Introducción al uso de Inteligencia Artificial en la Industria Farmacéutica
MODALIDAD
INICIO
FINALIZACIÓN
CARGA HORARIA
ENCUENTROS
CAT: Cursos Regulares -
CÓD: 0896 -
DÍAS Y HORARIOS
NUEVA FECHA Viernes 19 de mayo | 18:30 - 21:00
OBJETIVOS
Brindar información sobre las herramientas básicas de inteligencia artificial y machine learning y sus aplicaciones en la industria farmacéutica a nivel local.
DIRIGIDO A
Responsables de Aseguramiento de calidad, TI, validación de software, desarrollo y mejora de procesos.
COORDINACIÓN:
Leandro Mbarak
DISERTANTES:
PhD in Theoretical Physics
Director del ICAS (International Center for Advanced Studies)
Investigador permanente de CONICET
Profesor de Fisica de la Universidad de San Martin y de San Luis
Postdoc Standford University
PhD en Fisica Teorica de Universidad de Valencia
Master en Fisica Teorica del Instituo Balseido
En el desarrollo de aplicaciones se dedica a crear herramientas de aprendizaje automático para analizar grandes cantidades de datos en salud (COVID y otras), aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural para diferentes comunidades y aplicaciones generales para el beneficio de la sociedad. En la academia, está comprometido a enseñar ML y a organizar la carrera de ciencia de datos en la UNSAM.
Graduado en Ciencias Químicas de la UBA, Master en Ingeniaría de la Innovación Tecnológica de la Universidad de Bologna, actualmente cursando certificación profesional semipresencial de Chief Digital Officer en el MIT.
Desempeña su trabajo como Director de Latino América Consultores, tiene más de 20 años de experiencia en la industria farmacéutica y biotecnología con proyectos realizados en más de 18 países y 3 continentes, relacionados con ingeniera, mejora de procesos, implementación y validación de sistemas informáticos. Actualmente está focalizado en el transformación digital, optimización de procesos a nivel regional, así como en una nueva startup dedicada a las aplicaciones de inteligencia artificial en la industria farmacéutica.
TEMARIO
- Introducción a Inferencia Bayesiana
- Modelos gráficos
- Inferencia Causal
- Casos de aplicación de Inferencia Causal
- Qué es Machine Learning
- Concepto de Explicabilidad en AI
- Implementación de Proyecto de ML
- Aplicaciones practicas en la industria de elaboración de medicamentos
INVIERTE EN TU FORMACIÓN
- SOCIOS: ARS 16.000
- ESTUDIANTES SOCIOS: ARS 8.000
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Se otorgan Certificados a aquellos participantes que acrediten un mínimo de 70% de aprobación en la evaluación, y un mínimo de 75% de asistencia efectiva a la actividad, considerando la asistencia a la fecha y tiempo de conexión de la actividad.