ASAID

El Simposio Argentino de Inteligencia Artificial y Ciencias de Datos (Argentine Symposium on Artificial Intelligence and Data Science, ASAID) es un destacado evento anual, consolidándose como el principal foro de la comunidad informática argentina en el campo de la Inteligencia Artificial y la Ciencia de Datos. Organizado por la Asociación Argentina de Inteligencia Artificial (AAIA), proporciona un espacio fundamental para la discusión, el intercambio de conocimientos y experiencias entre investigadores y profesionales dedicados en las mencionadas áreas.
En el marco del ASAID, se fomenta la participación activa de docentes, investigadores, profesionales y empresas, invitándolos a contribuir con artículos que aborden investigaciones, nuevas aplicaciones, casos de estudio, presentación de herramientas innovadoras, informes de actividades de transferencia y experiencias prácticas relacionadas con diversas temáticas del campo.
Con el objetivo de fortalecer lazos institucionales, profesionales y personales, se recomienda la participación presencial en el simposio ASAID, aunque se contempla la posibilidad de un encuentro híbrido o virtual, sujeto a confirmación. La multidisciplinariedad es un aspecto clave en la ciencia, y desde JAIIO se destaca la importancia de las discusiones tanto dentro como fuera de cada simposio.

Temas de interés

Los temas de interés incluyen, aunque no están limitados a:

Agentes inteligentes y sistemas multi-agente

• Agentes adversariales
• Aprendizaje y planning en sistemas multi-agente
• Arquitecturas de sistemas multi-agente
• Comunicación entre agentes
• Resolución distribuída en sistemas multi-agente

Aplicaciones de la IA y la ciencia de datos en dominios especializados

• Ambientes inteligentes
• Análisis de series de tiempo y datos geo-referenciados
• Aplicaciones jurídico-legales
• Bioinformática y quimioinformática
• Ciberseguridad
• Ciudades inteligentes
• Redes sociales: Detección de desinformación, discurso de odio
• Educación
• Gobierno electrónico
• Humanidades digitales
• IA para el bien social
• Internet de las cosas (IoT)
• Lifelogging
• Robótica
• Salud

Aprendizaje automático

• Aprendizaje Bayesiano
• Aprendizaje federado
• Aprendizaje multi-modal
• Aprendizaje no supervisado
• Aprendizaje supervisado
• Aprendizaje por refuerzo
• Aprendizaje profundo
• Métodos basados en kernels
• Modelos generativos
• Optimización para modelos de aprendizaje automático
• Sistemas recomendadores
• Reconocimiento de patrones y comportamiento
• Redes neuronales
• Visión computacional

Búsqueda y optimización

• Algoritmos evolutivos
• Aprendizaje de búsqueda
• Búsqueda adversarial
• Búsqueda heurística
• Computación bio-inspirada
• Optimización combinatorial

Ciencia de datos y Big Data

• Arquitecturas para Big Data
• Calidad de datos, metadata, datos maestros y de referencia
• Gestión de Grandes Volúmenes de Datos
• Modelos y Algoritmos de aprendizaje escalables
• Protección, Integridad, Privacidad y Seguridad en Big Data
• Políticas y gobernanza de datos

Los humanos y la IA

• Analítica visual
• Explicabilidad, transparencia y trazabilidad de técnicas y algoritmos
• Humanos en el ciclo para aprendizaje automático (human-in-the-loop machine learning)
• IA ética
• Interfaces inteligentes
• Sesgo (bias y fairness) en inteligencia artificial

Minería y recuperación de datos

• Análisis y minería de la web
• Análisis y minería de redes sociales
• Minería de datos
• Minería de argumentos
• Personalización y perfilado de usuarios
• Recuperación de información
• Recuperación de imagen, video y sonido

Procesamiento del lenguaje natural

• Agentes conversacionales
• Análisis de sentimientos
• (Grandes) modelos de lenguaje
• Extracción de entidades nombradas
• Extracción de relaciones y asociaciones en texto
• Generación de texto
• Lingüística computacional
• Resumen automáticos
• Traducción automática
• Generación de corpora
• NLP aplicado a distintos dominios (por ej: al área de la biomedicina -BioNLP-, legal, etc).

Razonamiento y representación de conocimiento

• Argumentación computacional
• Manejo de inconsistencia
• Ontologías y web semántica
• Razonamiento bajo incertidumbre
• Razonamiento automático
• Representación de conocimiento
• Revisión de creencias
• Sistemas de soporte de decisión
• Sistemas basados en conocimiento

Chairs del Simposio
Viviana E. Cotik (ICC – UBA – CONICET), Argentina
Maximiliano C. D. Budán (IIISI – UNSE – CONICET), Argentina
Gustavo Guaragna (UNLP – SNOOP CONSULTING), Argentina

Comité de programa
Próximamente.

Fechas importantes
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Envío de trabajos
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Tipos de Trabajo y Formatos
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Revisión, publicación e indexación
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Premios a mejores artículos
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Contacto
Consultas académicas:
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