Escuela de Primavera en Deep Learning
Edificio 0+Infinito, Instituto de Ciencias de la Computación, UBA-CONICET

Un evento dictado íntegramente en español.

Se encuentra abierta la inscripción para la 1era Escuela de Primavera en Deep Learning, que se llevará a cabo del 20 al 24 de octubre de 2025 en el Instituto de Ciencias de la Computación (CONICET–UBA), con el apoyo del Departamento de Computación y la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la Universidad de Buenos Aires.

La escuela abordará una variedad de temas actuales y relevantes, entre ellos:

  • Evaluación de sistemas de aprendizaje automático: partición de datos, métricas de evaluación, calibración e intervalos de confianza
  • Procesamiento de lenguaje natural y grandes modelos de lenguaje
  • Modelos de difusión
  • Optimización
  • Transporte óptimo
  • Resolución de problemas inversos
  • Neurociencia computacional
  • Métodos para cuantificar la incertidumbre

La escuela está dirigida a estudiantes de posgrado y de los últimos años de carreras afines a las matemáticas aplicadas, el aprendizaje automático y la ciencia de datos.

Esta iniciativa cuenta con el financiamiento del programa Mathematics for Humanity del ICMS (Edimburgo, Reino Unido).

La participación es con cupo limitado. Las personas inscriptas serán seleccionadas tras el cierre del período de inscripción, en función de sus antecedentes, motivación y potencial de aprovechamiento de la propuesta. La fecha límite para inscribirse es el 30 de junio de 2025.

Se ofrecerán becas completas para cubrir diversos tipos de gastos. La solicitud de becas se realiza mediante el mismo formulario de inscripción.

Conferencistas confirmadxs

Luciana Ferrer

Universidad de Buenos Aires - CONICET
"Métricas de evaluación de sistemas de clasificación: costo esperado, proper scoring rules y calibración"

Victoria Peterson

Universidad Nacional del Litoral - CONICET
"Optimización para aprendizaje automático"

José Lezama

Google Deepmind
"Modelos de difusión para la generación de video"

Demian Wassermann

Inria Saclay Ile-de-France
"Un enfoque machine learning a la neurociencia"

Marco Cuturi

Apple ML Research
"Transporte Óptimo Computacional"

Omar Florez

CENIA (National Center for AI, Chile)
"Pre-entrenamiento de grandes modelos de lenguaje"

Marcelo Pereyra

Heriot-Watt University
"Cuantificación de incertidumbre en variables continuas"

Julián Tachella

ENS Lyon - CNRS
"Aprendizaje autosupervisado para problemas inversos"

Andrés Almansa

CNRS - Université Paris Descartes
"Metodos Bayesianos y de aprendizaje para problemas inversos en procesamiento de imágenes"


Organizadores

Marcelo Pereyra

Heriot-Watt University

Julián Tachella

ENS Lyon - CNRS

Enzo Ferrante

Universidad de Buenos Aires - CONICET

Pablo Musé

Universidad de la República

Coordinadores Locales

Cecilia Bolaños

Universidad de Buenos Aires

Nicolás Gaggion

Universidad de Buenos Aires

Silvina Ceriani

Asistente de Organización

Sponsors

ICMS Logo Departamento de Computación UBA Instituto de Ciencias de la Computación UBA-CONICET



Preguntas

Escribinos a primavera.dl2025@gmail.com.