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Hic sunt dracones

Hic sunt dracones

Faraón Llorens

10 de mayo de 2024

Sala Multimedia del Edificio de Rectorado – Universidad de Alicante

Presentación de la Comunidad de aprendizaje sobre Inteligencias Artificiales generativas en la UA

https://ice.ua.es/es/recursos-tic/ia/comunidad-ia-generativa-presentacion.html

Apúntate a la Comunidad de Aprendizaje:

https://ice.ua.es/es/recursos-tic/ia/comunidad-ia-generativa.html

AI and Personalised Learning


AI and Personalised Learning
Panel, Auditorium

Dan Levy (Senior Lecturer, Harvard University)
Luis Enrique Portales Derbez (Head of Experimentation and Impact, Tecnológico de Monterrey)
George Siemens (Chief Scientist, Human Systems)
María Isabel García Senent (Assistant Professor- Faculty of Education, UCJC)
Alvin Graylin (Author, Global VP, HTC)
Faraón Llorens (Smart Learning Research Group, Alicante University)
Younes Bensouda Mourri (CEO & Founder Stanford University & Livetech AI)
John W. Moravec (Founder, Education Futures)
Rafael Mira (CEO and Founder, Delibera.com, Ex McKinsey)

EducAItion. Shaping the Future, Keeping Us Human

Global Education Forum

Madrid, 8 y 9 de Mayo de 2024

https://globaleducationforum.org/madrid-chapter/es/

¿A qué se hace referencia cuando hablamos de digitalización, inteligencia artificial y algoritmos?

¿A qué se hace referencia cuando hablamos de digitalización, inteligencia artificial y algoritmos?

Faraón Llorens Largo y Rafael Molina

Departamento de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial – Universidad de Alicante

Seminario Internacional Trabajo y Digitalización: avances y retos para la negociación colectiva

6 y 7 de mayo de 2024

Facultad de Derecho (Universidad de Alicante)

2º informe Observatorio de Inteligencia Artificial en Educación Superior

Se ha publicado el 2º Informe del Observatorio de Inteligencia Artificial en Educación Superior de la Universidad Europea.

Web del observatorio: https://universidadeuropea.com/conocenos/observatorio-inteligencia-artificial-educacion-superior

2º Informe (pdf)

1º Informe (pdf)

La IA generativa en los trabajos de nuestros estudiantes

La IA generativa en los trabajos de nuestros estudiantes

ICE – Universidad de Alicante

https://ice.ua.es/es/formacion/2024/2024/la-ia-generativa-en-los-trabajos-de-nuestros-estudiantes.html

Profesores:

Marc Alier Forment (Universitat Politècnica de Catalunya) (https://wasabi.essi.upc.edu/ludo)
Faraón Llorens Largo (Universitat d’Alacant) (https://blogs.ua.es/faraonllorens)

Descripción:

El año 2023 supuso un revuelo en la docencia universitaria por la aparición de ChatGPT, una herramienta de IA generativa de texto. En este curso se reflexionará sobre las oportunidades y los retos que esta clase de herramientas suponen para la productividad, automatización de tareas y evaluación de los estudiantes. Y se darán unas pautas para hacer un uso adecuado de las mismas en nuestra docencia.

Objetivos :

  • Analizar las aplicaciones de la IA generativa en la docencia universitaria.
  • Identificar las oportunidades y retos que supone el uso de IA generativa en la docencia.
  • Proponer estrategias para afrontar un uso adecuado de estas por parte de nuestros estudiantes.

Contenidos:

  1. Introducción a la IA generativa: funcionamiento y aplicaciones.
  2. Oportunidades de ChatGPT en la docencia: automatización de tareas, mejora de la productividad y ayuda para la evaluación y el feedback.
  3. Retos de ChatGPT en la docencia: plagio y dificultades de evaluación por la determinación de la autoría.
  4. Estrategias para afrontar los retos y aprovechar las oportunidades de la IA generativa en los cursos de los participantes.

Materiales y recursos:

Documento pdf con enlaces a los materiales (textos y vídeos) utilizados en el curso.

Repensando un mundo con IA

Repensando un mundo con IA.

Colección de tres vídeos.


1. Saltos cualitativos


2. La universidad en tiempos de IA


3. IA o AI, esa es la cuestión

A qué se hace referencia cuando hablamos de digitalización, inteligencia artificial y algoritmos

¿A qué se hace referencia cuando hablamos de digitalización, inteligencia artificial y algoritmos?
Faraón Llorens Largo y Rafael Molina Carmona

Capítulo I
Páginas 21-40

En:
Trabajo y digitalización: avances y retos para el diálogo social y la negociación colectiva
Carolina Blasco Jover (directora)
Práctica Jurídica
Editorial Tecnos
www.tecnos.es

https://www.tecnos.es/libro/practica-juridica/trabajo-y-digitalizacion-avances-y-retos-para-el-dialogo-social-y-la-negociacion-colectiva-carolina-blasco-jover-9788430990184

Sumario del capítulo:
Resumen.
I. El sueño de la automatización.
1. Inteligencia artificial.
2. La era del algoritmo.
3. Sistemas de propósito general.
Recapitulando.
II. La transformación digital.
1. Digitalización.
2. Madurez digital.
Recapitulando.
III. Algunas reflexiones para el mundo del trabajo.
IV. Algunas reflexiones para el mundo de la educación.
V. Gobernando la inteligencia artificial.
Referencias bibliográficas.

Resumen del capítulo:
Cuando un término se pone de moda y todos hablan de él, se corre el riesgo (más bien la certeza) de que será malinterpretado, usado con ligereza o, incluso, con intereses partidistas. El objetivo de este capítulo introductorio es aclarar los conceptos de digitalización, transformación digital, inteligencia artificial y algoritmo. Se han simplificado al máximo los conceptos y su explicación, así como evitado caer en jerga técnica en aras de su comprensión, para que, una vez entendidos, se pueda profundizar en los detalles, que es donde residen las claves para un buen uso de la tecnología. Más aún de unas tecnologías que pueden ser disruptivas como es el caso de la inteligencia artificial. Hemos optado por poner todos los términos en castellano, pero mantener entre paréntesis los términos originales en inglés, ya que son conceptos que no debemos confundir con el significado general que se le puede dar a la palabra en castellano.
Este trabajo se estructura en cinco secciones que abordan aspectos clave de la revolución digital. En la primera sección se explora la evolución de la inteligencia artificial desde sus inicios hasta su aplicación actual, analizando la omnipresencia de los algoritmos. La segunda sección examina la diferencia entre digitalización y transformación digital, así como la importancia de la madurez digital en las organizaciones. Las dos siguientes secciones reflexionan sobre el impacto de la inteligencia artificial en el mundo laboral y educativo, destacando la necesidad de adaptación y actualización de habilidades. Finalmente, se abordan cuestiones de gobernanza en este ámbito en constante evolución. Creemos que este enfoque integral proporciona una visión completa de la intersección entre la tecnología y la sociedad.

Repassant un any d’IA; repensant un món amb IA

Repassant un any d’IA
repensant un món amb IA

Faraón Llorens Largo
4 d’abril de 2024

Jornada La intel·ligència artificial i la docència UVic-UCC

Universitat de Vic – Universitat Central de Catalunya
https://www.uvic.cat

Enlaces noticias:

El Vicerectorat d’Ordenació Acadèmica i la UDUTE organitzen una jornada sobre intel·ligència artificial per a PDI i PAS (L’apunt. Revista digital de la UVic) (14/03/2024)
https://apunt.uvic.cat/el-vicerectorat-dordenacio-academica-i-la-udute-organitzen-una-jornada-sobre-intelligencia

Un centenar de persones assisteixen a la jornada La Intel·ligència Artificial i la Docència UVic-UCC (L’apunt. Revista digital de la UVic) (04/04/2024)
https://apunt.uvic.cat/un-centenar-de-persones-assisteixen-a-la-jornada-la-intelligencia-artificial-i-la-docencia-uvic-ucc

Una aproximación a la inteligencia artificial

Una aproximación a la inteligencia artificial
Faraón Llorens Largo
27 de marzo de 2024

Máster en Derecho de la Sociedad Digital
masterderechodigital.ua.es
Universidad de Alicante
www.ua.es

CENID desarrolla un modelo de IA para detectar anomalías en el consumo eléctrico en edificios públicos

CENID desarrolla un modelo de IA para detectar anomalías en el consumo eléctrico en edificios públicos
El profesor e investigador Faraón Llorens ha explicado en Más de uno Alicante que el objetivo es mostrar la validez del proyecto adaptado a contextos reales

Luz Sigüenza

Alicante | 26.03.2024

https://www.ondacero.es/emisoras/comunidad-valenciana/alicante/audios-podcast/mas-de-uno/cenid-desarolla-modelo-detectar-anomalias-consumo-electrico-edificios-publicos_202403266602bfbf5e1b1f00011112b2.html

CENID, el Centro de Inteligencia Digital de la provincia de Alicante, impulsado por la Diputación de Alicante, la Universidad de Alicante y la Universidad Miguel Hernández de Elche, ha lanzado un proyecto en el que se estudia el modelo de comportamiento de los usuarios de instalaciones públicas mediante algoritmos de Inteligencia Artificial para ayudar en la gestión y optimización del consumo eléctrico en estos espacios. Este trabajo ha sido coordinado por Faraón Llorens y cuenta con la labor de Francisco Maciá, José Francisco Vicent, Alberto Real, José Vicente Berná, José Manuel Sánchez y Javier García, de la UA.

Con el objetivo de mostrar la validez de la propuesta, se siguieron unos pasos dirigidos de comprobar la capacidad del modelo para adaptarse a contextos reales, en los que puede ser perfectamente aplicable, y que no necesiten la supervisión manual de los seres humanos, generando alertas para que se tomen las medidas pertinentes.

Se trabajo a partir de la plataforma Smart University, desarrollada por la Universidad de Alicante, para la recogida de los datos que fueron extraídos tras dos años de sensorización, en periodos de 1h del consumo eléctrico de 36 edificios de la UA. Seguidamente se adaptaron algoritmos de IA para generar modelos de comportamiento de los usuarios de estos espacios. Para la predicción del consumo eléctrico, que tienen tanto componentes temporales como espaciales, se usó el modelo AGCRN (Adaptive Graph Convolutional Recurrent Network).

La siguiente acción se centró en definir las alertas que permitieran detectar situaciones anómalas en la eficiencia energética de los edificios monitorizados para optimizar su uso. De este modo se diseñaron algunas acciones reactivas (altas, bajas, por encima y por debajo del límite establecido) y preventivas (reducir el consumo para evitar picos, reducirlo al sobrepasar un límite establecido y disminuir dicho consumo si no se sobrepasan límites).

Para demostrar la validez del modelo de predicción del consumo eléctrico, se utilizaron los datos de otros espacios ya estudiados, de forma que mediante el uso de la información de un modelo previamente entrenado se puedan detectar patrones en otros lugares, pese a que no se tengan datos propios.

Uno de los últimos pasos para confirmar la efectividad de este proyecto fue incorporar estas herramientas de IA al actual sistema de gestión de datos Smart University. Esto ha permitido disponer de información en tiempo real (colección UA-Energía) y de la predicción (colección UA-CENID Energy Predicción). Ambas disponibles para los usuarios con acceso al sistema.