DATA SCIENCE / AI Inside the Brain: Detectando Alzheimer con AI Viernes 27, 10:10 - 10:50 @ Gran Sala

TL;DR En esta charla, les voy a contar de manera sencilla y apta para todo público cómo es el proceso para desarrollar un detector de Alzheimer a partir de resonancias magnéticas, utilizando herramientas avanzadas de machine learning. Desde la recolección de datos, el manejo de grandes volúmenes de información, la normalización de las imágenes (porque un un buen modelo de machine learning depende de la calidad de los datos de entrada) hasta el entrenamiento de una red neuronal convolucional (CNN) capaz de clasificar resonancias en tres categorías: Alzheimer, deterioro cognitivo leve y control, con una precisión cercana al 90%. Detalle: En esta charla, les voy a contar de manera sencilla y apta para todo público cómo es el proceso para desarrollar un detector de Alzheimer a partir de resonancias magnéticas, utilizando herramientas avanzadas de machine learning. Comenzaremos esta travesía hablando, en primer lugar, de la recolección de datos desde la Iniciativa de Neuroimagen de la Enfermedad de Alzheimer (ADNI). Esta base de datos nos proporciona imágenes de resonancia magnética (IRM) de alta calidad que son fundamentales para nuestro proyecto. Aquí también les contaré sobre distintos desafíos significativos que enfrenté, como el manejo de grandes volúmenes de información y la necesidad de corregir y normalizar las imágenes, y cómo, utilizando herramientas como FSL y ANTs, logré alinear, normalizar y corregir las imágenes para garantizar la precisión en las siguientes etapas del análisis. Esto significa que eliminamos cualquier distorsión en las imágenes y las estandarizamos para que el modelo pueda analizarlas correctamente. Pero, ¿por qué es importante el preprocesamiento de estos datos? La respuesta es que un buen modelo de machine learning depende de la calidad de los datos de entrada. Luego, les describiré cómo, utilizando MONAI, un framework especializado en el análisis de imágenes médicas, y PyTorch, construí y entrené una red neuronal convolucional (CNN) capaz de clasificar resonancias en tres categorías: Alzheimer, deterioro cognitivo leve y control, con una precisión cercana al 90%. Durante este proceso, ajusté hiperparámetros y realicé múltiples iteraciones para optimizar el rendimiento del modelo. Les explicaré cómo este enfoque iterativo nos permitió mejorar continuamente el modelo hasta alcanzar un alto nivel de precisión. Sé que todas estas palabras pueden asustar, pero como les dije previamente, todo está preparado para ser ATP (Apto Para Todo Público). Este proyecto muestra cómo la combinación de inteligencia artificial y neurociencia puede revolucionar la detección de enfermedades neurodegenerativas. La identificación temprana de la enfermedad de Alzheimer es esencial para el cuidado del paciente y la planificación del tratamiento. Además, entenderán cómo estos avances no solo tienen implicaciones para la salud individual, sino también para la sociedad en su conjunto, ya que una detección más temprana puede llevar a intervenciones más efectivas y a una mejor calidad de vida para los pacientes.

Sobre Thomas Lucchetta: Mi recorrido académico comenzó con una licenciatura en Psicología, donde desarrollé un profundo interés por las neurociencias y por comprender el comportamiento humano a través de datos. Esto me llevo posteriormente a completar una Diplomatura Superior en Ciencia de Datos, la cual ayudo a fortaleces mis habilidades técnicas y analíticas. Actualmente, soy un profesional apasionado por la Ciencia de Datos y el Aprendizaje Automático, con casi tres años de experiencia práctica en el campo.

DATA SCIENCE / AI Innovación con propósito: IA generativa Viernes 27, 10:50 - 11:30 @ Gran Sala

Durante los últimos dos años hemos sido testigos de una explosión de la Inteligencia Artificial Generativa (GenAI), tanto en la variedad de posibilidades que ofrece como en la disponibilidad para acceder a estos modelos. Naturalmente, este escenario ubica a las organizaciones en un momento único en el que se abren nuevas oportunidades de negocio, con el desafío de asegurar su uso responsable. Resulta entonces fundamental pensar en la GenAI como un motor de innovación que se integre a nuestro ecosistema y tenga un impacto concreto en eficiencia y robustez. En esta charla compartiremos la estrategia del Banco Galicia, con un repaso que incluye desde diseño de aplicaciones y desarrollos experimentales hasta productos finales y políticas de gobierno para modelos basados en GenAI.

Sobre Denise Bendersky: Licenciada y Doctora en Física. +10 años de experiencia docente. Trabajé como data scientist y como líder de proyectos de ciencia de datos. Hoy lidero el área de advanced analytics del Banco Galicia.

Sobre Jesus Inciarte Leon: Data Scientist en el Banco Galicia. Experiencia en el uso de métodos estadísticos y de Machine Learning en pos de innovar y dar solucion a problemas de negocio.

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DATA SCIENCE / AI AI de la Teoría a la Acción: Asistente Virtual y Agente de Ventas Viernes 27, 11:30 - 12:10 @ Gran Sala

¿Estás cansado de escuchar sobre Generative IA y no sabes por dónde empezar? ¿Te parece un gran desafío o incluso un mito? No te pierdas esta charla desde te contamos como implementamos, sorteando dificultades y aprendiendo en el camino! Vamos a presentar dos casos de negocio reales realizado con Generative AI, uno de Consultas de Coberturas de pólizas (LaIA) y otro de venta inteligente (Smart Advisor). Ambos desarrollados in house dentro de nuestro Tenant privado enAzure. Estaremos presentando la Arquitectura, Infraestructura y sus componentes, contando con cuáles desafíos nos encontramos y cómo los fuimos solucionando. Ambos proyectos están implementados para el cliente externo.

Sobre Facundo Manuel Silvestre: Facundo: Apasionado de los datos, la lectura y aprender cosas nuevas. Disfruto mucho trabajando y construyendo en equipo. Parte de la comunidad de DatARLA en Youtube.

Sobre Alberto Eloy Cardozo: Biography: “Arquitecto de datos cloud apasionado por la innovación y la tecnología. 🚀 Con experiencia en diversas áreas tech, me dedico a crear soluciones que impulsan a Galicia Seguros. 🏢 Amante de la lectura, ciencia ficción 🤖 y el café ☕. Siempre motivado por el próximo desafío. 💪”

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DATA SCIENCE / AI Deconstruyendo los Transformers: La Matemática detrás de ChatGPT Viernes 27, 12:10 - 12:50 @ Gran Sala

GPT: La "G" es de "Generativo", ya que genera texto que antes no existía. La "P" es de "Pre-entrenado", porque se entrena con grandes cantidades de texto para poder adaptarse a diferentes tareas. La "T" es de "Transformer"... ¿Y eso? Para entender la revolución que está atravesando todos los aspectos de nuestra vida, es importante conocer los fundamentos detrás de estos modelos. En la charla, exploraremos conceptos matemáticos básicos como vectores y distribuciones de probabilidad y la forma en que se integran en la arquitectura Transformer, que ha transformado tareas de NLP como la traducción automática y la generación de texto. Finalmente, discutiremos la importancia de la interpretabilidad de este tipo de modelos y algunas técnicas utilizadas para comprender mejor sus predicciones.

Sobre Lautaro Borrovinsky: Con 7 años en la industria tecnológica y 3 enfocado en modelos de lenguaje, mi trabajo combina matemática y computación para mejorar la interpretabilidad de modelos de IA, especialmente en aplicaciones críticas como la salud mental. Apasionado por la IA y el procesamiento del lenguaje natural, busco inspirar y compartir conocimientos con la comunidad tecnológica. Además toco el piano y me gustan los carpinchos. BSc. en Matemática y Ciencias de la Computación (Universidad Hebrea de Jerusalén, Israel), Magíster en Inteligencia de Datos de la UNLP, Senior Data Scientist en una multinacional de tecnología

DATA SCIENCE / AI A mover el Qgis Viernes 27, 13:40 - 14:20 @ Gran Sala

Los SIG son como los superhéroes de los datos espaciales: salvan ciudades de problemas urbanísticos y derrotan desastres naturales con un solo mapa. Su evolución incluye inteligencia artificial y big data. En el mundo SIG, hay perfiles laborales para todos, desde analistas hasta supervillanos del código. Comunidades globales colaboran como ligas de la justicia geoespacial. La triada QGIS, GeoServer y Leaflet es nuestro equipo de ensueño, haciendo magia con bases de datos espaciales y servidores geoespaciales.

Sobre Constanza Torrilla: Mi formación se orienta al análisis de datos y su calidad. Soy capacitadora SIG y herramientas básicas de desarrollo dentro de los programas que elabora TECHO Latam. En la actualidad estudio la Licenciatura en sistemas en la Universidad Nacional General Sarmiento. En este momento curso tambien la Diplomatura en programación web full stack developer en UTN. Tambien participo activamente en el Observatorio del conurbano de UNGS elaborando cartografías y construcción de indices estadísticos.

Sobre Alejandro Nelis: Soy un profesional versátil en el mundo de la tecnología, desempeñándome como profesor y Project Manager (PM) en una empresa del sector. Me encanta compartir mi conocimiento en bases de datos con mis estudiantes y liderar proyectos con un enfoque práctico y colaborativo. Tengo experiencia en varios lenguajes y tecnologías, incluyendo T-SQL, PHP, C#, Java y JavaScript. Me gusta trabajar con metodologías ágiles y Scrum, ya que creo firmemente en la filosofia que propone ésta forma de trabajar. Además de mi carrera en tecnología, disfruto de nadar y practicar yoga en mi tiempo libre. Estas actividades me ayudan a mantener el equilibrio y la energía necesarios para enfrentar los desafíos diarios. Me considero un profesional integral, combinando habilidades técnicas y de gestión con una filosofía de trabajo que prioriza el bienestar y la eficiencia.

DATA SCIENCE / AI Garbage in - Garbage out: cómo asegurar la calidad de tus datos para entrenar modelos de IA Viernes 27, 14:20 - 15:00 @ Gran Sala

Desde la explosión de ChatGPT cada vez más empresas quieren lanzarse a crear sus productos de IA pero muy pocas cumplen con las expectativas por un problema fundamental: los datos de entrenamiento no tienen la calidad suficiente. En esta sesión aprenderás cómo implementar una Cultura de Datos de Alta Calidad con ejemplos prácticos para empezar ya mismo a crear tus validaciones en pipelines y ETLs. Además hablaremos sobre cómo automatizar el re-entrenamiento de modelos de IA con datos de alta calidad.

Sobre Joaquín Robles: Soy CEO y Co-Founder de Rudol, Ing. en Sistemas de Información especializado en Arquitectura de Software y Calidad de Datos. Anteriormente Founder de una software factory y Profesor en la cátedra de Ing. de Software en la UTN de Córdoba. Obsesivo de la calidad tanto del producto como del proceso de desarrollo, con foco en lograr que cada miembro del equipo dé lo mejor de sí. Me encanta leer, hacer trail-running, las películas de Hayao Miyazaki y Yorgos Lanthimos, la astronomía y hacer listas.

DATA SCIENCE / AI La Revolución de los datos sintéticos y agentes generativos Viernes 27, 15:00 - 15:40 @ Gran Sala

La revolución de los datos sintéticos y agentes generativos reside en la creación automática de datos sintéticos de alta calidad para enseñar nuevas habilidades a modelos de lenguaje, a través de la construcción de aplicaciones complejas mediante la interacción de múltiples agentes conversacionales. Estas tecnologías nos han permitido avanzar más allá de la dependencia del 100% en datos generados por humanos para mejorar nuestros modelos, transformando la inteligencia artificial y su impacto en diversas industrias.

Sobre Luciano Del Corro: En AI Frontiers de Microsoft Research, Luciano estuvo desarrollando los productos de próxima generación utilizando la última tecnología de modelos de lenguaje grande (LLM), como GPT. Como ingeniero de investigación senior, se centró en la creación de LLM altamente eficientes a través de la destilación y la computación adaptativa, con el objetivo de ampliar el uso de los LLM haciéndolos más rentables. Durante su tiempo en Goldman Sachs, Luciano aprovechó la tecnología basada en IA para desarrollar e implementar aplicaciones financieras innovadoras, mejorar procesos y generar nuevos productos internos. Su trabajo se centró en el potencial transformador de los LLM en el procesamiento de datos complejos y la generación de conocimientos. La formación académica de Luciano incluye un doctorado en Ciencias de la Computación del MaxPlanck for Informatics y una maestría en Ciencias de la Computación del Imperial College London. Además, es licenciado en Economía por la Universidad de Buenos Aires y tiene una maestría en Economía por la Universidad de San Andrés. También cofundó Ambiverse, una spin-off del Instituto Max Planck, donde continuó explorando el uso de la tecnología del lenguaje para diversas aplicaciones industriales. La diversa trayectoria de Luciano le proporciona una amplia perspectiva que le permite abordar los desafíos desde múltiples ángulos en la búsqueda de soluciones innovadoras y efectivas para impulsar la innovación.

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DATA SCIENCE / AI WebGPU-Accelerated AI: LLMs in Your Browser Viernes 27, 15:40 - 16:20 @ Gran Sala

En esta presentación, descubrirás cómo ejecutar modelos de lenguaje (LLMs) directamente en el navegador. Analizaremos cómo el uso de WebGPU puede permitir ejecutar aplicaciones de inteligencia artificial en tiempo real desde el navegador. Durante la sesión, profundizaremos en la configuración técnica y la ejecución de LLMs dentro del navegador, mostrando cómo instalar, crear y gestionar instancias del MLCEngine, y cómo interactuar con estos modelos para generar respuestas de manera dinámica, tanto en formatos estáticos como en tiempo real. Hablaremos de los beneficios clave de ejecutar LLMs directamente en el navegador, como mejoras en la privacidad y transparencia, así como de los desafíos, incluyendo las demandas de recursos. A través de demostraciones en vivo, verás aplicaciones prácticas en acción, junto con comparativas de rendimiento entre soluciones que corren en el navegador y aquellas que dependen del servidor. También proporcionaremos una visión crítica de las fortalezas y limitaciones de los LLMs basados en navegador. Además, discutiremos el futuro de Web LLM, explorando integraciones con tecnologías emergentes como WebAssembly, y cómo los desarrolladores pueden contribuir al avance de este emocionante campo. Ya seas desarrollador, investigador, o simplemente un entusiasta de la IA, te llevarás conocimientos prácticos para implementar potentes LLMs en tus propios proyectos web

Sobre Juan Oliú: Como arquitecto de software, disfruto diseñando soluciones escalables y escribiendo código eficiente para productos de alta calidad. He liderado el desarrollo de plataformas backend, web y mobile, siempre con un enfoque en la escalabilidad y el rendimiento. Además de mi trabajo técnico, participo activamente en meetups locales, donde promuevo el aprendizaje colaborativo. Creo firmemente que el código trasciende la tecnología y nos une como comunidad para alcanzar metas compartidas.

DATA SCIENCE / AI Datos en rebelión: Transformación end to end en una arquitectura con magia Viernes 27, 16:20 - 17:00 @ Gran Sala

¿Cómo convertir datos rebeldes en activos estratégicos? ¿Puede una arquitectura de datos tradicional transformarse en una solución moderna y eficiente? . En esta charla, descubrirás cómo transformamos una arquitectura de datos desde el caos hasta la perfección en un entorno cloud self-service. Explicaremos cómo consumimos datos de un Datalakehouse integrado con Unity Catalog de Databricks y gestionado hacia Data Mesh, facilitando el acceso y manejo de datos para toda la organización. Además, abordaremos prácticas avanzadas de machine learning, incluyendo la generación de modelos con feature store, automatización de experimentos, y monitoreo continuo de inferencias. Demostraremos que cualquier organización puede convertir sus datos rebeldes en valiosos activos estratégicos.

Sobre Gustavo Germinario: Gustavo cuenta con más de 20 años de experiencia en el sector de seguros, destacándose como un experto en bases de datos y análisis de datos. Su carrera comenzó administrando bases de datos SQL desde MSSQL 7.0, donde se especializó en la importación, migración y limpieza de datos provenientes de diversas fuentes, además de crear modelos de datos eficientes y optimizados en PowerBI. A lo largo de su trayectoria, ha participado en múltiples proyectos de migración de SQL, Reporting Services, QlikView y PowerBI. Actualmente, integra datos en Databricks utilizando Unity Catalog, facilitando el acceso y consumo de información crítica para la toma de decisiones. Como Data Analyst Specialist en Galicia Seguros, Gustavo juega un papel fundamental en fomentar una cultura Data-Driven dentro de la organización. Acompaña, entrena y potencia a las distintas áreas del negocio, promoviendo la autogestión en el uso de datos y mejorando así la eficiencia y efectividad de los procesos empresariales.

Sobre Lucio Fernandez: Lucho es un nalista de sistemas con una destacada trayectoria en el sector asegurador. Desde el año 2020, forma parte de Galicia Seguros, donde ha contribuido significativamente a la transformación digital y optimización de procesos tecnológicos de la compañía. Lucio orientó su carrera hacia la ciencia de datos, aplicando sus conocimientos para mejorar la eficiencia y la calidad de los servicios mediante soluciones de análisis y modelado de datos avanzados. Su pasión por la tecnología y su compromiso con la excelencia lo han convertido en un referente dentro de su equipo y en la industria aseguradora.

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DATA SCIENCE / AI The Future of Software Development with GenAI Viernes 27, 17:00 - 17:40 @ Gran Sala

Google Cloud se posiciona como un actor clave en el escenario de la inteligencia artificial generativa (IA generativa), impulsando el futuro de esta tecnología innovadora y abriendo un abanico de oportunidades para diferentes sectores. En resumen, la IA generativa utiliza el poder de la inteligencia artificial para crear contenido nuevo, como texto, imágenes, música, vídeos y incluso código. Imagine un sistema capaz de generar guiones de películas completos, componer música original o escribir artículos informativos en segundos. Esa es la promesa de la IA generativa, y Google Cloud está haciendo que esa realidad sea cada vez más tangible.

Sobre Hernan Aymard: Hernan es Lic en Computación recibido en la Universidad Nacional del Sur, con más de 25 años de experiencia en el mercado de IT, donde pasó por distintas áreas desde Soporte Técnico, y Consultoría hasta Preventa, siempre con foco en Desarrollo y Arquitectura de Aplicaciones. Actualmente, se encuentra trabajando en Google Cloud como Customer Engineer, ayudando a los clientes a modernizar sus aplicaciones.

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DATA SCIENCE / AI Gen-AI Revolution Year II - Tools & Weapons Viernes 27, 17:40 - 18:20 @ Gran Sala

Vamos a meternos de lleno con el arsenal de soluciones que Microsoft lanzó en el último tiempo que te permiten manejar soluciones basadas en Gen-AI, como nuestro AI studio, con su catalogo con miles de modelos, nuestros set de benchmarks, content filtering, prompts-shield y otros inventos copados que Microsoft sacó del horno recientemente. Vas a aprender cómo estos chiches no solo mejoran la seguridad y la creatividad, sino que también están redefiniendo el juego de las aplicaciones de Gen-AI y transformando nuestro día a día.

Sobre Martin Sciarrillo: Martin Sciarrillo fue CTO de Microsoft Argentina desde Marzo 2021 a Julio 2023 y asumió recientemente el rol de Director de Data e Inteligencia Artificial para Spanish South America (SSA) que comprende Argentina, Chile, Bolivia, Colombia, Ecuador, Paraguay, Peru, y Uruguay. En esta posición es responsable de acompañar a los clientes de Microsoft para acelerar su transformación digital, adoptando la nube, utilizando información impulsada por IA para dar forma a su estrategia, optimizando procesos comerciales, haciendo más con menos, esto implica trabajar con los mismos de forma altamente ágil ayudándolos a maximizar el impacto de la tecnología Microsoft en sus organizaciones. Martin cuenta con más de 18 años de experiencia en empresas Fortune 500. Previo a Microsoft se desempeñó como Líder Global de Plataformas Multinube en EY donde se ocupó principalmente de expandir los productos y servicios de la empresa a través de ambientes híbridos y de nube en Estados Unidos como así también Europa y Asia. Previo a su paso por EY formó parte del centro de servicios globales de IBM donde lideró diversos equipos de tecnología dando servicios para clientes principalmente de Estados Unidos. Martin es analista en sistemas recibido en ORT. También realizó capacitaciones en Management en la Universidad Di Tella y en la Universidad de San Andrés donde también es tutor de tesis para la Maestría de negocios digitales. Martin está casado con Vicky hace 6 años con quien tiene una hija, Miranda de 4!

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