep learning, procesamiento de lenguaje natural, estadística espacio-temporal y análisis de datos complejos. Es miembro del sistema nacional de investigadores con nivel 1. | jueves 10 de abril - 10:00 a 13:00 | Facultad de Ciencias Edificio Yelizcalli, aula 302 | Presencial |
Optimización de hiperparámetros y ensamble de modelos de Machine LearningOptimización de hiperparámetros y ensamble de modelos de Machine LearningObjetivo:Analizar algunas de las técnicas que se utilizan para encontrar la mejor optimización de hiperparámetros. Así como las diferentes maneras en las que varios modelos optimizados pueden ensamblarse para mejorar su desempeño. Resumen:Este es taller teórico-práctico ofrece una introducción a la optimización de hiperparámetros (parámetros que no son aprendidos por el modelo). Hablaremos de las técnicas clásicas de optimización de hipeparámetros como son: Búsqueda exhaustiva, Búsqueda aleatória, Búsqueda Bayesiana, Búsqueda orientada por metaheurísticas. Además, se analizará la manera en que modelos con parámetros ya optimizados, se puedan ensamblar para mejorar su desempeño. En esta sección analizaremos temas como los ensambles por votación, stacking, bagging y boosting. Requerimientos: Computadora, conocimiento de programación en Python, Conocimiento básico de Machine Learning (Algoritmos, entrenamiento, validación cruzada) |
 Rafael Pérez EstradaENES Morelia Licenciado en Tecnologías para la Información en Ciencias egresado de la UNAM (ENES Morelia) con experiencia como ingeniero de datos en la industria. Actualmente cursa su maestría en ciencias matemáticas en el Centro de Ciencias Matemáticas de la UNAM. | jueves 10 de abril - 13:00 a 15:00 viernes 11 de abril - 13:00 a 15:00 | ENES Morelia | En línea |
Platica con tus libros con GenAIPlatica con tus libros con GenAIObjetivo:Aprenderás sobre Gen AI y cómo utilizar el poder conversacional de los LLMs, qué además son herramientas qué el mundo ya está aprovechando. Resumen:En este taller construiremos una RAG (Por sus siglas en inglés Retrieval Augmented Generation o Generación Aumentada por Recuperación). Este framework nos permitirá poder agregarle conocimiento al LLM que no tenga previamente entrenado y nos pueda contestar más adecuadamente a nuestras necesidades, en este caso el conocimiento que esté en nuestros libros. Requerimientos: Para obtener el mayor provecho del taller, los requisitos principales son: ● Equipo y software: |
 Carlos Focil EspinosaConsultor Ciencia de Datos, VinkOS "Ingeniero en Biotecnología con una Maestría en Ciencias Bioquímicas. Anteriormente se desempeñó como Científico de Datos dentro del laboratorio de Biotecnología Computacional de la Universidad Estatal de San Diego, donde trabajó en modelado predictivo y construcción de redes metabólicas de organismos patógenos. Actualmente se desempeña como Consultor en Ciencia de Datos en VinkOS, donde colaboró en proyectos de soluciones de GenAI y RAG para el sector retail. De igual manera, ha trabajado en proyectos de ciberseguridad y modelado de comportamiento de riesgo utilizando tecnología basada en grafos. " | martes 8 de abril - 13:00 a 16:00 | FES Acatlán | En línea |
Programando y entendiendo la Inteligencia ArtificialProgramando y entendiendo la Inteligencia ArtificialObjetivo:Revisar el origen de la Inteligencia Artificial, algunas definiciones y las diferentes perspectivas en las que está inmersa, así como su asociación con el pensamiento y la lógica humana. Posteriormente, utilizar el lenguaje de programación Prolog, el cual es muy intuitivo, para realizar algunos ejemplos y programar un problema real mediante la Inteligencia Artificial. Finalmente, analizar las posibilidades futuras que nos podrá ofrecer la Inteligencia Artificial. Resumen:Se aprenderán los conceptos de la Inteligencia Artificial mediante el uso del lenguaje de programación Prolog. Requerimientos: Ninguno |
 Rodrigo Cadena MartínezUniversidad Tecnológica de México (UNITEC). Ingeniero en Sistemas Computacionales egresado de la Escuela Superior de Cómputo (ESCOM), Maestro en Tecnología de Cómputo egresado de (CIDETEC) y Doctor en Ciencias de la Computación (CIC), pertenecientes al Instituto Politécnico Nacional en México, he sido docente desde hace diez años, de los niveles universidad, maestría y doctorado, en Universidades nacionales e internacionales como: Saint Leo University (E.E. U.U.) en la Ingeniería en Sistemas Computacionales - Ciberseguridad; Southern New Hampshire University (E.E. U.U.) en la Maestría de Ciberseguridad, Universidad Americana de Europa (España - México) en la Maestría de Ingeniería de Software y el Doctorado en Informática; en la Universidad Tecnológica de México en la Ingeniería en Sistemas Computacionales; en el Centro Universitario Incarnate Word (E.E U.U. - México); el Heroico Colegio Militar (México); la Universidad del Desarrollo Empresarial y Pedagógico (México) en la Maestría en Ciencia de Datos y IEXE Universidad (México) en las Maestrías de Ciencia de Datos Aplicada e Ingeniería en Tecnologías de la Información y Comunicación. Mis líneas de investigación son Inteligencia Artificial, Ciberseguridad y Ciencia de Datos. Tengo la distinción de Candidato a Investigador Nacional por el Sistema Nacional de Investigadores e Investigadoras (SNII) perteneciente al CONAHCyT. Tengo actualmente más de 20 artículos publicados en revistas indizadas nacionales e internacionales. Soy revisor de dos revistas Internacionales. He trabajado como líder de proyectos para empresas de desarrollo de software, fungí como director académico de carreras de Tecnologías de la Información y actualmente soy Gerente de Diseño Curricular de Posgrado en el corporativo de la Universidad Tecnológica de México. | viernes 11 de abril - 13:00 a 16:00 | FES Acatlán | En línea |
Prompts eficientes: Potenciando la Docencia con IA GenerativaPrompts eficientes: Potenciando la Docencia con IA GenerativaObjetivo:Al finalizar el taller, los participantes serán capaces de comprender qué es un prompt y su relevancia en el uso de herramientas de inteligencia artificial. Además, aprenderán a construir prompts efectivos aplicando recomendaciones y técnicas específicas. Resumen:Este taller práctico está diseñado para docentes interesados en integrar la inteligencia artificial en su labor educativa. Los participantes aprenderán cómo construir un Prompt de manera eficiente y aplicarlo en diversas áreas de la docencia. Explorarán técnicas para generar ideas de clases, actividades, instrumentos de evaluación, materiales educativos y simplificar tareas administrativas utilizando herramientas basadas en IA. Requerimientos: Equipo de cómputo de escritorio o laptop, cuenta de Gmail y ChatGPT. |
 Víctor Hugo Carrillo LópezFacultad de Contaduría y Administración Licenciado y Maestro en Administración de la Tecnología por la Facultad de Contaduría y Administración (FCA) de la UNAM, con una formación complementada por diplomados en Informática aplicada a los negocios, Aplicaciones de TIC para la enseñanza y TIC para el desarrollo de habilidades digitales en el aula, otorgados por la misma institución. Es coautor del libro Las TIC en las Organizaciones, publicado por FCA Publishing, donde exploró el tema de Documentos Corporativos con Microsoft Word. Desde 2008, se ha desempeñado como profesor en la UNAM-FCA en la asignatura de Tecnologías de Información, impartiendo conocimientos tanto teóricos como prácticos. Además, ha impartido cursos y talleres en herramientas como la suite de Microsoft Office (con especial énfasis en Excel avanzado, funciones, tablas dinámicas, conexiones y modelos de datos), la suite de Adobe (Photoshop, Dreamweaver, Acrobat), así como en el uso de plataformas educativas como Moodle y H5P. Ha colaborado como instructor en programas de capacitación para profesores de la FCA y en instituciones externas, como el Centro Nacional de Apoyo a la Pequeña y Mediana Empresa, la Universidad del Desarrollo Empresarial y la División de Educación Continua de la UNAM-FCPyS. Actualmente, es responsable del departamento de soporte técnico y software en el Centro de Informática de la FCA, donde combina su experiencia docente con su habilidad para implementar soluciones tecnológicas. | jueves 10 de abril - 13:00 a 16:00 | Facultad de Contaduría y Administración Edificio Tecnológico K Laboratorio K-302 | Presencial |
RAG’s y KAG’s: aplicaciones, limitaciones y alucinacionesRAG’s y KAG’s: aplicaciones, limitaciones y alucinacionesObjetivo:Abstraer conceptos, aplicaciones y limitaciones en sistemas Retreival and Knowledge Augmented Generation por medio de Python y bases de datos vectoriales y basadas en grafos de conocimiento. Resumen:Este taller busca sentar bases en el uso de bases de datos vectoriales y de grafos de conocimiento para generar sistemas de búsqueda y recuperación de información. Se hablarán de aplicaciones, limitaciones y diferentes acercamientos que se pueden considerar desde seguridad, justicia y ética, así como de innovación en la industria. Requerimientos: Conocimientos previos de programación con Python y nociones básicas de bases de datos (relacionales o nosql). |
 Paola González HernándezENES Morelia Es unx científicx de datos en Corteza.ai desde 2023. Licenciadx en Tecnologías de la Información en Ciencias por la UNAM ENES Morelia, explora la interseccionalidades y justicia en lA. Su investigación en la Universidad de Montreal (2021-2022) se centró en lingüística, variables latentes y modelos de lenguaje. Actualmente, trabaja en diversificación de datasets y herramientas como bases de datos vectoriales. Apasionada por la innovación, busca soluciones de IA con impacto técnico, social y consciente. | jueves 10 de abril - 13:00 a 15:00 | ENES Morelia | En línea |
Redes generativas: De autocodificadores a autocodificadores variacionalesRedes generativas: De autocodificadores a autocodificadores variacionalesObjetivo:Comprender los fundamentos matemáticos de los modelos generativos basados en autocodificadores. Además de diseñar e implementar una arquitectura basada en estadística variacional. Resumen:En este taller exploraremos el poder de las redes generativas a través de los autocodificadores, desde su versión estándar hasta los autocodificadores variacionales condicionales (CVAE). Abordaremos los fundamentos matemáticos de la inferencia variacional y su aplicación en la generación de datos, combinando teoría con implementación práctica en Keras. Al finalizar, los participantes comprenderán la formulación estadística de estos modelos y construirán su propia arquitectura CVAE para generar datos de manera controlada. Requerimientos: El participante deberá tener Google Collab |
 Adán Hirales CarbajalCentro de Ingeniería Aplicada (CINAP) Durante su maestría y doctorado, se centró en abordar los desafíos de gestión de recursos en computación de alto rendimiento (HPC) y máquinas de memoria distribuida. Su investigación abarcó aspectos críticos como la evaluación del rendimiento, el balanceo de carga y la gestión de la energía. De 2012 a 2022, se desempeñó como coordinador del programa de Ciencias de la Computación en CETYS Tijuana, México. Durante este período, trabajó en la especialización del programa de Ciencias de la Computación en Sistemas Inteligentes y creó dos iniciativas de investigación, en los dominios de la salud y la ciencia de los materiales. En el ámbito de la salud, su investigación se centró en el diagnóstico de nivel primario y en la evaluación de los efectos del CO2 en los seres humanos. En Ciencia de los Materiales, desde principios de 2022, ha codirigido el grupo de investigación para el descubrimiento de nuevos materiales para la detección de neutrones en conjunto con el Laboratorio de Materiales Extremos, UCSD, EE. UU. En el último proyecto, ha desarrollado técnicas de aprendizaje profundo para el descubrimiento de materiales. Además, desde principios de 2022 dirige el Laboratorio de Desarrollo de iOS en CETYS Universidad Tijuana, donde supervisa proyectos iOS basados en los objetivos de desarrollo sostenible de la ONU. | miércoles 9 de abril - 13:00 a 15:00 viernes 11 de abril - 13:00 a 15:00 | FES Acatlán | En línea |
Retrieval-Augmented Generation pattern running in AzureRetrieval-Augmented Generation pattern running in AzureObjetivo:A sample app for the Retrieval-Augmented Generation pattern running in Azure, using Azure AI Search for retrieval and Azure OpenAI large language models to power ChatGPT-style and Q&A experiences. Resumen:Los participantes utilizarán Azure y sus características de IA y realidad aumentada Requerimientos: Azure account. If you’re new to Azure, get an Azure account for free to get free Azure credits to get started. If you’re a student, you can also get free credits with Azure for Students. Azure-Samples/azure-openai-rag-workshop: Create your own ChatGPT with Retrieval-Augmented-Generation workshop |
 Francisco DíazMicrosoft Francisco Díaz Castillo es Licenciado en computación por la UAM, Maestro en administración de proyectos por la Universidad Latinoamericana. Labora en la industria de TI desde 2001, cuernta con elCertificado en c# desde 2005 9 años en Microsoft 8 años trabajando con DevOps 2 años trabajando con OpenAI 2 años trabajando con Copilot  Rodrigo VeraMicrosoft Rodrigo Vera Cloud Solution Architect specialist on Digital & App Innovation at Microsoft whit over 17 years of experience in web, mobile, standalone applications and cloud environment. I have participated in the design, codification, integration, implementation and reengineering of several systems during my professional career.  Reynaldo Montes de OcaMicrosoft Reynaldo Montes de Oca Ingeniero de Sistemas, experto en tecnologías de integración. Actualmente desempeña el rol de Cloud Solution Architectc para Microsoft México. Autor de 2 artículos para Azure Logic Apps y BizTalk Server en el blog Microsoft Tech Community. | miércoles 9 de abril - 13:00 a 15:00 | FES Acatlán | En línea |
SAS Visual Analytics: Transformando datos en decisiones inteligentesSAS Visual Analytics: Transformando datos en decisiones inteligentesObjetivo:El objetivo del taller es introducir a los estudiantes en el uso de SAS Visual Analytics para crear dashboards interactivos, accediendo a datos, modificando variables y personalizando gráficos, tablas y sus interacciones. Resumen:En este taller, los estudiantes se introducirán a SAS Visual Analytics y aprenderán cómo se utiliza para crear dashboards interactivos. Los estudiantes tendrán una visión detallada de cómo acceder a los datos, modificar variables y crear una variedad de gráficos y tablas visualmente atractivos. Además, se discutirá cómo modificar las opciones de los gráficos, crear reglas de visualización y establecer interacciones entre objetos. Requerimientos: Conexión a internet, computadora o laptop |
 Paul GutiérrezSAS Estudió Actuaría en la Universidad Nacional Autónoma de México y cuenta con un Diplomado en Solvencia, Economía Financiera y Actuarial. Ha sido Operador de Fondos de Inversión, Consultor de Riesgos Financieros, Líder de Planeación de Inversiones en Seguros Monterrey New York Life y actualmente se desempeña como Systems Engineer en el área de Customer Advisory de SAS México. | lunes 7 de abril - 13:00 a 16:00 | FES Acatlán | En línea |
Semantic Kernel + PHISemantic Kernel + PHIObjetivo:Integrate cutting-edge LLM technology quickly and easily into your apps Resumen:Los participantes conocerán las tecnologías LLM Requerimientos: Azure account. If you’re new to Azure, get an Azure account for free to get free Azure credits to get started. If you’re a student, you can also get free credits with Azure for Students. Azure-Samples/azure-openai-rag-workshop: Create your own ChatGPT with Retrieval-Augmented-Generation workshop |
 Aldo Lares LaresMicrosoft Aldo tiene más de 20 años en la industria del software, liderando tecnología en México y EE. UU. Actualmente, en Microsoft, impulsa la innovación en DevOps. Ha trabajado en desarrollo de software, EdTech, Fintech y empresas integradoras, además de colaborar con el ámbito académico como mentor, tutor y evaluador.  Leticia TorresMicrosoft Leticia Torres. Leticia is a Software Engineer with more than 15 years of experience in development and design of software. She has had the opportunity to be part of local and global teams and she has worked with multiple programming languages, tools and most recently with cloud technologies and architecture design. | martes 8 de abril - 13:00 a 15:00 | FES Acatlán | En línea |
Shaders de juguete (Shadertoy): usando trucos matemáticos para dibujar en tu navegador web.Shaders de juguete (Shadertoy): usando trucos matemáticos para dibujar en tu navegador web.Objetivo:"Los participantes aprenderán las técnicas básicas para escribir fragment (pixel) shaders en GLSL, usando el paradigma de shadertoy. Lo cual les permitirá desplegar escenas gráficas desde un navegador web. " Resumen:Este es un taller que te enseñara lo básico para escribir shaders que producen una salida gráfica en tu navegador web. Está pensado para alumnos de carreras afines a computación (y a las ciencias), pero que sienten una inclinación artística. O bien, para alumnos de carreras artísticas que tienen nociones de programación y matemáticas. Requerimientos:
Conocimientos Previos:
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 Jorge Antonio Garcia GaliciaGoogle LLC Realizó sus estudios de licenciatura y maestría en la UNAM, para posteriormente hacer un doctorado en Purdue University (Indiana, EUA). Se ha desempeñado tanto en la industria como en la academia en ambos países. Actualmente es Ingeniero de Software en Google (Silicon Valley). Sus principales áreas de interés son las gráficas por computadora, manufactura aditiva (3D printing), la teoría de grafos y las ciencias de la computación. | lunes 7 de abril - 14:00 a 16:30 miércoles 9 de abril - 14:00 a 16:00 | FES Acatlán | En línea |
Taller de introducción al desarrollo con CUDA® y PythonTaller de introducción al desarrollo con CUDA® y PythonObjetivo:El participante comprenderá los fundamentos del cómputo en paralelo y el uso de procesamiento multithreading en GPU mediante Python, optimizando el rendimiento de sus aplicaciones a través de técnicas de programación eficiente. Resumen:Este taller proporciona una introducción práctica al desarrollo con CUDA® utilizando Python, enfocándose en la programación paralela para aprovechar el poder de las GPU en aplicaciones científicas, de inteligencia artificial y que impliquen Cómputo de Alto Rendimiento (High Performance Computing). Utilizando las tarjetas GPU a través de herramientas gratuitas como Google Colab y de la mano de un Instructor Certificado por NVIDIA®, los participantes aprenderán a optimizar cálculos intensivos mediante la ejecución de código en múltiples hilos y el uso de kernels en Python. Requerimientos: ● Conocimientos básicos de Python. |
 Felipe Morales TorresDGTIC Es Ingeniero en Computación por la UNAM y Maestro en Ciencias de la Computación por el Instituto Tecnológico de Monterrey. Actualmente es alumno de Doctorado en Ciencias de la Ingeniería con el protocolo de investigación de cómputo de alto rendimiento con GPU y Cómputo Cuántico. Está certificado como “Project Manager” por el “Project Manager Institute” y como “Scrum Master” por el “Scrum Study”, cuenta también con certificación en fundamentos de “gamification”, certificación como Ambassador por la empresa de GPUs NVIDIA y certificado por IBM en Quantum Machine Learning de Inteligencia Artificial. | viernes 11 de abril - 17:00 a 20:00 | DGTIC | En línea |
TinyML: Inteligencia artificial en dispositivos de bajo consumoTinyML: Inteligencia artificial en dispositivos de bajo consumoObjetivo:En este taller, los participantes aprenderán los conceptos básicos de Tiny Machine Learning (TinyML). Desde cómo capturar y preparar los datos hasta cómo llevar modelos de inteligencia artificial a microcontroladores. Se verán aplicaciones prácticas como reconocimiento de voz, imágenes y/o sensores ambientales. Resumen:Este es un taller intensivo de cuatro días en el que se aborda el tema de TinyML, una tecnología innovadora que permite ejecutar modelos de aprendizaje automático en dispositivos pequeños y de bajo consumo, como los microcontroladores. Se explorarán conceptos clave de Machine Learning, cómo procesar datos, entrenar modelos usando TensorFlow Lite y cómo implementarlos en hardware como el Arduino Nano 33 BLE Sense u otro microcontrolador. Requerimientos: Hardware: |
 Víctor Lomas BarrieIIMAS "Es investigador asociado en el Departamento de Ingeniería en Sistemas Computacionales del Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas (IIMAS) de la UNAM, donde trabaja en proyectos relacionados con diseño de sistemas embebidos y arquitecturas FPGA para aplicaciones de visión de robots. " | miércoles 9 de abril - 13:00 a 16:00 jueves 10 de abril - 13:00 a 16:00 viernes 11 de abril - 13:00 a 16:00 | DGTIC | En línea |
Transformer para el Procesamiento de Lenguaje NaturalTransformer para el Procesamiento de Lenguaje NaturalObjetivo:Construir, entrenar y ajustar arquitecturas de redes neuronales profundas para el Procesamiento de Lenguaje Natural. Resumen:Modelos como BERT, T5 y GPT ahora constituyen los bloques fundamentales para nuevas aplicaciones en todo, desde visión por computadora hasta reconocimiento de voz, traducción, secuenciación de proteínas y escritura de código. Este taller está dirigido a todos los interesados en comprender cómo funcionan los transformers tanto desde una perspectiva teórica como práctica. Requerimientos: Equipo de cómputo con Python, el participante debe contar con cuenta Gmail para acceso a Google Colab |
 Enrique Alfonso Carmona GarcíaUPIITA, ESCOM, IPN Nacido en Pinar del Río, Cuba cursó estudios en Ciencias de la Computación en la Universidad de Ciencias Informáticas (UCI) y una maestría en Sistemas de Telecomunicaciones. Posteriormente se traslada a México donde cursó estudios en la Escuela Superior de Cómputo donde obtuvo la maestría en Sistemas Computacionales Móviles y el doctorado en Tecnología Avanzada en la Unidad Profesional Interdisciplinaria en Ingeniería y Tecnologías Avanzadas del Instituto Politécnico Nacional. Actualmente se desempeña como líder de investigación y desarrollo en Procesamiento de Lenguaje Natural en el sector privado y como docente en la Escuela Superior de Cómputo del Instituto Politécnico Nacional. | lunes 7 de abril - 13:00 a 16:00 miércoles 9 de abril - 13:00 a 16:00 viernes 11 de abril - 13:00 a 16:00 | FES Acatlán | En línea |
Uso de la Inteligencia Artificial para la creación de imagen, audio y videoUso de la Inteligencia Artificial para la creación de imagen, audio y videoObjetivo:Los alumnos aprenderán las bases teóricas y prácticas para generar imágenes, video y audios con programas gratuitos de IA. Resumen:Es un taller que se basa en la creación audiovisual con herramientas de IA que han salido al mercado en los últimos años. El taller nos ayuda a entender la importancia de la IA para la elaboración de videos. Repasaremos algunos de los conceptos y técnicas empleadas para la creación audiovisual con herramientas de IA. Requerimientos: Tener un dispositivo actualizado (MAC O PC), para poder correr diversos programas de IA y tener conocimientos básicos de audio y video |
 José Roberto Nophal SalinasFES Acatlán "Estudió Comunicación en la UNIVERSIDAD DEL TEPEYAC y Cinematografía en la UNIVERSIDAD DEL CINE AMCI con especialidad en Dirección. Tiene 25 años dentro del medio del cine, televisión y la publicidad. Se he desarrollado principalmente en el área de postproducción. Actualmente es Director de Postproducción en Librepost. Los trabajos que ha realizado han sido dirigiendo series documentales, de ficción y en algunas ocasiones dirigiendo cámaras en vivo. Como docente ha impartido clases de Edición y post producción, Diseño de audio, Realización y de diversos softwares. " | viernes 11 de abril - 14:00 a 16:00 | FES Acatlán | En línea |
Uso del Prompt en las Inteligencias Artificiales ActualesUso del Prompt en las Inteligencias Artificiales ActualesObjetivo:Hablaremos sobre prompting, ejecución de modelos en local, jugarán un poco con una plataforma en línea y otra local esto para también concientizarnos sobre la seguridad en el usos e implementación de AI. Resumen:Se discutirá sobre Prompting, ejecución de modelos en local, jugarán un poco con una plataforma en línea y otra local esto para también concientizarnos sobre la seguridad en el usos e implementación de AI. Requerimientos: Requerimientos de Software que necesite: Aquí hay dos opciones para las dos prácticas, |
 Yemahina PérezFES Acatlán Egresada de la Licenciatura en Matemáticas Aplicadas y Computación de la FES Acatlán, Mentora del iOS Lab. | jueves 10 de abril - 13:00 a 15:00 | FES Acatlán | En línea |
Vector Search with CosmosDB & AI SearchVector Search with CosmosDB & AI SearchObjetivo:Aprender a utilizar Vector Seachr conCosmos Db y busquedas con IA Resumen:Uso de Cosmos DB y búsquedas de Inteligencia Artificial Requerimientos: Azure account. If you’re new to Azure, get an Azure account for free to get free Azure credits to get started. If you’re a student, you can also get free credits with Azure for Students. Azure-Samples/azure-openai-rag-workshop: Create your own ChatGPT with Retrieval-Augmented-Generation workshop |
 Juan GordonMicrosoft Juan is a computer science engineer with experience in several projects related to software development, business intelligence, big data, advanced analytics and cloud computing  Sebastián AdanMicrosoft Sebastián Adan. Arquitecto de Soluciones de Nube en Microsoft para el Dominio de Datos e Inteligencia Artificial | jueves 10 de abril - 13:00 a 15:00 | FES Acatlán | En línea |
Visión por computadora (Reconocimiento)Visión por computadora (Reconocimiento)Objetivo:Proporcionar a los participantes una comprensión fundamental de los conceptos, técnicas y herramientas de visión computacional, capacitando a los asistentes para desarrollar aplicaciones básicas de procesamiento de imágenes y análisis visual. Durante el taller, se abordarán desde los fundamentos teóricos hasta la implementación práctica de algoritmos mediante herramientas populares del sector. Resumen:Este taller ofrece una introducción práctica a la visión computacional, abordando desde los fundamentos del procesamiento de imágenes hasta la implementación de algoritmos para análisis visual. Los participantes explorarán técnicas esenciales y utilizarán herramientas populares para desarrollar soluciones innovadoras en el campo. Ideal para quienes buscan adentrarse en el mundo de la inteligencia artificial aplicada a la visión por computadora. Requerimientos: Requisitos Mínimos para los Participantes: Conocimientos Previos: Equipo: Software: Otros: |
 Iván Sánchez PérezAMAZON Ingeniero en computación por la FES Aragon, Maestro en Gestion de Tecnologias de la Informacion por la Universidad Tecmilenio y actualmente cursa la Maestría en Inteligencia Artificial en la Universidad Internacional de La Rioja. Su experiencia profesional se ha centrado en la gestión de infraestructura en la nube, confiabilidad de sistemas y optimización de costos en entornos tecnológicos. Se ha desempeñado como Site Reliability Engineer en MetLife, donde implementó metodologías ágiles y prácticas FinOps para mejorar la eficiencia operativa en plataformas cloud y servidores on-premise. Además, fue Jefe del Departamento de Programación Estadística y Sistemas en la Facultad de Psicología de la UNAM, liderando el desarrollo de sistemas administrativos y académicos. Actualmente, trabaja en AWS como Cloud Support Engineer, donde brinda soporte especializado en soluciones en la nube, asegurando la alta disponibilidad y optimización de los servicios de infraestructura. Su trayectoria académica y profesional refleja su interés en la inteligencia artificial, la computación en la nube y la mejora continua de los procesos tecnológicos. | miércoles 9 de abril - 13:00 a 15:00 | FES Aragón | En línea |