Talleres Python Cientifico

29 de Abril de 2019

Taller de Programación con Bibliotecas Open Source

Descripción **FUNDAMENTOS DEL TALLER**: En la actualidad la tecnología está inmersa en la mayoría de nuestras actividades, de manera pasiva y es parte esencial de cómo nos desenvolvemos en comunidad. En las últimas décadas la digitalización permitió que las actividades no solo sean realizadas sino que también sean censadas. La mayoría de estos datos no son simplemente registros sin utilidad, son un producto o mercancía de la mayoría de las empresas actuales y son parte fundamental de la economía global. Los datos por sí solos no tienen valor, es la información que se puede extraer de ellos la cual contiene el valor. Temario
Sin especificar.
Disertante/s
Licenciado Augusto Kielbowicz
Licenciado en Ciencias Fı́sicas con interés en el análisis de datos en general. Tengo una sólida formación en matemáticas, estadı́stica y modelado numérico. Como programador autodidacta, aprendı́ varios lenguajes comúnmente utilizados en los campos cientı́ficos para automatizar las mediciones, analizar datos y hacer simulaciones. Desde que obtuve mi tı́tulo de grado, mi objetivo es aprender metodologı́as de desarrollo de software y buenas prácticas como Agile y TDD.
Lugar Facultad de Ciencias Exactas - Universidad Nacional de Salta
Horario 16hs a 18hs (4 a 5 horas)
26 y 29 de Abril de 2019

Proyecto CIAA, CodeNLoad, Sistemas Embebidos

Descripción Proyecto CIAA, CodeNLoad, Sistemas Embebidos Temario
Sin especificar.
Disertante/s
Pablo O. Ridolfi
Ingeniero en Electrónica (UTN-FRH), Máster en Sistemas Embebidos (FI-UBA) con más de doce años de experiencia en diseño y puesta en marcha de sistemas electrónicos para diferentes industrias así como en educación, capacitación y formación de equipos de trabajo.
Gessica Paniagua
Python Developer, Sistemas Embebidos
Diego Ramirez
All along my profesional experience I got involved on Software development. Either as developer, architect, consultant, team leader or manager. I've been working on SD for the last 20 years and every day I find something to learn and improve.
Lugar Tucumán 505 - Salta - E.E.T. Nº 3138 Alberto Einstein
Horario 14 a 17hs (6 horas)
25 y 29 de Abril de 2019

Taller de Programación con Bibliotecas Open Source

Descripción **FUNDAMENTOS DEL TALLER**: En la actualidad la tecnología está inmersa en la mayoría de nuestras actividades, de manera pasiva y es parte esencial de cómo nos desenvolvemos en comunidad. En las últimas décadas la digitalización permitió que las actividades no solo sean realizadas sino que también sean censadas. La mayoría de estos datos no son simplemente registros sin utilidad, son un producto o mercancía de la mayoría de las empresas actuales y son parte fundamental de la economía global. Los datos por sí solos no tienen valor, es la información que se puede extraer de ellos la cual contiene el valor. Temario
Sin especificar.
Disertante/s
Licenciado Augusto Kielbowicz
Licenciado en Ciencias Fı́sicas con interés en el análisis de datos en general. Tengo una sólida formación en matemáticas, estadı́stica y modelado numérico. Como programador autodidacta, aprendı́ varios lenguajes comúnmente utilizados en los campos cientı́ficos para automatizar las mediciones, analizar datos y hacer simulaciones. Desde que obtuve mi tı́tulo de grado, mi objetivo es aprender metodologı́as de desarrollo de software y buenas prácticas como Agile y TDD.
Lugar Vicente Lopéz 38 - Salta - Instituto Dr. Facundo Zuviria
Horario 19 a 21hs (4 a 5 horas)
25 de Abril de 2019

Taller de Programación con Bibliotecas Open Source

Descripción **FUNDAMENTOS DEL TALLER**: En la actualidad la tecnología está inmersa en la mayoría de nuestras actividades, de manera pasiva y es parte esencial de cómo nos desenvolvemos en comunidad. En las últimas décadas la digitalización permitió que las actividades no solo sean realizadas sino que también sean censadas. La mayoría de estos datos no son simplemente registros sin utilidad, son un producto o mercancía de la mayoría de las empresas actuales y son parte fundamental de la economía global. Los datos por sí solos no tienen valor, es la información que se puede extraer de ellos la cual contiene el valor. Temario
Sin especificar.
Disertante/s
Licenciado Augusto Kielbowicz
Licenciado en Ciencias Fı́sicas con interés en el análisis de datos en general. Tengo una sólida formación en matemáticas, estadı́stica y modelado numérico. Como programador autodidacta, aprendı́ varios lenguajes comúnmente utilizados en los campos cientı́ficos para automatizar las mediciones, analizar datos y hacer simulaciones. Desde que obtuve mi tı́tulo de grado, mi objetivo es aprender metodologı́as de desarrollo de software y buenas prácticas como Agile y TDD.
Lugar Tucumán 505 - Salta - E.E.T. Nº 3138 Alberto Einstein
Horario 14 a 17hs (4 a 5 horas)
25, 26 de Septiembre de 2018

Introducción a Redes Neuronales

Descripción Objetivo: Se introducirá la problematica al analizar imágenes para cuantificar y ayudar al diagnostico de diferentes patologías mediante imágenes médicas. Luego nos centraremos en describir las principales ideas detrás de las técnicas de redes neuronales conocidas como aprendizaje profundo o Deep Learning para clasificar tejido en las imágenes y su posterior cuantificación. Resumen: Las técnicas de aprendizaje profundo o Deep Learning, en particular, las redes neuronales convolucionales (CNNs) han demostrado ser una herramienta poderosa para abordar un gran número de problemas en el área de visión por computador. En este sentido, las CNNs profundas han probado ser lo suficientemente versátiles y precisas para detectar y clasificar una gran variedad objetos directamente a partir de imágenes. Actualmente la mayoría de los grupos de procesado de imágenes médicas se encuentran utilizando de alguna manera este tipo de redes profundas para cuantificar información relevante a partir de imágenes médicas. Solo por nombrar algunos ejemplos, las CNNs profundas han demostrado ser de gran utilidad para cuantificar la severidad de una patología o la detección del tejido tumoral, reducir la variabilidad inter- e intra-observador tan común en el área de radiología. En este curso se expondrán los principales retos en el procesado de imágenes médicas y se introducirán algunos conceptos de redes neuronales para centrarnos en las CNNs profundas y se implementaran a lo largo del curso diferentes ejemplos en python. #### Requisitos Para los interesados en los talleres practicos es requisito indispensable contar con 1 pc por persona como requisitos minimos de los equipo se recomienda procesador I3 o superior, 4 GB RAM y 5 GB de espacio libre en el disco. Tener instalado todos los paquetes necesarios para el taller, durante el taller no se veran cuestiones de instalación de paquetes y librerias necesarias (ver guia instalación paquetes en recursos adicionales) Tambien se recomienda participar del taller de Horacio Mayo **Introducción a Python Cientifico** ademas alli se los guiara en el proceso de configuración de equipos para este taller asi como se mostrara alguna de las herramientas necesarias para el mismo. Temario
* Introducción a la Inteligencia artificial: Knowledge base, Machine learning y redes neuronales * Pequeña historia sobre la evolución de las redes neuronales * Introducción de machine learning y conceptos generales: overfitting, generalización, etc. * Ejemplo supervisado simple (Regresión lineal). Ejemplo no supervisado simple (k-means) * Introducción Redes neuronales (neuronas, activación,modelo McCulloch-Pitts de la neurona) * Perceptrón y perceptrón multicapa * Back propagation * Redes convolucionales * Pooling y Unpooling * Fully convolutional NN * Introducción a Keras * Implementación del algoritmo de back propagation para resolver el problema de xor de cero
Disertante/s
Dr. Ariel Hernán Curiale
Ariel Hernán Curiale graduated from the University of Buenos Aires, Argentina, where he obtained his B.Sc in computer science, in 2009. In 2011 he received the M.S. degree in Information and Telecommunication Technology from University of Valladolid, Valladolid, Spain. He joined the the Laboratory of Image Processing, University of Valladolid, as a Researcher in 2010 with a Collaboration Fellowship granted by the Argentine Ministry of Education and the Caroline Foundation. He also received a scholarship from the University of Valladolid and has been a student visitor at the Erasmus Medical Center, Rotterdam for three months starting in September 2013. In 2015 he received the International Ph.D. degree on information technologies and telecommunications of the Official College of Telecommunications Engineering, University of Valladolid, Valladolid, Spain. Nowadays, he is a researcher (CONICET) working the Medical Physics department at the Centro Atómico Bariloche – Instituto Balseiro and math student at University of Comahue, S.C de Bariloche, Río Negro, Argentina. [Mas Info](http://www.curiale.com.ar/)
Lugar AULA SEMINARIO INENCO - Dpto FISICA - Universidad Nacional de Salta
Horario 15 a 19hs (8hs Teoria + 4hs Practica)
Taller Finalizado
24 de Septiembre de 2018

Taller Introducción a Python Científico

Descripción Este taller está enfocado a público en general para introducirse al uso del lenguaje de Programación Python y librerías con aplicaciones al ambiente científico. No es necesario conocimientos previos de programación, aunque pueden resultar útiles para el taller. Es necesario un conocimiento solido de manejo de PC, sin importar sistema operativo (Linux, Windows, etc). Importante asistir con computadora personal: Requisitos mínimos: Procesador Intel I3. Memoria: Igual o superior a 4 GB RAM. Espacio libre en disco: 5 GB. Temario
###### Introducción a Python Científico Tipos básicos y contenedores (Listas, Tuplas, Diccionarios) Control de Flujo: If/Elif/Else. Operadores lógicos: >, <, ==, !=, >=, <=. Ciclo For. While. Lista y generadores por compresión. Funciones, parámetros, y retorno. ###### Introducción a Numpy Arrays. Creación de Arrays. A partir de listas o tuplas. A partir de funciones propias de Numpy. A partir de un archivo CSV. Guardado en archivo CSV. Broadcasting. Indexing. Slicing. Manipulación de dimensiones de un array. Aplanado o Flatening. Reshaping. Copias y Vistas. ###### Introducción a Matplotlib Importación. Gráficos más comunes. Editar parámetros y customizar graficos. Limites, labels, ticks. Guardado de graficos en diferentes formatos. Subplots. Ejemplos.
Disertante/s
Horacio F. Mayo (CBBA - FCA -UNJu)
Horacio F. Mayo. Cátedra de Informatica Aplicada a la Biología, FCA-UNJu. Miembro del Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformatica y Agromatica (CBBA), FCA-UNJu. Investigador en Agroclimatologia y Cambio Climático con publicaciones en congresos nacionales e internacionales. Administrador y productor de contenidos en el Servicio de información Agroclimatica de Jujuy (www.siaj.fca.unju.edu.ar) Miembro activo de Python Norte Argentina, entusiasta del Software Libre.
Lugar AULA SEMINARIO INENCO - Dpto FISICA - Universidad Nacional de Salta
Horario 16 a 19hs (3 horas)
Taller Finalizado
17 de Agosto de 2018

Introducción a Python Cientifico: Jupyter Notebook y Pandas

Descripción **Python** es un lenguaje de programación de alto nivel, utilizado en multiples ambitos (Paginas web, juegos, investigación, etc). Esta charla introductoria muestra como puede ser usado en el ambiente cientifico ademas de presentar 2 de sus herramientas más útiles: [Jupyter Notebook](http://jupyter.org/) y [Pandas](https://pandas.pydata.org/) Temario
1. Pydata. Python Científico. Scipy 2. Librerías Core (Nucleo) * Numpy, Jupyter/Ipython, Matplotlib, Scipy, Pandas 3. Librerías Específicas * Visualización, Machine Learning, Natural Lenguaje Processing * Image Processing, Deep Learning, Otros 4. ¿Cómo empezar a programar siendo Científicos? * ¿Qué tengo que instalar primero? * Citar trabajos * ¿Trabajo solo o en equipo? * ¿Dónde encuentro información? ¿O datos? * ¿Cómo pensar como programador?
Disertante/s
Horacio F. Mayo (CBBA - FCA -UNJu)
Horacio F. Mayo. Cátedra de Informatica Aplicada a la Biología, FCA-UNJu. Miembro del Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformatica y Agromatica (CBBA), FCA-UNJu. Investigador en Agroclimatologia y Cambio Climático con publicaciones en congresos nacionales e internacionales. Administrador y productor de contenidos en el Servicio de información Agroclimatica de Jujuy (www.siaj.fca.unju.edu.ar) Miembro activo de Python Norte Argentina, entusiasta del Software Libre.
Lugar Aula Multimedia, INENCO - UNSa
Horario 17 a 19hs (2 horas)
Taller Finalizado