Ciencia de la Computación en el Perú, una Mirada hacia el Futuro

Se tienen programadas una serie de charlas en las cuales se dará a conocer a la Comunidad de Ciencia de la Computación, los trabajos de investigación que vienen desarrollando los profesores del Departamento de Ciencia de la Computación y alumnos de la Maestría en Ciencia de la Computación.

Lugar:

Auditorio S. Juan Pablo II
Universidad Católica San Pablo
Campus San Lázaro – Quinta Vivanco s/n
Urb. Campiña Paisajista, Arequipa

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Creditaje: 0.20 alumnos UCSP- CC
Ponente: Gina Muñoz

Los datos encontrados en conjuntos reales pueden incluir múltiples tipos de datos, como numéricos y categóricos. Encontrar formas de manejar estos diferentes valores se ha convertido en uno de los objetivos actuales de la investigación en minería y visualización de datos.

En esta charla, se discutirá las consecuencias de emplear diferentes medidas de similitud de tipo mixto en mapas visuales de datos multidimensionales. Nos enfocamos en analizar el impacto de estas medidas combinándolas con técnicas de proyección multidimensionales conocidas, que con frecuencia son la opción para proporcionar un mecanismo visual para descubrir información en espacios de alta dimensión.

Además, se presenta un estudio de caso sobre datos urbanos que ilustra la necesidad de confiar en tales medidas. Sobre la base de los análisis, proporcionamos recomendaciones sobre la aplicación de medidas de similitud para conjuntos de datos multidimensionales de tipo mixto en tareas de análisis visual.

Creditaje: 0.20 alumnos UCSP- CC
Ponente: Eddie Rogger Peralta

La visualización de grandes cantidades de datos es una de las principales tareas que realiza un analista de datos. En sistemas tradicionales de manejo de datos, registros de enormes conjuntos de datos no pueden ser consultados por su similitud debido a su complejidad, en términos de volumen y multiplicidad. Proponemos un enfoque efectivo para la indexación de millones de elementos, con el propósito de ejecutar simples y múltiples consultas visuales de similitud sobre datos multidimensionales asociadas a una ubicación geográfica. Nuestro enfoque hace uso del método Z-order curve para mapear nuestro conjunto de datos en una alta dimensionalidad a un espacio de una dimensión considerando la similitud entre los datos.

Respaldamos nuestra propuesta mediante la comparación con otros métodos del estado del arte en la literatura, utilizando métricas de preservación de vecindad y analizando las ventajas y desventajas entre estos métodos. Adicionalmente, presentamos un conjunto de resultados usando datos reales de diversas fuentes y analizamos los conocimientos obtenidos a partir de su exploración interactiva.

Creditaje: 0.20 alumnos UCSP- CC
Ponente: Franci Suni López

So far, online explicit user feedback has become one of the most used information sources for evaluating users’ satisfaction and discovering new requirements of a given software application. However, most of these online reviews are not authenticated, and they may not always be reliable. In order to complement this explicit feedback derived from user reviews, this research proposes an approach that exploits both physiological and contextual data to be used as main inputs for detecting actionable emotions. These actionable emotions, detected during the user interaction with context-aware software applications, can be used as implicit feedback for improving the adaptability of the software and quality of the user experience.

Creditaje: 0.20 alumnos UCSP- CC
Ponente: Angela Mayhua

Actualmente los gráficos de mapas son usados en diferentes áreas para mostrar datos geográficos (por ejemplo datos climatológicos, resultados de análisis empresariales, entre otros). Estos gráficos se pueden encontrar en artículos de noticias, artículos científicos y en la Web; sin embargo, muchas de ellas están disponibles como imágenes en mapa de bits, lo que diculta que el computador interprete los datos visualizados para su indexación y reutilización.

En esta charla explicaremos una secuencia de pasos propuesta para recuperar la codificación visual a partir de imágenes en mapa de bits de mapas geográficos que utilizan el color para codicar los datos mostrados. Además presentaremos algunas aplicaciones generadas a partir de la recuperación de la codificación visual, que permiten la interacción del usuario sobre imágenes de mapas geográficos.

Creditaje: 0.20 alumnos UCSP- CC
Ponente: Christian Mayhua

Nowadays, Question Answering is being addressed from a reading comprehension approach. Usually, Machine Comprehension models are powered by Deep Learning algorithms. Most related work faces the challenge by improving the Interaction Encoder, proposing several architectures strongly based on attention. In Contrast, few related work has focused on improving the Context Encoder. Thus, our work has explored in depth the Context Encoder. We propose a gating mechanism that controls the flow of information, from the Context Encoder towards Interaction Encoder.

Detalle del evento
  • Fecha de inicio
    4 June, 2019 09:00
  • Fecha final
    4 June, 2019 12:30
  • Categoría
  • Teléfono
    (054) 605630 anexo 450
  • Email
    kvizconde@ucsp.edu.pe
  • CREDITAJE
    0.20 crédito académico por cada charla Ciencia de la Computación
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