Tlacuilo es una palabra de origen nahuatl que designa el oficio del pinto y del escritor. Esta sección compila las cartas de nuestro lectores, los tlacuilos modernos.
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Esta columna ofrece una variedad de notas y noticias sobre lo más reciente, y sobre las tendencias en el área de Inteligencia Artificial en México y en el mundo.
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Sakbe era para los mayas el camino blanco en el cielo. Esta sección se asoma a los caminos del ciberespacio y nos ofrece una selección de portales web sobre temas, departamentos laboratorios, aplicaciones y profesionistas de la Inteligencia Artificial.
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Herramientas y recursos en donde se combinan la Inteligencia Artificial y la educación, así como la enseñanza de la Inteligencia Artificial en México y en el mundo, son los grandes temas abordados en esta sección.
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Tantas cosas, tantos autores, tantos libros y revistas qué leer. Deskubriendo Konocimiento ofrece en cada entrega una sinopsis de un libro del área de Inteligencia Artificial.
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La Dra. Figueroa es egresada de la Facultad de Ing. Eléctrica de la Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo. Sus estudios de maestría fueron en sistemas computacionales en la misma Facultad becada por CONACyT. En 2007 terminó sus estudios de doctorado en Ciencias de la Computación en la Universidad de Chile, en la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas, estos estudios también fueron posible con una beca por parte de CONACyT y el apoyo de la Universidad de Chile.
La Dra. Figueroa desde 1999 trabaja para la Facultad de Ciencias Físico-Matemáticas de la Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo. Recibió el nombramiento de Profesora asociada en 2010 y en 2016 fue promovida a Profesora Titular. La Dra. Figueroa es miembro del sistema nacional de investigadores, nivel 1.
Actualmente es presidenta de la Sociedad Mexicana de Ciencia de la Computación A.C.; Editora en Jefe de la revista de divulgación Komputer Sapiens de temas relacionados con Inteligencia Artificial y reconocida por CONACyT; Colaborada con la empresa Amphora Health (ciencia de datos en bases de datos médicas); Miembro de la Academia Mexicana de Computación; de la Sociedad Mexicana de Inteligencia Artificial; y de la Red Temática de Inteligencia Computacional Aplicada.
Sus áreas de interés son: Recuperación de la información, diseño y Análisis de algoritmos, Bases de Datos (de texto y métricas), visión computacional y desarrollo de software educativo. Es líder del cuerpo académico: estructuras de datos y análisis de algoritmos.
Julieta Noguez Monroy es profesora-investigadora de tiempo completo en el Departamento de Computación, de la Escuela de Ingeniería y Ciencias (EIC) del Tecnológico de Monterrey, Campus Ciudad de México. Es ingeniería en Comunicaciones y Electrónica (1982) por el Instituto Politécnico Nacional. Recibió el grado de maestría (1998) y del Doctorado (2006) en Ciencias de la Computación por el Tecnológico de Monterrey. Es la líder del Laboratorio de CyberLearning and Data Sciences del Tecnológico de Monterrey. Pertenece al Grupo de Investigación con enfoque estratégico en Innovación de Productos.
Sus líneas de investigación son: a) Sistemas inteligentes y tecnologías computacionales en educación, creando ambientes virtuales innovadores y de frontera para mejorar los procesos de enseñanza-aprendizaje apoyados por tecnología (aplicaciones para eLearning, MLearning, ambientes virtuales colaborativos, ambientes virtuales visuo-hápticos, modelado emocional del estudiante, etc) y b) a) Ciencia de Datos y sistemas inteligentes para la Salud. Es coordinadora de los proyectos Uso de la Tecnología en la Atención del Adulto Mayor y Detección y Prevención temprana de Diabetes en México, en colaboración con el Hospital General de México “Eduardo Liceaga”, así como del proyecto Uso de la tecnología para el envejecimiento exitoso en colaboración con la Escuela de Humanidades y Educación del Tecnológico de Monterrey y el INED.
Pertenece al Sistema Nacional de Investigadores de México (SNI nivel II), Academia Mexicana de Computación (AmexComp), Sociedad Mexicana de Inteligencia Artificial (SMIA), IEEE, IEEE Computer Society y IEEE Education Society. Ha dirigido 12 tesis doctorales y 14 tesis de maestría. Ha publicado más de 100 artículos de investigación en revistas y congresos internacionales. Es editora asociada de la revista Transaction on Learning Technology de la IEEE desde 2019. Participa como columnista de la revista de divulgación Komputer Sapiens de la SMIA desde 2014. En el área docente pertenece al Círculo de Profesores Distinguidos del Tecnológico de Monterrey, está certificada en Project Oriented Learning por Dinkel Institute. Twente University Holland, 2000, Aalborg University. Faculty of Science and Engineering. Denmark. 2001 y por Tecnológico de Monterrey 2002. Ha recibido ocho premios de Innovación Educativa por parte del Tecnológico de Monterrey. En 2018 recibió en colaboración con profesores del proyecto “Open Innovation Laboratory for Rapid Realization of Sensing, Smart and Sustainable Products” tres premios: Latin America Award (Gold Winner), Engineering and IT Award (Gold Winner) and Hybrid Learning Award (Silver Winner) del concurso Reimagine Education Awards 2018 (http://www.reimagine-education.com/), que organiza la rankeadora QS Stars.
El Dr. Gildardo Sánchez realizó estudios de Ingeniería Química en la Universidad de Guadalajara (1990); Maestría (1994) y doctorado (2002) en el Tecnológico de Monterrey, y desarrolló una estancia posdoctoral en la Universidad Nacional de Singapur (2004-2005) y fue Investigador Invitado en el Laboratorio de Robótica de la Universidad de Stanford (1999-2001). De 1995 a 2016 se desempeñó como profesor titular en el Tecnológico de Monterrey, donde además ocupó diversos cargos administrativos. De 2016 a 2021 fungió como Rector de la Universidad Politécnica de Yucatán. Desde Agosto de 2021 a la fecha se reincorpora como Profesor Investigador del Departamento de Computación del Tecnológico de Monterrey. Es Miembro Senior de la Association for Computing Machinery (ACM) y del Institute for Electrical and Electronics Engineering (IEEE) y es Miembro Regular de la Asociación Mexicana de Computaci{on AMEXCOMP. Forma parde del Sistema Nacional de Investigadores, Nivel 1. Ha publicado artículos en diversas revistas especializadas a lo largo de su carrera. Fue Presidente de la Academia Jalisciense de Ciencias (2010-2012).
En la actualidad desarrolla investigación en áreas de aprendizaje computacional y algoritmos para planeación de movimientos en robótica.
Investigador Nacional Nivel I Doctora en Ciencias Computacionales por el Tecnológico de Monterrey. Maestra en Ciencias Computacionales por el Cenidet. Ingeniera en Sistemas Computacionales por el Instituto Tecnológico de Ciudad Madero. Como parte de sus estudios doctorales, realizó una estancia de investigación en la Universidad de la Columbia Británica, UBC, en Vancouver, Canadá. Es profesora-investigadora del Departamento de Ciencias Computacionales del Tecnológico Nacional de México Campus Cenidet. Ha dirigido y participado en diversos proyectos para la industria eléctrica y energética de México. Ha desarrollado tecnologías para sistemas avanzados de capacitación, tales como tutores inteligentes, reconocimiento de emociones, medición de actitudes y agentes pedagógicos animados. Ha desarrollado modelos de minería de datos educativos y modelos de predicción para apoyo en la reducción de pérdidas de energía.
Es autora de más de 100 publicaciones en revistas, capítulos de libro y memorias de conferencias internacionales. Ha sido editora invitada de números especiales de revista y de memorias de congreso. Es columnista de la revista Komputer Sapiens.
Es miembro del Sistema Nacional de Investigadores, del Sistema Estatal de Investigadores de Morelos, de la Academia Mexicana de Computación, de la Sociedad Mexicana de Ciencia de la Computación, de la Sociedad Mexicana de Inteligencia Artificial y de la Asociación Mexicana de Procesamiento de Lenguaje Natural. Es miembro de las Redes Temáticas en Inteligencia Computacional Aplicada, RedICA y en Tecnologías del Lenguaje, RedTTL del CONACYT y de la Red Mujeres en Energía México.
Su área de especialidad es inteligencia artificial, particularmente sistemas tutores inteligentes, minería de datos educativos, computación afectiva y procesamiento de lenguaje natural.
Alejandro Guerra Hernández es profesor en el Instituto de Investigaciones en Inteligencia Artificial (IIIA) de la Universidad Veracruzana (UV), en Xalapa, Ver., México. Es miembro del Sistema Nacional de Investigadores, nivel I, y cuenta con el Perfil Deseable PRODEP de la Secretaría de Educación Pública. Obtuvo mención honorífica por su tesis de maestría (1997) sobre Agentes Autónomos, Selección de Acción y Redes de comportamiento, en la UV (con colaboración del Laboratorio Nacional de Informática Avanzada, LANIA). Obtuvo la felicitación del jurado por su tesis doctoral (2003) sobre el Aprendizaje en los Sistemas Multi-Agente BDI en la Universidad de Paris 13, Francia. Fue investigador interino en la UV (1997-1998) y profesor asistente, ATER, (2001-2003) en el Laboratorio de Informática de Paris Norte. Ha realizado estancias de investigación en la Universidad de Paris 6, Francia; y la Universidad de Valencia, España. Ha sido revisor para revistas como el IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics; Transactions of Autonomous and Adaptive Systems; International Journal of Information Technology & Decision Making; Journal of Ambient Intelligence and Smart Environments, entre otras. Ha sido miembro del comité de programa de diversas conferencias como IJCAI, ICMAS, AAMAS, EUMAS, MASTA, MABS, EPIA, CCIA, MICAI, e Iberamia, donde fue co-chair del tema Multi-Agentes. Sus líneas de investigación incluyen los Sistemas Multi-Agente, el Aprendizaje Automático, y el Modelado y Simulación basados en Agentes. Sus publicaciones, cursos y otros detalles pueden consultarse en su página personal (https://www.uv.mx/personal/aguerra). Colabora en Deskubriendo Konocimiento desde el número 2 de Komputer Sapiens.
Doctora en Sistemas informáticos avanzados por la Universidad Jaume I de Castellón de la Plana, España (2006) y Doctora en Ciencias, en Ciencias de la Computación por el Instituto Tecnológico de Toluca (2010), México.
Miembro del Sistema Nacional de Investigadores SNI Nivel II, del Registro CONACYT de Evaluadores Acreditados (RCEA) y del PRODEP. Acreedora al reconocimiento de Perfil deseable de PRODEP desde 2009. Miembro de la Red Mexicana de Investigación y Desarrollo en Computación (REMIDEC) y de la Academia Mexicana de Computación (AMEXCOMP).
Perteneciente a la planta académica de la Universidad Autónoma del Estado de México desde el 1 de marzo de 2008, adscrita a la Facultad de Ingeniería como Profesor de Tiempo Completo. Miembro regulador de la Red Tripartita de Inteligencia Artificial entre México (UAEM, ITT) y España (UJI). Participante en diferentes proyectos de investigación entre México y España.
Participa en el fortalecimiento y consolidación de la comunidad científica mediante la dirección de tesis de nivel licenciatura y posgrado, asi como en la divulgación del conocimiento y la ciencia en eventos académico-científicos a nivel nacional e internacional. Además, cuenta con constante publicación de artículos científicos en revistas especializadas, capítulos de libro con editoriales de prestigio y artículos de divulgación en revistas de gran alcance.
Los intereses en investigación incluyen los Sistemas de Múltiple Clasificación, Optimización bioinspirada, Redes Neuronales Artificiales, Cómputo no convencional, aplicación del Reconocimiento de Patrones, Minería y Ciencia de datos a la resolución de problemas reales.
Autor ID
Orcid: http://orcid.org/0000-0001-9954-0653
Scopus: Scopus Author ID: 6507990180
Web of Science: ResearcherID: B-9945-2016
ResearchGate: https://www.researchgate.net/profile/Rosa_Valdovinos