BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//EUROCC SPAIN - ECPv6.11.2.1//NONSGML v1.0//EN CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-ORIGINAL-URL:https://eurocc-spain.res.es X-WR-CALDESC:Eventos para EUROCC SPAIN REFRESH-INTERVAL;VALUE=DURATION:PT1H X-Robots-Tag:noindex X-PUBLISHED-TTL:PT1H BEGIN:VTIMEZONE TZID:Europe/Madrid BEGIN:DAYLIGHT TZOFFSETFROM:+0100 TZOFFSETTO:+0200 TZNAME:CEST DTSTART:20230326T010000 END:DAYLIGHT BEGIN:STANDARD TZOFFSETFROM:+0200 TZOFFSETTO:+0100 TZNAME:CET DTSTART:20231029T010000 END:STANDARD BEGIN:DAYLIGHT TZOFFSETFROM:+0100 TZOFFSETTO:+0200 TZNAME:CEST DTSTART:20240331T010000 END:DAYLIGHT BEGIN:STANDARD TZOFFSETFROM:+0200 TZOFFSETTO:+0100 TZNAME:CET DTSTART:20241027T010000 END:STANDARD END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT DTSTART;VALUE=DATE:20241216 DTEND;VALUE=DATE:20241217 DTSTAMP:20260430T155704 CREATED:20241205T103904Z LAST-MODIFIED:20241205T105224Z UID:10000091-1734307200-1734393599@eurocc-spain.res.es SUMMARY:Aprovechamiento de la informática de alto rendimiento y la inteligencia artificial: innovaciones de código abierto y aplicaciones en el mundo real DESCRIPTION:REGISTRO ABIERTO\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Detalles del cursoVentajas competitivas en las pymes: el binomio computación de alto rendimiento e inteligencia artificialFecha: 29 de mayo\, 3\, 4 y 5 de junio.Modalidad: Híbrido.Lugar: Aula 42\, Instituto BIFI (Edificio I+D+i Campus Río Ebro). C. de Mariano Esquillor Gómez\, Edificio I+D\, 50018 Zaragoza.Duración total: 6h.Nivel: Intermedio. Dirigido a: Empresas que quieran potenciar la innovación a través de las últimas tecnologías relacionadas con inteligencia artificial y que manejan una cantidad elevada de datos o procesos complejos. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n ObjetivosAdquirir conocimientos sobre el mundo de los supercomputadores.Lograr competencias básicas para la utilización eficiente y sencilla de grandes supercomputadores.Obtener información sobre los recursos de supercomputación accesibles para las empresas\, tanto a nivel nacional como internacional.Comprender los conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Profundo\, con un enfoque en aplicaciones prácticas para las PYMES.Adquirir conocimientos sobre el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) y su aplicación en la mejora de procesos empresariales.Desarrollar habilidades básicas para implementar modelos de NLP utilizando recursos de supercomputación. \n \n \n \n ContenidosBLOQUE 1: SUPERCOMPUTACIÓN – 7 HORASVideosIntroducción a la SupercomputaciónSistemas de supercomputaciónAcceso a supercomputadoresOportunidades de Test Before Invest para PYMESEjercicio práctico – Utilización de un cluster de SupercomputaciónBLOQUE 2: INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A PYMES – 6 HORASRegresión y clasificación. Modelos\, métricas y estudio de los datos.Introducción al Deep Learning. Arquitecturas básicas y entrenamiento de redes neuronales.Hands-on session: Aplicación de técnicas de Machine Learning.Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)Modelos de Lenguaje Avanzados y Aplicaciones.Hands-on session: Aplicación de NLP: Análisis de sentimiento\, clasificación de documentos\, etc. \n \n \n \n MetodologíaBLOQUE 1: SUPERCOMPUTACIÓN – 7 HORASVideosIntroducción a la SupercomputaciónSistemas de supercomputaciónAcceso a supercomputadoresOportunidades de Test Before Invest para PYMESEjercicio práctico – Utilización de un cluster de SupercomputaciónBLOQUE 2: INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A PYMES – 6 HORASRegresión y clasificación. Modelos\, métricas y estudio de los datos.Introducción al Deep Learning. Arquitecturas básicas y entrenamiento de redes neuronales.Hands-on session: Aplicación de técnicas de Machine Learning.Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)Modelos de Lenguaje Avanzados y Aplicaciones.Hands-on session: Aplicación de NLP: Análisis de sentimiento\, clasificación de documentos\, etc. \n \n \n \n ProfesoradoInvestigadores del BIFI (Instituto de Biocomputación física de sistemas complejos) \n \n \n \n RequisitosLos participantes deben tener acceso a un ordenador\, preferentemente con sistema operativo Linux o Mac (puede ser una máquina virtual o Windows Subsystem for Linux\, WSL).Se requieren conocimientos básicos del trabajo con la shell de Linux.Conocimientos básicos de Python y experiencia en la gestión de librerías: Los participantes deben tener experiencia previa en Python\, incluyendo conocimientos básicos de programación (estructuras de control\, funciones y manejo de librerías).Conceptos de descarga e instalación de librerías usando herramientas como pip.Acceso a un entorno de desarrollo como Jupyter Notebook o un entorno Python para practicar implementaciones de NLP. Esto puede ser localmente o mediante plataformas como Google Colab.  Todas las actividades cuentan con el soporte de un profesor/tutor para su desarrollo \n \n \n \n MetodologíaBLOQUE 1ACTIVIDADAPARTADOSDURACIONIMPARTICIONVideotutorial11hAsíncrona – ON LINEContenidos teóricos2-52hSíncrona – PRESENCIALES/ONLINEEjercicio práctico64hAsíncrono – ON LINE BLOQUE 2ACTIVIDADAPARTADOSDURACIONIMPARTICIONContenidos teóricos1\,22hSíncrona – ON LINEContenidos teórico-prácticos3-64hSíncrona – PRESENCIALES/ONLINE  \n \n \n \n CertificaciónSe expedirá un certificado de aprovechamiento a los estudiantes que completen con éxito el curso. Para ello será necesario entregar las tareas de trabajo personal\, en el plazo establecido para ello. El certificado confirmará que el estudiante ha cumplido satisfactoriamente los requisitos propuestos para el curso.. URL:https://eurocc-spain.res.es/event/aprovechamiento-de-la-informatica-de-alto-rendimiento-y-la-inteligencia-artificial-innovaciones-de-codigo-abierto-y-aplicaciones-en-el-mundo-real/ CATEGORIES:Eventos,Internacionales ATTACH;FMTTYPE=image/png:https://eurocc-spain.res.es/wp-content/uploads/2024/12/poster_event_16Dec2024.original.png END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;VALUE=DATE:20241210 DTEND;VALUE=DATE:20241211 DTSTAMP:20260430T155704 CREATED:20241120T160640Z LAST-MODIFIED:20241121T160206Z UID:10000089-1733788800-1733875199@eurocc-spain.res.es SUMMARY:Workshop - Cómo los proyectos europeos están desarrollando software y servicios basados ​​en HPC para abordar los riesgos naturales DESCRIPTION:REGISTRO ABIERTO\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Detalles del cursoVentajas competitivas en las pymes: el binomio computación de alto rendimiento e inteligencia artificialFecha: 29 de mayo\, 3\, 4 y 5 de junio.Modalidad: Híbrido.Lugar: Aula 42\, Instituto BIFI (Edificio I+D+i Campus Río Ebro). C. de Mariano Esquillor Gómez\, Edificio I+D\, 50018 Zaragoza.Duración total: 6h.Nivel: Intermedio. Dirigido a: Empresas que quieran potenciar la innovación a través de las últimas tecnologías relacionadas con inteligencia artificial y que manejan una cantidad elevada de datos o procesos complejos. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n ObjetivosAdquirir conocimientos sobre el mundo de los supercomputadores.Lograr competencias básicas para la utilización eficiente y sencilla de grandes supercomputadores.Obtener información sobre los recursos de supercomputación accesibles para las empresas\, tanto a nivel nacional como internacional.Comprender los conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Profundo\, con un enfoque en aplicaciones prácticas para las PYMES.Adquirir conocimientos sobre el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) y su aplicación en la mejora de procesos empresariales.Desarrollar habilidades básicas para implementar modelos de NLP utilizando recursos de supercomputación. \n \n \n \n ContenidosBLOQUE 1: SUPERCOMPUTACIÓN – 7 HORASVideosIntroducción a la SupercomputaciónSistemas de supercomputaciónAcceso a supercomputadoresOportunidades de Test Before Invest para PYMESEjercicio práctico – Utilización de un cluster de SupercomputaciónBLOQUE 2: INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A PYMES – 6 HORASRegresión y clasificación. Modelos\, métricas y estudio de los datos.Introducción al Deep Learning. Arquitecturas básicas y entrenamiento de redes neuronales.Hands-on session: Aplicación de técnicas de Machine Learning.Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)Modelos de Lenguaje Avanzados y Aplicaciones.Hands-on session: Aplicación de NLP: Análisis de sentimiento\, clasificación de documentos\, etc. \n \n \n \n MetodologíaBLOQUE 1: SUPERCOMPUTACIÓN – 7 HORASVideosIntroducción a la SupercomputaciónSistemas de supercomputaciónAcceso a supercomputadoresOportunidades de Test Before Invest para PYMESEjercicio práctico – Utilización de un cluster de SupercomputaciónBLOQUE 2: INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A PYMES – 6 HORASRegresión y clasificación. Modelos\, métricas y estudio de los datos.Introducción al Deep Learning. Arquitecturas básicas y entrenamiento de redes neuronales.Hands-on session: Aplicación de técnicas de Machine Learning.Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)Modelos de Lenguaje Avanzados y Aplicaciones.Hands-on session: Aplicación de NLP: Análisis de sentimiento\, clasificación de documentos\, etc. \n \n \n \n ProfesoradoInvestigadores del BIFI (Instituto de Biocomputación física de sistemas complejos) \n \n \n \n RequisitosLos participantes deben tener acceso a un ordenador\, preferentemente con sistema operativo Linux o Mac (puede ser una máquina virtual o Windows Subsystem for Linux\, WSL).Se requieren conocimientos básicos del trabajo con la shell de Linux.Conocimientos básicos de Python y experiencia en la gestión de librerías: Los participantes deben tener experiencia previa en Python\, incluyendo conocimientos básicos de programación (estructuras de control\, funciones y manejo de librerías).Conceptos de descarga e instalación de librerías usando herramientas como pip.Acceso a un entorno de desarrollo como Jupyter Notebook o un entorno Python para practicar implementaciones de NLP. Esto puede ser localmente o mediante plataformas como Google Colab.  Todas las actividades cuentan con el soporte de un profesor/tutor para su desarrollo \n \n \n \n MetodologíaBLOQUE 1ACTIVIDADAPARTADOSDURACIONIMPARTICIONVideotutorial11hAsíncrona – ON LINEContenidos teóricos2-52hSíncrona – PRESENCIALES/ONLINEEjercicio práctico64hAsíncrono – ON LINE BLOQUE 2ACTIVIDADAPARTADOSDURACIONIMPARTICIONContenidos teóricos1\,22hSíncrona – ON LINEContenidos teórico-prácticos3-64hSíncrona – PRESENCIALES/ONLINE  \n \n \n \n CertificaciónSe expedirá un certificado de aprovechamiento a los estudiantes que completen con éxito el curso. Para ello será necesario entregar las tareas de trabajo personal\, en el plazo establecido para ello. El certificado confirmará que el estudiante ha cumplido satisfactoriamente los requisitos propuestos para el curso.. URL:https://eurocc-spain.res.es/event/workshop-como-los-proyectos-europeos-estan-desarrollando-software-y-servicios-basados-en-hpc-para-abordar-los-riesgos-naturales/ CATEGORIES:Cursos,Eventos,Internacionales ATTACH;FMTTYPE=image/png:https://eurocc-spain.res.es/wp-content/uploads/2024/11/Templates-ChEESE-CoE-2-1024x576-1.png END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;VALUE=DATE:20241202 DTEND;VALUE=DATE:20241203 DTSTAMP:20260430T155704 CREATED:20241127T131734Z LAST-MODIFIED:20241202T114452Z UID:10000090-1733097600-1733183999@eurocc-spain.res.es SUMMARY:Hackathon con CoE HiDALGO2 DESCRIPTION:REGISTRO ABIERTO\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Detalles del cursoVentajas competitivas en las pymes: el binomio computación de alto rendimiento e inteligencia artificialFecha: 29 de mayo\, 3\, 4 y 5 de junio.Modalidad: Híbrido.Lugar: Aula 42\, Instituto BIFI (Edificio I+D+i Campus Río Ebro). C. de Mariano Esquillor Gómez\, Edificio I+D\, 50018 Zaragoza.Duración total: 6h.Nivel: Intermedio. Dirigido a: Empresas que quieran potenciar la innovación a través de las últimas tecnologías relacionadas con inteligencia artificial y que manejan una cantidad elevada de datos o procesos complejos. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n ObjetivosAdquirir conocimientos sobre el mundo de los supercomputadores.Lograr competencias básicas para la utilización eficiente y sencilla de grandes supercomputadores.Obtener información sobre los recursos de supercomputación accesibles para las empresas\, tanto a nivel nacional como internacional.Comprender los conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Profundo\, con un enfoque en aplicaciones prácticas para las PYMES.Adquirir conocimientos sobre el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) y su aplicación en la mejora de procesos empresariales.Desarrollar habilidades básicas para implementar modelos de NLP utilizando recursos de supercomputación. \n \n \n \n ContenidosBLOQUE 1: SUPERCOMPUTACIÓN – 7 HORASVideosIntroducción a la SupercomputaciónSistemas de supercomputaciónAcceso a supercomputadoresOportunidades de Test Before Invest para PYMESEjercicio práctico – Utilización de un cluster de SupercomputaciónBLOQUE 2: INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A PYMES – 6 HORASRegresión y clasificación. Modelos\, métricas y estudio de los datos.Introducción al Deep Learning. Arquitecturas básicas y entrenamiento de redes neuronales.Hands-on session: Aplicación de técnicas de Machine Learning.Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)Modelos de Lenguaje Avanzados y Aplicaciones.Hands-on session: Aplicación de NLP: Análisis de sentimiento\, clasificación de documentos\, etc. \n \n \n \n MetodologíaBLOQUE 1: SUPERCOMPUTACIÓN – 7 HORASVideosIntroducción a la SupercomputaciónSistemas de supercomputaciónAcceso a supercomputadoresOportunidades de Test Before Invest para PYMESEjercicio práctico – Utilización de un cluster de SupercomputaciónBLOQUE 2: INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A PYMES – 6 HORASRegresión y clasificación. Modelos\, métricas y estudio de los datos.Introducción al Deep Learning. Arquitecturas básicas y entrenamiento de redes neuronales.Hands-on session: Aplicación de técnicas de Machine Learning.Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)Modelos de Lenguaje Avanzados y Aplicaciones.Hands-on session: Aplicación de NLP: Análisis de sentimiento\, clasificación de documentos\, etc. \n \n \n \n ProfesoradoInvestigadores del BIFI (Instituto de Biocomputación física de sistemas complejos) \n \n \n \n RequisitosLos participantes deben tener acceso a un ordenador\, preferentemente con sistema operativo Linux o Mac (puede ser una máquina virtual o Windows Subsystem for Linux\, WSL).Se requieren conocimientos básicos del trabajo con la shell de Linux.Conocimientos básicos de Python y experiencia en la gestión de librerías: Los participantes deben tener experiencia previa en Python\, incluyendo conocimientos básicos de programación (estructuras de control\, funciones y manejo de librerías).Conceptos de descarga e instalación de librerías usando herramientas como pip.Acceso a un entorno de desarrollo como Jupyter Notebook o un entorno Python para practicar implementaciones de NLP. Esto puede ser localmente o mediante plataformas como Google Colab.  Todas las actividades cuentan con el soporte de un profesor/tutor para su desarrollo \n \n \n \n MetodologíaBLOQUE 1ACTIVIDADAPARTADOSDURACIONIMPARTICIONVideotutorial11hAsíncrona – ON LINEContenidos teóricos2-52hSíncrona – PRESENCIALES/ONLINEEjercicio práctico64hAsíncrono – ON LINE BLOQUE 2ACTIVIDADAPARTADOSDURACIONIMPARTICIONContenidos teóricos1\,22hSíncrona – ON LINEContenidos teórico-prácticos3-64hSíncrona – PRESENCIALES/ONLINE  \n \n \n \n CertificaciónSe expedirá un certificado de aprovechamiento a los estudiantes que completen con éxito el curso. Para ello será necesario entregar las tareas de trabajo personal\, en el plazo establecido para ello. El certificado confirmará que el estudiante ha cumplido satisfactoriamente los requisitos propuestos para el curso.. URL:https://eurocc-spain.res.es/event/coe-hidalgo2/ CATEGORIES:Eventos,Nacionales END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Madrid:20241127T093000 DTEND;TZID=Europe/Madrid:20241128T170000 DTSTAMP:20260430T155704 CREATED:20241113T143221Z LAST-MODIFIED:20241121T160046Z UID:10000088-1732699800-1732813200@eurocc-spain.res.es SUMMARY:Gestión de datos de investigación para usuarios avanzados DESCRIPTION:REGISTRO ABIERTO\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Detalles del cursoVentajas competitivas en las pymes: el binomio computación de alto rendimiento e inteligencia artificialFecha: 29 de mayo\, 3\, 4 y 5 de junio.Modalidad: Híbrido.Lugar: Aula 42\, Instituto BIFI (Edificio I+D+i Campus Río Ebro). C. de Mariano Esquillor Gómez\, Edificio I+D\, 50018 Zaragoza.Duración total: 6h.Nivel: Intermedio. Dirigido a: Empresas que quieran potenciar la innovación a través de las últimas tecnologías relacionadas con inteligencia artificial y que manejan una cantidad elevada de datos o procesos complejos. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n ObjetivosAdquirir conocimientos sobre el mundo de los supercomputadores.Lograr competencias básicas para la utilización eficiente y sencilla de grandes supercomputadores.Obtener información sobre los recursos de supercomputación accesibles para las empresas\, tanto a nivel nacional como internacional.Comprender los conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Profundo\, con un enfoque en aplicaciones prácticas para las PYMES.Adquirir conocimientos sobre el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) y su aplicación en la mejora de procesos empresariales.Desarrollar habilidades básicas para implementar modelos de NLP utilizando recursos de supercomputación. \n \n \n \n ContenidosBLOQUE 1: SUPERCOMPUTACIÓN – 7 HORASVideosIntroducción a la SupercomputaciónSistemas de supercomputaciónAcceso a supercomputadoresOportunidades de Test Before Invest para PYMESEjercicio práctico – Utilización de un cluster de SupercomputaciónBLOQUE 2: INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A PYMES – 6 HORASRegresión y clasificación. Modelos\, métricas y estudio de los datos.Introducción al Deep Learning. Arquitecturas básicas y entrenamiento de redes neuronales.Hands-on session: Aplicación de técnicas de Machine Learning.Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)Modelos de Lenguaje Avanzados y Aplicaciones.Hands-on session: Aplicación de NLP: Análisis de sentimiento\, clasificación de documentos\, etc. \n \n \n \n MetodologíaBLOQUE 1: SUPERCOMPUTACIÓN – 7 HORASVideosIntroducción a la SupercomputaciónSistemas de supercomputaciónAcceso a supercomputadoresOportunidades de Test Before Invest para PYMESEjercicio práctico – Utilización de un cluster de SupercomputaciónBLOQUE 2: INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A PYMES – 6 HORASRegresión y clasificación. Modelos\, métricas y estudio de los datos.Introducción al Deep Learning. Arquitecturas básicas y entrenamiento de redes neuronales.Hands-on session: Aplicación de técnicas de Machine Learning.Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)Modelos de Lenguaje Avanzados y Aplicaciones.Hands-on session: Aplicación de NLP: Análisis de sentimiento\, clasificación de documentos\, etc. \n \n \n \n ProfesoradoInvestigadores del BIFI (Instituto de Biocomputación física de sistemas complejos) \n \n \n \n RequisitosLos participantes deben tener acceso a un ordenador\, preferentemente con sistema operativo Linux o Mac (puede ser una máquina virtual o Windows Subsystem for Linux\, WSL).Se requieren conocimientos básicos del trabajo con la shell de Linux.Conocimientos básicos de Python y experiencia en la gestión de librerías: Los participantes deben tener experiencia previa en Python\, incluyendo conocimientos básicos de programación (estructuras de control\, funciones y manejo de librerías).Conceptos de descarga e instalación de librerías usando herramientas como pip.Acceso a un entorno de desarrollo como Jupyter Notebook o un entorno Python para practicar implementaciones de NLP. Esto puede ser localmente o mediante plataformas como Google Colab.  Todas las actividades cuentan con el soporte de un profesor/tutor para su desarrollo \n \n \n \n MetodologíaBLOQUE 1ACTIVIDADAPARTADOSDURACIONIMPARTICIONVideotutorial11hAsíncrona – ON LINEContenidos teóricos2-52hSíncrona – PRESENCIALES/ONLINEEjercicio práctico64hAsíncrono – ON LINE BLOQUE 2ACTIVIDADAPARTADOSDURACIONIMPARTICIONContenidos teóricos1\,22hSíncrona – ON LINEContenidos teórico-prácticos3-64hSíncrona – PRESENCIALES/ONLINE  \n \n \n \n CertificaciónSe expedirá un certificado de aprovechamiento a los estudiantes que completen con éxito el curso. Para ello será necesario entregar las tareas de trabajo personal\, en el plazo establecido para ello. El certificado confirmará que el estudiante ha cumplido satisfactoriamente los requisitos propuestos para el curso.. 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C. de Mariano Esquillor Gómez\, Edificio I+D\, 50018 Zaragoza.Duración total: 6h.Nivel: Intermedio. Dirigido a: Empresas que quieran potenciar la innovación a través de las últimas tecnologías relacionadas con inteligencia artificial y que manejan una cantidad elevada de datos o procesos complejos. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n ObjetivosAdquirir conocimientos sobre el mundo de los supercomputadores.Lograr competencias básicas para la utilización eficiente y sencilla de grandes supercomputadores.Obtener información sobre los recursos de supercomputación accesibles para las empresas\, tanto a nivel nacional como internacional.Comprender los conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Profundo\, con un enfoque en aplicaciones prácticas para las PYMES.Adquirir conocimientos sobre el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) y su aplicación en la mejora de procesos empresariales.Desarrollar habilidades básicas para implementar modelos de NLP utilizando recursos de supercomputación. \n \n \n \n ContenidosBLOQUE 1: SUPERCOMPUTACIÓN – 7 HORASVideosIntroducción a la SupercomputaciónSistemas de supercomputaciónAcceso a supercomputadoresOportunidades de Test Before Invest para PYMESEjercicio práctico – Utilización de un cluster de SupercomputaciónBLOQUE 2: INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A PYMES – 6 HORASRegresión y clasificación. Modelos\, métricas y estudio de los datos.Introducción al Deep Learning. Arquitecturas básicas y entrenamiento de redes neuronales.Hands-on session: Aplicación de técnicas de Machine Learning.Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)Modelos de Lenguaje Avanzados y Aplicaciones.Hands-on session: Aplicación de NLP: Análisis de sentimiento\, clasificación de documentos\, etc. \n \n \n \n MetodologíaBLOQUE 1: SUPERCOMPUTACIÓN – 7 HORASVideosIntroducción a la SupercomputaciónSistemas de supercomputaciónAcceso a supercomputadoresOportunidades de Test Before Invest para PYMESEjercicio práctico – Utilización de un cluster de SupercomputaciónBLOQUE 2: INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A PYMES – 6 HORASRegresión y clasificación. Modelos\, métricas y estudio de los datos.Introducción al Deep Learning. Arquitecturas básicas y entrenamiento de redes neuronales.Hands-on session: Aplicación de técnicas de Machine Learning.Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)Modelos de Lenguaje Avanzados y Aplicaciones.Hands-on session: Aplicación de NLP: Análisis de sentimiento\, clasificación de documentos\, etc. \n \n \n \n ProfesoradoInvestigadores del BIFI (Instituto de Biocomputación física de sistemas complejos) \n \n \n \n RequisitosLos participantes deben tener acceso a un ordenador\, preferentemente con sistema operativo Linux o Mac (puede ser una máquina virtual o Windows Subsystem for Linux\, WSL).Se requieren conocimientos básicos del trabajo con la shell de Linux.Conocimientos básicos de Python y experiencia en la gestión de librerías: Los participantes deben tener experiencia previa en Python\, incluyendo conocimientos básicos de programación (estructuras de control\, funciones y manejo de librerías).Conceptos de descarga e instalación de librerías usando herramientas como pip.Acceso a un entorno de desarrollo como Jupyter Notebook o un entorno Python para practicar implementaciones de NLP. Esto puede ser localmente o mediante plataformas como Google Colab.  Todas las actividades cuentan con el soporte de un profesor/tutor para su desarrollo \n \n \n \n MetodologíaBLOQUE 1ACTIVIDADAPARTADOSDURACIONIMPARTICIONVideotutorial11hAsíncrona – ON LINEContenidos teóricos2-52hSíncrona – PRESENCIALES/ONLINEEjercicio práctico64hAsíncrono – ON LINE BLOQUE 2ACTIVIDADAPARTADOSDURACIONIMPARTICIONContenidos teóricos1\,22hSíncrona – ON LINEContenidos teórico-prácticos3-64hSíncrona – PRESENCIALES/ONLINE  \n \n \n \n CertificaciónSe expedirá un certificado de aprovechamiento a los estudiantes que completen con éxito el curso. Para ello será necesario entregar las tareas de trabajo personal\, en el plazo establecido para ello. El certificado confirmará que el estudiante ha cumplido satisfactoriamente los requisitos propuestos para el curso.. URL:https://eurocc-spain.res.es/event/nubes-de-puntos-e-ia-hackathon-con-virtualearn3d-vl3d/ CATEGORIES:Eventos ATTACH;FMTTYPE=image/jpeg:https://eurocc-spain.res.es/wp-content/uploads/2024/07/Nubes-de-puntos-e-IA-HACKATON.jpg END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Madrid:20241111T093000 DTEND;TZID=Europe/Madrid:20241113T173000 DTSTAMP:20260430T155704 CREATED:20240925T142615Z LAST-MODIFIED:20240925T144841Z UID:10000085-1731317400-1731519000@eurocc-spain.res.es SUMMARY:Curso Formación EuroCC Spain: Principios RISC-V para entender cómo desarrollar libremente nuevas soluciones DESCRIPTION:REGISTRO ABIERTO\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Detalles del cursoVentajas competitivas en las pymes: el binomio computación de alto rendimiento e inteligencia artificialFecha: 29 de mayo\, 3\, 4 y 5 de junio.Modalidad: Híbrido.Lugar: Aula 42\, Instituto BIFI (Edificio I+D+i Campus Río Ebro). C. de Mariano Esquillor Gómez\, Edificio I+D\, 50018 Zaragoza.Duración total: 6h.Nivel: Intermedio. Dirigido a: Empresas que quieran potenciar la innovación a través de las últimas tecnologías relacionadas con inteligencia artificial y que manejan una cantidad elevada de datos o procesos complejos. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n ObjetivosAdquirir conocimientos sobre el mundo de los supercomputadores.Lograr competencias básicas para la utilización eficiente y sencilla de grandes supercomputadores.Obtener información sobre los recursos de supercomputación accesibles para las empresas\, tanto a nivel nacional como internacional.Comprender los conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Profundo\, con un enfoque en aplicaciones prácticas para las PYMES.Adquirir conocimientos sobre el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) y su aplicación en la mejora de procesos empresariales.Desarrollar habilidades básicas para implementar modelos de NLP utilizando recursos de supercomputación. \n \n \n \n ContenidosBLOQUE 1: SUPERCOMPUTACIÓN – 7 HORASVideosIntroducción a la SupercomputaciónSistemas de supercomputaciónAcceso a supercomputadoresOportunidades de Test Before Invest para PYMESEjercicio práctico – Utilización de un cluster de SupercomputaciónBLOQUE 2: INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A PYMES – 6 HORASRegresión y clasificación. Modelos\, métricas y estudio de los datos.Introducción al Deep Learning. Arquitecturas básicas y entrenamiento de redes neuronales.Hands-on session: Aplicación de técnicas de Machine Learning.Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)Modelos de Lenguaje Avanzados y Aplicaciones.Hands-on session: Aplicación de NLP: Análisis de sentimiento\, clasificación de documentos\, etc. \n \n \n \n MetodologíaBLOQUE 1: SUPERCOMPUTACIÓN – 7 HORASVideosIntroducción a la SupercomputaciónSistemas de supercomputaciónAcceso a supercomputadoresOportunidades de Test Before Invest para PYMESEjercicio práctico – Utilización de un cluster de SupercomputaciónBLOQUE 2: INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A PYMES – 6 HORASRegresión y clasificación. Modelos\, métricas y estudio de los datos.Introducción al Deep Learning. Arquitecturas básicas y entrenamiento de redes neuronales.Hands-on session: Aplicación de técnicas de Machine Learning.Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)Modelos de Lenguaje Avanzados y Aplicaciones.Hands-on session: Aplicación de NLP: Análisis de sentimiento\, clasificación de documentos\, etc. \n \n \n \n ProfesoradoInvestigadores del BIFI (Instituto de Biocomputación física de sistemas complejos) \n \n \n \n RequisitosLos participantes deben tener acceso a un ordenador\, preferentemente con sistema operativo Linux o Mac (puede ser una máquina virtual o Windows Subsystem for Linux\, WSL).Se requieren conocimientos básicos del trabajo con la shell de Linux.Conocimientos básicos de Python y experiencia en la gestión de librerías: Los participantes deben tener experiencia previa en Python\, incluyendo conocimientos básicos de programación (estructuras de control\, funciones y manejo de librerías).Conceptos de descarga e instalación de librerías usando herramientas como pip.Acceso a un entorno de desarrollo como Jupyter Notebook o un entorno Python para practicar implementaciones de NLP. Esto puede ser localmente o mediante plataformas como Google Colab.  Todas las actividades cuentan con el soporte de un profesor/tutor para su desarrollo \n \n \n \n MetodologíaBLOQUE 1ACTIVIDADAPARTADOSDURACIONIMPARTICIONVideotutorial11hAsíncrona – ON LINEContenidos teóricos2-52hSíncrona – PRESENCIALES/ONLINEEjercicio práctico64hAsíncrono – ON LINE BLOQUE 2ACTIVIDADAPARTADOSDURACIONIMPARTICIONContenidos teóricos1\,22hSíncrona – ON LINEContenidos teórico-prácticos3-64hSíncrona – PRESENCIALES/ONLINE  \n \n \n \n CertificaciónSe expedirá un certificado de aprovechamiento a los estudiantes que completen con éxito el curso. Para ello será necesario entregar las tareas de trabajo personal\, en el plazo establecido para ello. El certificado confirmará que el estudiante ha cumplido satisfactoriamente los requisitos propuestos para el curso.. URL:https://eurocc-spain.res.es/event/curso-formacion-eurocc-spain-principios-risc-v-entender-como-desarrollar-libremente-nuevas-soluciones/ LOCATION:BSC\, Plaça d'Eusebi Güell\, 1-3\, Les Corts\, 08034 Barcelona\, Barcelona\, Barcelona\, 08034\, España CATEGORIES:Cursos,Eventos END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Madrid:20241107T100000 DTEND;TZID=Europe/Madrid:20241107T140000 DTSTAMP:20260430T155704 CREATED:20241017T105712Z LAST-MODIFIED:20241017T110444Z UID:10000087-1730973600-1730988000@eurocc-spain.res.es SUMMARY:Día de la Supercomputación y de la Ciencia de Datos DESCRIPTION:REGISTRO ABIERTO\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Detalles del cursoVentajas competitivas en las pymes: el binomio computación de alto rendimiento e inteligencia artificialFecha: 29 de mayo\, 3\, 4 y 5 de junio.Modalidad: Híbrido.Lugar: Aula 42\, Instituto BIFI (Edificio I+D+i Campus Río Ebro). C. de Mariano Esquillor Gómez\, Edificio I+D\, 50018 Zaragoza.Duración total: 6h.Nivel: Intermedio. Dirigido a: Empresas que quieran potenciar la innovación a través de las últimas tecnologías relacionadas con inteligencia artificial y que manejan una cantidad elevada de datos o procesos complejos. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n ObjetivosAdquirir conocimientos sobre el mundo de los supercomputadores.Lograr competencias básicas para la utilización eficiente y sencilla de grandes supercomputadores.Obtener información sobre los recursos de supercomputación accesibles para las empresas\, tanto a nivel nacional como internacional.Comprender los conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Profundo\, con un enfoque en aplicaciones prácticas para las PYMES.Adquirir conocimientos sobre el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) y su aplicación en la mejora de procesos empresariales.Desarrollar habilidades básicas para implementar modelos de NLP utilizando recursos de supercomputación. \n \n \n \n ContenidosBLOQUE 1: SUPERCOMPUTACIÓN – 7 HORASVideosIntroducción a la SupercomputaciónSistemas de supercomputaciónAcceso a supercomputadoresOportunidades de Test Before Invest para PYMESEjercicio práctico – Utilización de un cluster de SupercomputaciónBLOQUE 2: INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A PYMES – 6 HORASRegresión y clasificación. Modelos\, métricas y estudio de los datos.Introducción al Deep Learning. Arquitecturas básicas y entrenamiento de redes neuronales.Hands-on session: Aplicación de técnicas de Machine Learning.Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)Modelos de Lenguaje Avanzados y Aplicaciones.Hands-on session: Aplicación de NLP: Análisis de sentimiento\, clasificación de documentos\, etc. \n \n \n \n MetodologíaBLOQUE 1: SUPERCOMPUTACIÓN – 7 HORASVideosIntroducción a la SupercomputaciónSistemas de supercomputaciónAcceso a supercomputadoresOportunidades de Test Before Invest para PYMESEjercicio práctico – Utilización de un cluster de SupercomputaciónBLOQUE 2: INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A PYMES – 6 HORASRegresión y clasificación. Modelos\, métricas y estudio de los datos.Introducción al Deep Learning. Arquitecturas básicas y entrenamiento de redes neuronales.Hands-on session: Aplicación de técnicas de Machine Learning.Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)Modelos de Lenguaje Avanzados y Aplicaciones.Hands-on session: Aplicación de NLP: Análisis de sentimiento\, clasificación de documentos\, etc. \n \n \n \n ProfesoradoInvestigadores del BIFI (Instituto de Biocomputación física de sistemas complejos) \n \n \n \n RequisitosLos participantes deben tener acceso a un ordenador\, preferentemente con sistema operativo Linux o Mac (puede ser una máquina virtual o Windows Subsystem for Linux\, WSL).Se requieren conocimientos básicos del trabajo con la shell de Linux.Conocimientos básicos de Python y experiencia en la gestión de librerías: Los participantes deben tener experiencia previa en Python\, incluyendo conocimientos básicos de programación (estructuras de control\, funciones y manejo de librerías).Conceptos de descarga e instalación de librerías usando herramientas como pip.Acceso a un entorno de desarrollo como Jupyter Notebook o un entorno Python para practicar implementaciones de NLP. Esto puede ser localmente o mediante plataformas como Google Colab.  Todas las actividades cuentan con el soporte de un profesor/tutor para su desarrollo \n \n \n \n MetodologíaBLOQUE 1ACTIVIDADAPARTADOSDURACIONIMPARTICIONVideotutorial11hAsíncrona – ON LINEContenidos teóricos2-52hSíncrona – PRESENCIALES/ONLINEEjercicio práctico64hAsíncrono – ON LINE BLOQUE 2ACTIVIDADAPARTADOSDURACIONIMPARTICIONContenidos teóricos1\,22hSíncrona – ON LINEContenidos teórico-prácticos3-64hSíncrona – PRESENCIALES/ONLINE  \n \n \n \n CertificaciónSe expedirá un certificado de aprovechamiento a los estudiantes que completen con éxito el curso. Para ello será necesario entregar las tareas de trabajo personal\, en el plazo establecido para ello. El certificado confirmará que el estudiante ha cumplido satisfactoriamente los requisitos propuestos para el curso.. URL:https://eurocc-spain.res.es/event/dia-de-la-supercomputacion-y-de-la-ciencia-de-datos/ CATEGORIES:Eventos ATTACH;FMTTYPE=image/jpeg:https://eurocc-spain.res.es/wp-content/uploads/2024/10/Cartel-jornada-dia-supercomputacion-V2_2_page-0001.jpg END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Madrid:20241104T090000 DTEND;TZID=Europe/Madrid:20241104T090000 DTSTAMP:20260430T155704 CREATED:20241007T114413Z LAST-MODIFIED:20241023T082512Z UID:10000086-1730710800-1730710800@eurocc-spain.res.es SUMMARY:Introducción a la Programación de GPUs DESCRIPTION:REGISTRO ABIERTO\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Detalles del cursoVentajas competitivas en las pymes: el binomio computación de alto rendimiento e inteligencia artificialFecha: 29 de mayo\, 3\, 4 y 5 de junio.Modalidad: Híbrido.Lugar: Aula 42\, Instituto BIFI (Edificio I+D+i Campus Río Ebro). C. de Mariano Esquillor Gómez\, Edificio I+D\, 50018 Zaragoza.Duración total: 6h.Nivel: Intermedio. Dirigido a: Empresas que quieran potenciar la innovación a través de las últimas tecnologías relacionadas con inteligencia artificial y que manejan una cantidad elevada de datos o procesos complejos. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n ObjetivosAdquirir conocimientos sobre el mundo de los supercomputadores.Lograr competencias básicas para la utilización eficiente y sencilla de grandes supercomputadores.Obtener información sobre los recursos de supercomputación accesibles para las empresas\, tanto a nivel nacional como internacional.Comprender los conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Profundo\, con un enfoque en aplicaciones prácticas para las PYMES.Adquirir conocimientos sobre el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) y su aplicación en la mejora de procesos empresariales.Desarrollar habilidades básicas para implementar modelos de NLP utilizando recursos de supercomputación. \n \n \n \n ContenidosBLOQUE 1: SUPERCOMPUTACIÓN – 7 HORASVideosIntroducción a la SupercomputaciónSistemas de supercomputaciónAcceso a supercomputadoresOportunidades de Test Before Invest para PYMESEjercicio práctico – Utilización de un cluster de SupercomputaciónBLOQUE 2: INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A PYMES – 6 HORASRegresión y clasificación. Modelos\, métricas y estudio de los datos.Introducción al Deep Learning. Arquitecturas básicas y entrenamiento de redes neuronales.Hands-on session: Aplicación de técnicas de Machine Learning.Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)Modelos de Lenguaje Avanzados y Aplicaciones.Hands-on session: Aplicación de NLP: Análisis de sentimiento\, clasificación de documentos\, etc. \n \n \n \n MetodologíaBLOQUE 1: SUPERCOMPUTACIÓN – 7 HORASVideosIntroducción a la SupercomputaciónSistemas de supercomputaciónAcceso a supercomputadoresOportunidades de Test Before Invest para PYMESEjercicio práctico – Utilización de un cluster de SupercomputaciónBLOQUE 2: INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A PYMES – 6 HORASRegresión y clasificación. Modelos\, métricas y estudio de los datos.Introducción al Deep Learning. Arquitecturas básicas y entrenamiento de redes neuronales.Hands-on session: Aplicación de técnicas de Machine Learning.Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)Modelos de Lenguaje Avanzados y Aplicaciones.Hands-on session: Aplicación de NLP: Análisis de sentimiento\, clasificación de documentos\, etc. \n \n \n \n ProfesoradoInvestigadores del BIFI (Instituto de Biocomputación física de sistemas complejos) \n \n \n \n RequisitosLos participantes deben tener acceso a un ordenador\, preferentemente con sistema operativo Linux o Mac (puede ser una máquina virtual o Windows Subsystem for Linux\, WSL).Se requieren conocimientos básicos del trabajo con la shell de Linux.Conocimientos básicos de Python y experiencia en la gestión de librerías: Los participantes deben tener experiencia previa en Python\, incluyendo conocimientos básicos de programación (estructuras de control\, funciones y manejo de librerías).Conceptos de descarga e instalación de librerías usando herramientas como pip.Acceso a un entorno de desarrollo como Jupyter Notebook o un entorno Python para practicar implementaciones de NLP. Esto puede ser localmente o mediante plataformas como Google Colab.  Todas las actividades cuentan con el soporte de un profesor/tutor para su desarrollo \n \n \n \n MetodologíaBLOQUE 1ACTIVIDADAPARTADOSDURACIONIMPARTICIONVideotutorial11hAsíncrona – ON LINEContenidos teóricos2-52hSíncrona – PRESENCIALES/ONLINEEjercicio práctico64hAsíncrono – ON LINE BLOQUE 2ACTIVIDADAPARTADOSDURACIONIMPARTICIONContenidos teóricos1\,22hSíncrona – ON LINEContenidos teórico-prácticos3-64hSíncrona – PRESENCIALES/ONLINE  \n \n \n \n CertificaciónSe expedirá un certificado de aprovechamiento a los estudiantes que completen con éxito el curso. Para ello será necesario entregar las tareas de trabajo personal\, en el plazo establecido para ello. El certificado confirmará que el estudiante ha cumplido satisfactoriamente los requisitos propuestos para el curso.. URL:https://eurocc-spain.res.es/event/introduccion-a-la-programacion-de-gpus/ CATEGORIES:Cursos,Eventos,Nacionales ATTACH;FMTTYPE=image/jpeg:https://eurocc-spain.res.es/wp-content/uploads/2024/10/CURSO-EUROCC.jpg END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;VALUE=DATE:20241104 DTEND;VALUE=DATE:20241109 DTSTAMP:20260430T155704 CREATED:20240904T095903Z LAST-MODIFIED:20241121T151404Z UID:10000084-1730678400-1731110399@eurocc-spain.res.es SUMMARY:Curso de Diseño experimental y análisis Metagenómico utilizando supercomputación – 4ª edición DESCRIPTION:REGISTRO ABIERTO\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Detalles del cursoVentajas competitivas en las pymes: el binomio computación de alto rendimiento e inteligencia artificialFecha: 29 de mayo\, 3\, 4 y 5 de junio.Modalidad: Híbrido.Lugar: Aula 42\, Instituto BIFI (Edificio I+D+i Campus Río Ebro). C. de Mariano Esquillor Gómez\, Edificio I+D\, 50018 Zaragoza.Duración total: 6h.Nivel: Intermedio. Dirigido a: Empresas que quieran potenciar la innovación a través de las últimas tecnologías relacionadas con inteligencia artificial y que manejan una cantidad elevada de datos o procesos complejos. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n ObjetivosAdquirir conocimientos sobre el mundo de los supercomputadores.Lograr competencias básicas para la utilización eficiente y sencilla de grandes supercomputadores.Obtener información sobre los recursos de supercomputación accesibles para las empresas\, tanto a nivel nacional como internacional.Comprender los conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Profundo\, con un enfoque en aplicaciones prácticas para las PYMES.Adquirir conocimientos sobre el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) y su aplicación en la mejora de procesos empresariales.Desarrollar habilidades básicas para implementar modelos de NLP utilizando recursos de supercomputación. \n \n \n \n ContenidosBLOQUE 1: SUPERCOMPUTACIÓN – 7 HORASVideosIntroducción a la SupercomputaciónSistemas de supercomputaciónAcceso a supercomputadoresOportunidades de Test Before Invest para PYMESEjercicio práctico – Utilización de un cluster de SupercomputaciónBLOQUE 2: INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A PYMES – 6 HORASRegresión y clasificación. Modelos\, métricas y estudio de los datos.Introducción al Deep Learning. Arquitecturas básicas y entrenamiento de redes neuronales.Hands-on session: Aplicación de técnicas de Machine Learning.Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)Modelos de Lenguaje Avanzados y Aplicaciones.Hands-on session: Aplicación de NLP: Análisis de sentimiento\, clasificación de documentos\, etc. \n \n \n \n MetodologíaBLOQUE 1: SUPERCOMPUTACIÓN – 7 HORASVideosIntroducción a la SupercomputaciónSistemas de supercomputaciónAcceso a supercomputadoresOportunidades de Test Before Invest para PYMESEjercicio práctico – Utilización de un cluster de SupercomputaciónBLOQUE 2: INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A PYMES – 6 HORASRegresión y clasificación. Modelos\, métricas y estudio de los datos.Introducción al Deep Learning. Arquitecturas básicas y entrenamiento de redes neuronales.Hands-on session: Aplicación de técnicas de Machine Learning.Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)Modelos de Lenguaje Avanzados y Aplicaciones.Hands-on session: Aplicación de NLP: Análisis de sentimiento\, clasificación de documentos\, etc. \n \n \n \n ProfesoradoInvestigadores del BIFI (Instituto de Biocomputación física de sistemas complejos) \n \n \n \n RequisitosLos participantes deben tener acceso a un ordenador\, preferentemente con sistema operativo Linux o Mac (puede ser una máquina virtual o Windows Subsystem for Linux\, WSL).Se requieren conocimientos básicos del trabajo con la shell de Linux.Conocimientos básicos de Python y experiencia en la gestión de librerías: Los participantes deben tener experiencia previa en Python\, incluyendo conocimientos básicos de programación (estructuras de control\, funciones y manejo de librerías).Conceptos de descarga e instalación de librerías usando herramientas como pip.Acceso a un entorno de desarrollo como Jupyter Notebook o un entorno Python para practicar implementaciones de NLP. Esto puede ser localmente o mediante plataformas como Google Colab.  Todas las actividades cuentan con el soporte de un profesor/tutor para su desarrollo \n \n \n \n MetodologíaBLOQUE 1ACTIVIDADAPARTADOSDURACIONIMPARTICIONVideotutorial11hAsíncrona – ON LINEContenidos teóricos2-52hSíncrona – PRESENCIALES/ONLINEEjercicio práctico64hAsíncrono – ON LINE BLOQUE 2ACTIVIDADAPARTADOSDURACIONIMPARTICIONContenidos teóricos1\,22hSíncrona – ON LINEContenidos teórico-prácticos3-64hSíncrona – PRESENCIALES/ONLINE  \n \n \n \n CertificaciónSe expedirá un certificado de aprovechamiento a los estudiantes que completen con éxito el curso. Para ello será necesario entregar las tareas de trabajo personal\, en el plazo establecido para ello. El certificado confirmará que el estudiante ha cumplido satisfactoriamente los requisitos propuestos para el curso.. URL:https://eurocc-spain.res.es/event/curso-diseno-experimental-analisis-metagenomico-utilizando-supercomputacion/ CATEGORIES:Cursos,Eventos,Nacionales END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Madrid:20240930T083000 DTEND;TZID=Europe/Madrid:20241004T183000 DTSTAMP:20260430T155704 CREATED:20240904T092751Z LAST-MODIFIED:20240925T144432Z UID:10000083-1727685000-1728066600@eurocc-spain.res.es SUMMARY:Curso práctico de metagenómica y diversidad microbiana utilizando supercomputación 6ª Edición DESCRIPTION:REGISTRO ABIERTO\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Detalles del cursoVentajas competitivas en las pymes: el binomio computación de alto rendimiento e inteligencia artificialFecha: 29 de mayo\, 3\, 4 y 5 de junio.Modalidad: Híbrido.Lugar: Aula 42\, Instituto BIFI (Edificio I+D+i Campus Río Ebro). C. de Mariano Esquillor Gómez\, Edificio I+D\, 50018 Zaragoza.Duración total: 6h.Nivel: Intermedio. Dirigido a: Empresas que quieran potenciar la innovación a través de las últimas tecnologías relacionadas con inteligencia artificial y que manejan una cantidad elevada de datos o procesos complejos. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n ObjetivosAdquirir conocimientos sobre el mundo de los supercomputadores.Lograr competencias básicas para la utilización eficiente y sencilla de grandes supercomputadores.Obtener información sobre los recursos de supercomputación accesibles para las empresas\, tanto a nivel nacional como internacional.Comprender los conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Profundo\, con un enfoque en aplicaciones prácticas para las PYMES.Adquirir conocimientos sobre el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) y su aplicación en la mejora de procesos empresariales.Desarrollar habilidades básicas para implementar modelos de NLP utilizando recursos de supercomputación. \n \n \n \n ContenidosBLOQUE 1: SUPERCOMPUTACIÓN – 7 HORASVideosIntroducción a la SupercomputaciónSistemas de supercomputaciónAcceso a supercomputadoresOportunidades de Test Before Invest para PYMESEjercicio práctico – Utilización de un cluster de SupercomputaciónBLOQUE 2: INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A PYMES – 6 HORASRegresión y clasificación. Modelos\, métricas y estudio de los datos.Introducción al Deep Learning. Arquitecturas básicas y entrenamiento de redes neuronales.Hands-on session: Aplicación de técnicas de Machine Learning.Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)Modelos de Lenguaje Avanzados y Aplicaciones.Hands-on session: Aplicación de NLP: Análisis de sentimiento\, clasificación de documentos\, etc. \n \n \n \n MetodologíaBLOQUE 1: SUPERCOMPUTACIÓN – 7 HORASVideosIntroducción a la SupercomputaciónSistemas de supercomputaciónAcceso a supercomputadoresOportunidades de Test Before Invest para PYMESEjercicio práctico – Utilización de un cluster de SupercomputaciónBLOQUE 2: INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A PYMES – 6 HORASRegresión y clasificación. Modelos\, métricas y estudio de los datos.Introducción al Deep Learning. Arquitecturas básicas y entrenamiento de redes neuronales.Hands-on session: Aplicación de técnicas de Machine Learning.Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)Modelos de Lenguaje Avanzados y Aplicaciones.Hands-on session: Aplicación de NLP: Análisis de sentimiento\, clasificación de documentos\, etc. \n \n \n \n ProfesoradoInvestigadores del BIFI (Instituto de Biocomputación física de sistemas complejos) \n \n \n \n RequisitosLos participantes deben tener acceso a un ordenador\, preferentemente con sistema operativo Linux o Mac (puede ser una máquina virtual o Windows Subsystem for Linux\, WSL).Se requieren conocimientos básicos del trabajo con la shell de Linux.Conocimientos básicos de Python y experiencia en la gestión de librerías: Los participantes deben tener experiencia previa en Python\, incluyendo conocimientos básicos de programación (estructuras de control\, funciones y manejo de librerías).Conceptos de descarga e instalación de librerías usando herramientas como pip.Acceso a un entorno de desarrollo como Jupyter Notebook o un entorno Python para practicar implementaciones de NLP. Esto puede ser localmente o mediante plataformas como Google Colab.  Todas las actividades cuentan con el soporte de un profesor/tutor para su desarrollo \n \n \n \n MetodologíaBLOQUE 1ACTIVIDADAPARTADOSDURACIONIMPARTICIONVideotutorial11hAsíncrona – ON LINEContenidos teóricos2-52hSíncrona – PRESENCIALES/ONLINEEjercicio práctico64hAsíncrono – ON LINE BLOQUE 2ACTIVIDADAPARTADOSDURACIONIMPARTICIONContenidos teóricos1\,22hSíncrona – ON LINEContenidos teórico-prácticos3-64hSíncrona – PRESENCIALES/ONLINE  \n \n \n \n CertificaciónSe expedirá un certificado de aprovechamiento a los estudiantes que completen con éxito el curso. Para ello será necesario entregar las tareas de trabajo personal\, en el plazo establecido para ello. El certificado confirmará que el estudiante ha cumplido satisfactoriamente los requisitos propuestos para el curso.. URL:https://eurocc-spain.res.es/event/curso-practico-metagenomica-diversidad-microbiana-utilizando-supercomputacion/ CATEGORIES:Cursos,Eventos,Nacionales ATTACH;FMTTYPE=image/jpeg:https://eurocc-spain.res.es/wp-content/uploads/2024/09/Diseno-sin-titulo.jpg END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Madrid:20240917T120000 DTEND;TZID=Europe/Madrid:20240919T170000 DTSTAMP:20260430T155704 CREATED:20240626T175652Z LAST-MODIFIED:20240723T084125Z UID:10000070-1726574400-1726765200@eurocc-spain.res.es SUMMARY:JURES 2024 – 18ª Conferencia de Usuarios DESCRIPTION:REGISTRO ABIERTO\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Detalles del cursoVentajas competitivas en las pymes: el binomio computación de alto rendimiento e inteligencia artificialFecha: 29 de mayo\, 3\, 4 y 5 de junio.Modalidad: Híbrido.Lugar: Aula 42\, Instituto BIFI (Edificio I+D+i Campus Río Ebro). C. de Mariano Esquillor Gómez\, Edificio I+D\, 50018 Zaragoza.Duración total: 6h.Nivel: Intermedio. Dirigido a: Empresas que quieran potenciar la innovación a través de las últimas tecnologías relacionadas con inteligencia artificial y que manejan una cantidad elevada de datos o procesos complejos. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n ObjetivosAdquirir conocimientos sobre el mundo de los supercomputadores.Lograr competencias básicas para la utilización eficiente y sencilla de grandes supercomputadores.Obtener información sobre los recursos de supercomputación accesibles para las empresas\, tanto a nivel nacional como internacional.Comprender los conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Profundo\, con un enfoque en aplicaciones prácticas para las PYMES.Adquirir conocimientos sobre el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) y su aplicación en la mejora de procesos empresariales.Desarrollar habilidades básicas para implementar modelos de NLP utilizando recursos de supercomputación. \n \n \n \n ContenidosBLOQUE 1: SUPERCOMPUTACIÓN – 7 HORASVideosIntroducción a la SupercomputaciónSistemas de supercomputaciónAcceso a supercomputadoresOportunidades de Test Before Invest para PYMESEjercicio práctico – Utilización de un cluster de SupercomputaciónBLOQUE 2: INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A PYMES – 6 HORASRegresión y clasificación. Modelos\, métricas y estudio de los datos.Introducción al Deep Learning. Arquitecturas básicas y entrenamiento de redes neuronales.Hands-on session: Aplicación de técnicas de Machine Learning.Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)Modelos de Lenguaje Avanzados y Aplicaciones.Hands-on session: Aplicación de NLP: Análisis de sentimiento\, clasificación de documentos\, etc. \n \n \n \n MetodologíaBLOQUE 1: SUPERCOMPUTACIÓN – 7 HORASVideosIntroducción a la SupercomputaciónSistemas de supercomputaciónAcceso a supercomputadoresOportunidades de Test Before Invest para PYMESEjercicio práctico – Utilización de un cluster de SupercomputaciónBLOQUE 2: INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A PYMES – 6 HORASRegresión y clasificación. Modelos\, métricas y estudio de los datos.Introducción al Deep Learning. Arquitecturas básicas y entrenamiento de redes neuronales.Hands-on session: Aplicación de técnicas de Machine Learning.Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)Modelos de Lenguaje Avanzados y Aplicaciones.Hands-on session: Aplicación de NLP: Análisis de sentimiento\, clasificación de documentos\, etc. \n \n \n \n ProfesoradoInvestigadores del BIFI (Instituto de Biocomputación física de sistemas complejos) \n \n \n \n RequisitosLos participantes deben tener acceso a un ordenador\, preferentemente con sistema operativo Linux o Mac (puede ser una máquina virtual o Windows Subsystem for Linux\, WSL).Se requieren conocimientos básicos del trabajo con la shell de Linux.Conocimientos básicos de Python y experiencia en la gestión de librerías: Los participantes deben tener experiencia previa en Python\, incluyendo conocimientos básicos de programación (estructuras de control\, funciones y manejo de librerías).Conceptos de descarga e instalación de librerías usando herramientas como pip.Acceso a un entorno de desarrollo como Jupyter Notebook o un entorno Python para practicar implementaciones de NLP. Esto puede ser localmente o mediante plataformas como Google Colab.  Todas las actividades cuentan con el soporte de un profesor/tutor para su desarrollo \n \n \n \n MetodologíaBLOQUE 1ACTIVIDADAPARTADOSDURACIONIMPARTICIONVideotutorial11hAsíncrona – ON LINEContenidos teóricos2-52hSíncrona – PRESENCIALES/ONLINEEjercicio práctico64hAsíncrono – ON LINE BLOQUE 2ACTIVIDADAPARTADOSDURACIONIMPARTICIONContenidos teóricos1\,22hSíncrona – ON LINEContenidos teórico-prácticos3-64hSíncrona – PRESENCIALES/ONLINE  \n \n \n \n CertificaciónSe expedirá un certificado de aprovechamiento a los estudiantes que completen con éxito el curso. Para ello será necesario entregar las tareas de trabajo personal\, en el plazo establecido para ello. El certificado confirmará que el estudiante ha cumplido satisfactoriamente los requisitos propuestos para el curso.. URL:https://eurocc-spain.res.es/event/jures-2024-18a-conferencia-de-usuarios/ CATEGORIES:Eventos ATTACH;FMTTYPE=image/jpeg:https://eurocc-spain.res.es/wp-content/uploads/2024/06/4096-2305-max-5-scaled.jpg END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;VALUE=DATE:20240904 DTEND;VALUE=DATE:20240905 DTSTAMP:20260430T155704 CREATED:20240708T080158Z LAST-MODIFIED:20240708T080631Z UID:10000074-1725408000-1725494399@eurocc-spain.res.es SUMMARY:SMEs and Start-Ups\, submit the proposal to the first FFplus DESCRIPTION:REGISTRO ABIERTO\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Detalles del cursoVentajas competitivas en las pymes: el binomio computación de alto rendimiento e inteligencia artificialFecha: 29 de mayo\, 3\, 4 y 5 de junio.Modalidad: Híbrido.Lugar: Aula 42\, Instituto BIFI (Edificio I+D+i Campus Río Ebro). C. de Mariano Esquillor Gómez\, Edificio I+D\, 50018 Zaragoza.Duración total: 6h.Nivel: Intermedio. Dirigido a: Empresas que quieran potenciar la innovación a través de las últimas tecnologías relacionadas con inteligencia artificial y que manejan una cantidad elevada de datos o procesos complejos. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n ObjetivosAdquirir conocimientos sobre el mundo de los supercomputadores.Lograr competencias básicas para la utilización eficiente y sencilla de grandes supercomputadores.Obtener información sobre los recursos de supercomputación accesibles para las empresas\, tanto a nivel nacional como internacional.Comprender los conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Profundo\, con un enfoque en aplicaciones prácticas para las PYMES.Adquirir conocimientos sobre el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) y su aplicación en la mejora de procesos empresariales.Desarrollar habilidades básicas para implementar modelos de NLP utilizando recursos de supercomputación. \n \n \n \n ContenidosBLOQUE 1: SUPERCOMPUTACIÓN – 7 HORASVideosIntroducción a la SupercomputaciónSistemas de supercomputaciónAcceso a supercomputadoresOportunidades de Test Before Invest para PYMESEjercicio práctico – Utilización de un cluster de SupercomputaciónBLOQUE 2: INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A PYMES – 6 HORASRegresión y clasificación. Modelos\, métricas y estudio de los datos.Introducción al Deep Learning. Arquitecturas básicas y entrenamiento de redes neuronales.Hands-on session: Aplicación de técnicas de Machine Learning.Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)Modelos de Lenguaje Avanzados y Aplicaciones.Hands-on session: Aplicación de NLP: Análisis de sentimiento\, clasificación de documentos\, etc. \n \n \n \n MetodologíaBLOQUE 1: SUPERCOMPUTACIÓN – 7 HORASVideosIntroducción a la SupercomputaciónSistemas de supercomputaciónAcceso a supercomputadoresOportunidades de Test Before Invest para PYMESEjercicio práctico – Utilización de un cluster de SupercomputaciónBLOQUE 2: INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A PYMES – 6 HORASRegresión y clasificación. Modelos\, métricas y estudio de los datos.Introducción al Deep Learning. Arquitecturas básicas y entrenamiento de redes neuronales.Hands-on session: Aplicación de técnicas de Machine Learning.Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)Modelos de Lenguaje Avanzados y Aplicaciones.Hands-on session: Aplicación de NLP: Análisis de sentimiento\, clasificación de documentos\, etc. \n \n \n \n ProfesoradoInvestigadores del BIFI (Instituto de Biocomputación física de sistemas complejos) \n \n \n \n RequisitosLos participantes deben tener acceso a un ordenador\, preferentemente con sistema operativo Linux o Mac (puede ser una máquina virtual o Windows Subsystem for Linux\, WSL).Se requieren conocimientos básicos del trabajo con la shell de Linux.Conocimientos básicos de Python y experiencia en la gestión de librerías: Los participantes deben tener experiencia previa en Python\, incluyendo conocimientos básicos de programación (estructuras de control\, funciones y manejo de librerías).Conceptos de descarga e instalación de librerías usando herramientas como pip.Acceso a un entorno de desarrollo como Jupyter Notebook o un entorno Python para practicar implementaciones de NLP. Esto puede ser localmente o mediante plataformas como Google Colab.  Todas las actividades cuentan con el soporte de un profesor/tutor para su desarrollo \n \n \n \n MetodologíaBLOQUE 1ACTIVIDADAPARTADOSDURACIONIMPARTICIONVideotutorial11hAsíncrona – ON LINEContenidos teóricos2-52hSíncrona – PRESENCIALES/ONLINEEjercicio práctico64hAsíncrono – ON LINE BLOQUE 2ACTIVIDADAPARTADOSDURACIONIMPARTICIONContenidos teóricos1\,22hSíncrona – ON LINEContenidos teórico-prácticos3-64hSíncrona – PRESENCIALES/ONLINE  \n \n \n \n CertificaciónSe expedirá un certificado de aprovechamiento a los estudiantes que completen con éxito el curso. Para ello será necesario entregar las tareas de trabajo personal\, en el plazo establecido para ello. El certificado confirmará que el estudiante ha cumplido satisfactoriamente los requisitos propuestos para el curso.. URL:https://eurocc-spain.res.es/event/smes-and-start-ups-submit-the-proposal-to-the-first-ffplus/ CATEGORIES:Eventos END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Madrid:20240708T090000 DTEND;TZID=Europe/Madrid:20240712T140000 DTSTAMP:20260430T155704 CREATED:20240717T112600Z LAST-MODIFIED:20240726T080815Z UID:10000082-1720429200-1720792800@eurocc-spain.res.es SUMMARY:Curso práctico de iniciación al uso de la supercomputación aplicado al análisis de datos RNA-seq 7ª Edición. DESCRIPTION:REGISTRO ABIERTO\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Detalles del cursoVentajas competitivas en las pymes: el binomio computación de alto rendimiento e inteligencia artificialFecha: 29 de mayo\, 3\, 4 y 5 de junio.Modalidad: Híbrido.Lugar: Aula 42\, Instituto BIFI (Edificio I+D+i Campus Río Ebro). C. de Mariano Esquillor Gómez\, Edificio I+D\, 50018 Zaragoza.Duración total: 6h.Nivel: Intermedio. Dirigido a: Empresas que quieran potenciar la innovación a través de las últimas tecnologías relacionadas con inteligencia artificial y que manejan una cantidad elevada de datos o procesos complejos. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n ObjetivosAdquirir conocimientos sobre el mundo de los supercomputadores.Lograr competencias básicas para la utilización eficiente y sencilla de grandes supercomputadores.Obtener información sobre los recursos de supercomputación accesibles para las empresas\, tanto a nivel nacional como internacional.Comprender los conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Profundo\, con un enfoque en aplicaciones prácticas para las PYMES.Adquirir conocimientos sobre el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) y su aplicación en la mejora de procesos empresariales.Desarrollar habilidades básicas para implementar modelos de NLP utilizando recursos de supercomputación. \n \n \n \n ContenidosBLOQUE 1: SUPERCOMPUTACIÓN – 7 HORASVideosIntroducción a la SupercomputaciónSistemas de supercomputaciónAcceso a supercomputadoresOportunidades de Test Before Invest para PYMESEjercicio práctico – Utilización de un cluster de SupercomputaciónBLOQUE 2: INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A PYMES – 6 HORASRegresión y clasificación. Modelos\, métricas y estudio de los datos.Introducción al Deep Learning. Arquitecturas básicas y entrenamiento de redes neuronales.Hands-on session: Aplicación de técnicas de Machine Learning.Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)Modelos de Lenguaje Avanzados y Aplicaciones.Hands-on session: Aplicación de NLP: Análisis de sentimiento\, clasificación de documentos\, etc. \n \n \n \n MetodologíaBLOQUE 1: SUPERCOMPUTACIÓN – 7 HORASVideosIntroducción a la SupercomputaciónSistemas de supercomputaciónAcceso a supercomputadoresOportunidades de Test Before Invest para PYMESEjercicio práctico – Utilización de un cluster de SupercomputaciónBLOQUE 2: INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A PYMES – 6 HORASRegresión y clasificación. Modelos\, métricas y estudio de los datos.Introducción al Deep Learning. Arquitecturas básicas y entrenamiento de redes neuronales.Hands-on session: Aplicación de técnicas de Machine Learning.Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)Modelos de Lenguaje Avanzados y Aplicaciones.Hands-on session: Aplicación de NLP: Análisis de sentimiento\, clasificación de documentos\, etc. \n \n \n \n ProfesoradoInvestigadores del BIFI (Instituto de Biocomputación física de sistemas complejos) \n \n \n \n RequisitosLos participantes deben tener acceso a un ordenador\, preferentemente con sistema operativo Linux o Mac (puede ser una máquina virtual o Windows Subsystem for Linux\, WSL).Se requieren conocimientos básicos del trabajo con la shell de Linux.Conocimientos básicos de Python y experiencia en la gestión de librerías: Los participantes deben tener experiencia previa en Python\, incluyendo conocimientos básicos de programación (estructuras de control\, funciones y manejo de librerías).Conceptos de descarga e instalación de librerías usando herramientas como pip.Acceso a un entorno de desarrollo como Jupyter Notebook o un entorno Python para practicar implementaciones de NLP. Esto puede ser localmente o mediante plataformas como Google Colab.  Todas las actividades cuentan con el soporte de un profesor/tutor para su desarrollo \n \n \n \n MetodologíaBLOQUE 1ACTIVIDADAPARTADOSDURACIONIMPARTICIONVideotutorial11hAsíncrona – ON LINEContenidos teóricos2-52hSíncrona – PRESENCIALES/ONLINEEjercicio práctico64hAsíncrono – ON LINE BLOQUE 2ACTIVIDADAPARTADOSDURACIONIMPARTICIONContenidos teóricos1\,22hSíncrona – ON LINEContenidos teórico-prácticos3-64hSíncrona – PRESENCIALES/ONLINE  \n \n \n \n CertificaciónSe expedirá un certificado de aprovechamiento a los estudiantes que completen con éxito el curso. Para ello será necesario entregar las tareas de trabajo personal\, en el plazo establecido para ello. El certificado confirmará que el estudiante ha cumplido satisfactoriamente los requisitos propuestos para el curso.. URL:https://eurocc-spain.res.es/event/curso-practico-iniciacion-uso-supercomputacion-aplicado-analisis-datos-rna-seq-7a-edicion/ CATEGORIES:Eventos ATTACH;FMTTYPE=image/png:https://eurocc-spain.res.es/wp-content/uploads/2024/07/unnamed-6.png END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Madrid:20240619T090000 DTEND;TZID=Europe/Madrid:20240620T123000 DTSTAMP:20260430T155704 CREATED:20240715T075302Z LAST-MODIFIED:20240715T075302Z UID:10000069-1718787600-1718886600@eurocc-spain.res.es SUMMARY:Curso de Formación: Administración del Sistema Prexaescala: MareNostrum5 DESCRIPTION:REGISTRO ABIERTO\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Detalles del cursoVentajas competitivas en las pymes: el binomio computación de alto rendimiento e inteligencia artificialFecha: 29 de mayo\, 3\, 4 y 5 de junio.Modalidad: Híbrido.Lugar: Aula 42\, Instituto BIFI (Edificio I+D+i Campus Río Ebro). C. de Mariano Esquillor Gómez\, Edificio I+D\, 50018 Zaragoza.Duración total: 6h.Nivel: Intermedio. Dirigido a: Empresas que quieran potenciar la innovación a través de las últimas tecnologías relacionadas con inteligencia artificial y que manejan una cantidad elevada de datos o procesos complejos. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n ObjetivosAdquirir conocimientos sobre el mundo de los supercomputadores.Lograr competencias básicas para la utilización eficiente y sencilla de grandes supercomputadores.Obtener información sobre los recursos de supercomputación accesibles para las empresas\, tanto a nivel nacional como internacional.Comprender los conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Profundo\, con un enfoque en aplicaciones prácticas para las PYMES.Adquirir conocimientos sobre el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) y su aplicación en la mejora de procesos empresariales.Desarrollar habilidades básicas para implementar modelos de NLP utilizando recursos de supercomputación. \n \n \n \n ContenidosBLOQUE 1: SUPERCOMPUTACIÓN – 7 HORASVideosIntroducción a la SupercomputaciónSistemas de supercomputaciónAcceso a supercomputadoresOportunidades de Test Before Invest para PYMESEjercicio práctico – Utilización de un cluster de SupercomputaciónBLOQUE 2: INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A PYMES – 6 HORASRegresión y clasificación. Modelos\, métricas y estudio de los datos.Introducción al Deep Learning. Arquitecturas básicas y entrenamiento de redes neuronales.Hands-on session: Aplicación de técnicas de Machine Learning.Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)Modelos de Lenguaje Avanzados y Aplicaciones.Hands-on session: Aplicación de NLP: Análisis de sentimiento\, clasificación de documentos\, etc. \n \n \n \n MetodologíaBLOQUE 1: SUPERCOMPUTACIÓN – 7 HORASVideosIntroducción a la SupercomputaciónSistemas de supercomputaciónAcceso a supercomputadoresOportunidades de Test Before Invest para PYMESEjercicio práctico – Utilización de un cluster de SupercomputaciónBLOQUE 2: INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A PYMES – 6 HORASRegresión y clasificación. Modelos\, métricas y estudio de los datos.Introducción al Deep Learning. Arquitecturas básicas y entrenamiento de redes neuronales.Hands-on session: Aplicación de técnicas de Machine Learning.Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)Modelos de Lenguaje Avanzados y Aplicaciones.Hands-on session: Aplicación de NLP: Análisis de sentimiento\, clasificación de documentos\, etc. \n \n \n \n ProfesoradoInvestigadores del BIFI (Instituto de Biocomputación física de sistemas complejos) \n \n \n \n RequisitosLos participantes deben tener acceso a un ordenador\, preferentemente con sistema operativo Linux o Mac (puede ser una máquina virtual o Windows Subsystem for Linux\, WSL).Se requieren conocimientos básicos del trabajo con la shell de Linux.Conocimientos básicos de Python y experiencia en la gestión de librerías: Los participantes deben tener experiencia previa en Python\, incluyendo conocimientos básicos de programación (estructuras de control\, funciones y manejo de librerías).Conceptos de descarga e instalación de librerías usando herramientas como pip.Acceso a un entorno de desarrollo como Jupyter Notebook o un entorno Python para practicar implementaciones de NLP. Esto puede ser localmente o mediante plataformas como Google Colab.  Todas las actividades cuentan con el soporte de un profesor/tutor para su desarrollo \n \n \n \n MetodologíaBLOQUE 1ACTIVIDADAPARTADOSDURACIONIMPARTICIONVideotutorial11hAsíncrona – ON LINEContenidos teóricos2-52hSíncrona – PRESENCIALES/ONLINEEjercicio práctico64hAsíncrono – ON LINE BLOQUE 2ACTIVIDADAPARTADOSDURACIONIMPARTICIONContenidos teóricos1\,22hSíncrona – ON LINEContenidos teórico-prácticos3-64hSíncrona – PRESENCIALES/ONLINE  \n \n \n \n CertificaciónSe expedirá un certificado de aprovechamiento a los estudiantes que completen con éxito el curso. Para ello será necesario entregar las tareas de trabajo personal\, en el plazo establecido para ello. El certificado confirmará que el estudiante ha cumplido satisfactoriamente los requisitos propuestos para el curso.. URL:https://eurocc-spain.res.es/event/curso-formacion-bsc-administracion-sistema-prexaescala-marenostrum5-2/ CATEGORIES:Cursos,Eventos END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;VALUE=DATE:20240613 DTEND;VALUE=DATE:20240614 DTSTAMP:20260430T155704 CREATED:20240702T095157Z LAST-MODIFIED:20240702T095221Z UID:10000071-1718236800-1718323199@eurocc-spain.res.es SUMMARY:Jornada ¿cómo utilizar el superordenador Agustina? DESCRIPTION:REGISTRO ABIERTO\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Detalles del cursoVentajas competitivas en las pymes: el binomio computación de alto rendimiento e inteligencia artificialFecha: 29 de mayo\, 3\, 4 y 5 de junio.Modalidad: Híbrido.Lugar: Aula 42\, Instituto BIFI (Edificio I+D+i Campus Río Ebro). C. de Mariano Esquillor Gómez\, Edificio I+D\, 50018 Zaragoza.Duración total: 6h.Nivel: Intermedio. Dirigido a: Empresas que quieran potenciar la innovación a través de las últimas tecnologías relacionadas con inteligencia artificial y que manejan una cantidad elevada de datos o procesos complejos. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n ObjetivosAdquirir conocimientos sobre el mundo de los supercomputadores.Lograr competencias básicas para la utilización eficiente y sencilla de grandes supercomputadores.Obtener información sobre los recursos de supercomputación accesibles para las empresas\, tanto a nivel nacional como internacional.Comprender los conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Profundo\, con un enfoque en aplicaciones prácticas para las PYMES.Adquirir conocimientos sobre el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) y su aplicación en la mejora de procesos empresariales.Desarrollar habilidades básicas para implementar modelos de NLP utilizando recursos de supercomputación. \n \n \n \n ContenidosBLOQUE 1: SUPERCOMPUTACIÓN – 7 HORASVideosIntroducción a la SupercomputaciónSistemas de supercomputaciónAcceso a supercomputadoresOportunidades de Test Before Invest para PYMESEjercicio práctico – Utilización de un cluster de SupercomputaciónBLOQUE 2: INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A PYMES – 6 HORASRegresión y clasificación. Modelos\, métricas y estudio de los datos.Introducción al Deep Learning. Arquitecturas básicas y entrenamiento de redes neuronales.Hands-on session: Aplicación de técnicas de Machine Learning.Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)Modelos de Lenguaje Avanzados y Aplicaciones.Hands-on session: Aplicación de NLP: Análisis de sentimiento\, clasificación de documentos\, etc. \n \n \n \n MetodologíaBLOQUE 1: SUPERCOMPUTACIÓN – 7 HORASVideosIntroducción a la SupercomputaciónSistemas de supercomputaciónAcceso a supercomputadoresOportunidades de Test Before Invest para PYMESEjercicio práctico – Utilización de un cluster de SupercomputaciónBLOQUE 2: INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A PYMES – 6 HORASRegresión y clasificación. Modelos\, métricas y estudio de los datos.Introducción al Deep Learning. Arquitecturas básicas y entrenamiento de redes neuronales.Hands-on session: Aplicación de técnicas de Machine Learning.Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)Modelos de Lenguaje Avanzados y Aplicaciones.Hands-on session: Aplicación de NLP: Análisis de sentimiento\, clasificación de documentos\, etc. \n \n \n \n ProfesoradoInvestigadores del BIFI (Instituto de Biocomputación física de sistemas complejos) \n \n \n \n RequisitosLos participantes deben tener acceso a un ordenador\, preferentemente con sistema operativo Linux o Mac (puede ser una máquina virtual o Windows Subsystem for Linux\, WSL).Se requieren conocimientos básicos del trabajo con la shell de Linux.Conocimientos básicos de Python y experiencia en la gestión de librerías: Los participantes deben tener experiencia previa en Python\, incluyendo conocimientos básicos de programación (estructuras de control\, funciones y manejo de librerías).Conceptos de descarga e instalación de librerías usando herramientas como pip.Acceso a un entorno de desarrollo como Jupyter Notebook o un entorno Python para practicar implementaciones de NLP. Esto puede ser localmente o mediante plataformas como Google Colab.  Todas las actividades cuentan con el soporte de un profesor/tutor para su desarrollo \n \n \n \n MetodologíaBLOQUE 1ACTIVIDADAPARTADOSDURACIONIMPARTICIONVideotutorial11hAsíncrona – ON LINEContenidos teóricos2-52hSíncrona – PRESENCIALES/ONLINEEjercicio práctico64hAsíncrono – ON LINE BLOQUE 2ACTIVIDADAPARTADOSDURACIONIMPARTICIONContenidos teóricos1\,22hSíncrona – ON LINEContenidos teórico-prácticos3-64hSíncrona – PRESENCIALES/ONLINE  \n \n \n \n CertificaciónSe expedirá un certificado de aprovechamiento a los estudiantes que completen con éxito el curso. Para ello será necesario entregar las tareas de trabajo personal\, en el plazo establecido para ello. El certificado confirmará que el estudiante ha cumplido satisfactoriamente los requisitos propuestos para el curso.. URL:https://eurocc-spain.res.es/event/jornada-como-utilizar-el-superordenador-agustina/ CATEGORIES:Eventos ATTACH;FMTTYPE=image/jpeg:https://eurocc-spain.res.es/wp-content/uploads/2024/07/imagen_ii-scaled.jpg END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Madrid:20240606T093000 DTEND;TZID=Europe/Madrid:20240606T123000 DTSTAMP:20260430T155704 CREATED:20240617T174650Z LAST-MODIFIED:20240618T102046Z UID:10000068-1717666200-1717677000@eurocc-spain.res.es SUMMARY:Sesión de dinamización DESCRIPTION:REGISTRO ABIERTO\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Detalles del cursoVentajas competitivas en las pymes: el binomio computación de alto rendimiento e inteligencia artificialFecha: 29 de mayo\, 3\, 4 y 5 de junio.Modalidad: Híbrido.Lugar: Aula 42\, Instituto BIFI (Edificio I+D+i Campus Río Ebro). C. de Mariano Esquillor Gómez\, Edificio I+D\, 50018 Zaragoza.Duración total: 6h.Nivel: Intermedio. Dirigido a: Empresas que quieran potenciar la innovación a través de las últimas tecnologías relacionadas con inteligencia artificial y que manejan una cantidad elevada de datos o procesos complejos. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n ObjetivosAdquirir conocimientos sobre el mundo de los supercomputadores.Lograr competencias básicas para la utilización eficiente y sencilla de grandes supercomputadores.Obtener información sobre los recursos de supercomputación accesibles para las empresas\, tanto a nivel nacional como internacional.Comprender los conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Profundo\, con un enfoque en aplicaciones prácticas para las PYMES.Adquirir conocimientos sobre el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) y su aplicación en la mejora de procesos empresariales.Desarrollar habilidades básicas para implementar modelos de NLP utilizando recursos de supercomputación. \n \n \n \n ContenidosBLOQUE 1: SUPERCOMPUTACIÓN – 7 HORASVideosIntroducción a la SupercomputaciónSistemas de supercomputaciónAcceso a supercomputadoresOportunidades de Test Before Invest para PYMESEjercicio práctico – Utilización de un cluster de SupercomputaciónBLOQUE 2: INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A PYMES – 6 HORASRegresión y clasificación. Modelos\, métricas y estudio de los datos.Introducción al Deep Learning. Arquitecturas básicas y entrenamiento de redes neuronales.Hands-on session: Aplicación de técnicas de Machine Learning.Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)Modelos de Lenguaje Avanzados y Aplicaciones.Hands-on session: Aplicación de NLP: Análisis de sentimiento\, clasificación de documentos\, etc. \n \n \n \n MetodologíaBLOQUE 1: SUPERCOMPUTACIÓN – 7 HORASVideosIntroducción a la SupercomputaciónSistemas de supercomputaciónAcceso a supercomputadoresOportunidades de Test Before Invest para PYMESEjercicio práctico – Utilización de un cluster de SupercomputaciónBLOQUE 2: INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A PYMES – 6 HORASRegresión y clasificación. Modelos\, métricas y estudio de los datos.Introducción al Deep Learning. Arquitecturas básicas y entrenamiento de redes neuronales.Hands-on session: Aplicación de técnicas de Machine Learning.Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)Modelos de Lenguaje Avanzados y Aplicaciones.Hands-on session: Aplicación de NLP: Análisis de sentimiento\, clasificación de documentos\, etc. \n \n \n \n ProfesoradoInvestigadores del BIFI (Instituto de Biocomputación física de sistemas complejos) \n \n \n \n RequisitosLos participantes deben tener acceso a un ordenador\, preferentemente con sistema operativo Linux o Mac (puede ser una máquina virtual o Windows Subsystem for Linux\, WSL).Se requieren conocimientos básicos del trabajo con la shell de Linux.Conocimientos básicos de Python y experiencia en la gestión de librerías: Los participantes deben tener experiencia previa en Python\, incluyendo conocimientos básicos de programación (estructuras de control\, funciones y manejo de librerías).Conceptos de descarga e instalación de librerías usando herramientas como pip.Acceso a un entorno de desarrollo como Jupyter Notebook o un entorno Python para practicar implementaciones de NLP. Esto puede ser localmente o mediante plataformas como Google Colab.  Todas las actividades cuentan con el soporte de un profesor/tutor para su desarrollo \n \n \n \n MetodologíaBLOQUE 1ACTIVIDADAPARTADOSDURACIONIMPARTICIONVideotutorial11hAsíncrona – ON LINEContenidos teóricos2-52hSíncrona – PRESENCIALES/ONLINEEjercicio práctico64hAsíncrono – ON LINE BLOQUE 2ACTIVIDADAPARTADOSDURACIONIMPARTICIONContenidos teóricos1\,22hSíncrona – ON LINEContenidos teórico-prácticos3-64hSíncrona – PRESENCIALES/ONLINE  \n \n \n \n CertificaciónSe expedirá un certificado de aprovechamiento a los estudiantes que completen con éxito el curso. Para ello será necesario entregar las tareas de trabajo personal\, en el plazo establecido para ello. El certificado confirmará que el estudiante ha cumplido satisfactoriamente los requisitos propuestos para el curso.. 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C. de Mariano Esquillor Gómez\, Edificio I+D\, 50018 Zaragoza.Duración total: 6h.Nivel: Intermedio. Dirigido a: Empresas que quieran potenciar la innovación a través de las últimas tecnologías relacionadas con inteligencia artificial y que manejan una cantidad elevada de datos o procesos complejos. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n ObjetivosAdquirir conocimientos sobre el mundo de los supercomputadores.Lograr competencias básicas para la utilización eficiente y sencilla de grandes supercomputadores.Obtener información sobre los recursos de supercomputación accesibles para las empresas\, tanto a nivel nacional como internacional.Comprender los conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Profundo\, con un enfoque en aplicaciones prácticas para las PYMES.Adquirir conocimientos sobre el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) y su aplicación en la mejora de procesos empresariales.Desarrollar habilidades básicas para implementar modelos de NLP utilizando recursos de supercomputación. \n \n \n \n ContenidosBLOQUE 1: SUPERCOMPUTACIÓN – 7 HORASVideosIntroducción a la SupercomputaciónSistemas de supercomputaciónAcceso a supercomputadoresOportunidades de Test Before Invest para PYMESEjercicio práctico – Utilización de un cluster de SupercomputaciónBLOQUE 2: INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A PYMES – 6 HORASRegresión y clasificación. Modelos\, métricas y estudio de los datos.Introducción al Deep Learning. Arquitecturas básicas y entrenamiento de redes neuronales.Hands-on session: Aplicación de técnicas de Machine Learning.Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)Modelos de Lenguaje Avanzados y Aplicaciones.Hands-on session: Aplicación de NLP: Análisis de sentimiento\, clasificación de documentos\, etc. \n \n \n \n MetodologíaBLOQUE 1: SUPERCOMPUTACIÓN – 7 HORASVideosIntroducción a la SupercomputaciónSistemas de supercomputaciónAcceso a supercomputadoresOportunidades de Test Before Invest para PYMESEjercicio práctico – Utilización de un cluster de SupercomputaciónBLOQUE 2: INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A PYMES – 6 HORASRegresión y clasificación. Modelos\, métricas y estudio de los datos.Introducción al Deep Learning. Arquitecturas básicas y entrenamiento de redes neuronales.Hands-on session: Aplicación de técnicas de Machine Learning.Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)Modelos de Lenguaje Avanzados y Aplicaciones.Hands-on session: Aplicación de NLP: Análisis de sentimiento\, clasificación de documentos\, etc. \n \n \n \n ProfesoradoInvestigadores del BIFI (Instituto de Biocomputación física de sistemas complejos) \n \n \n \n RequisitosLos participantes deben tener acceso a un ordenador\, preferentemente con sistema operativo Linux o Mac (puede ser una máquina virtual o Windows Subsystem for Linux\, WSL).Se requieren conocimientos básicos del trabajo con la shell de Linux.Conocimientos básicos de Python y experiencia en la gestión de librerías: Los participantes deben tener experiencia previa en Python\, incluyendo conocimientos básicos de programación (estructuras de control\, funciones y manejo de librerías).Conceptos de descarga e instalación de librerías usando herramientas como pip.Acceso a un entorno de desarrollo como Jupyter Notebook o un entorno Python para practicar implementaciones de NLP. Esto puede ser localmente o mediante plataformas como Google Colab.  Todas las actividades cuentan con el soporte de un profesor/tutor para su desarrollo \n \n \n \n MetodologíaBLOQUE 1ACTIVIDADAPARTADOSDURACIONIMPARTICIONVideotutorial11hAsíncrona – ON LINEContenidos teóricos2-52hSíncrona – PRESENCIALES/ONLINEEjercicio práctico64hAsíncrono – ON LINE BLOQUE 2ACTIVIDADAPARTADOSDURACIONIMPARTICIONContenidos teóricos1\,22hSíncrona – ON LINEContenidos teórico-prácticos3-64hSíncrona – PRESENCIALES/ONLINE  \n \n \n \n CertificaciónSe expedirá un certificado de aprovechamiento a los estudiantes que completen con éxito el curso. Para ello será necesario entregar las tareas de trabajo personal\, en el plazo establecido para ello. El certificado confirmará que el estudiante ha cumplido satisfactoriamente los requisitos propuestos para el curso.. URL:https://eurocc-spain.res.es/event/jornada-empresarial-eurocc-spain-e-innovacion-a-traves-de-la-supercomputacion/ LOCATION:BSC\, Plaça d'Eusebi Güell\, 1-3\, Les Corts\, 08034 Barcelona\, Barcelona\, Barcelona\, 08034\, España CATEGORIES:Eventos END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Madrid:20240523T090000 DTEND;TZID=Europe/Madrid:20240524T130000 DTSTAMP:20260430T155704 CREATED:20240710T151524Z LAST-MODIFIED:20240710T151540Z UID:10000078-1716454800-1716555600@eurocc-spain.res.es SUMMARY:Curso de Formación: Programación de Máquinas Petaflop: MareNostrum5 DESCRIPTION:REGISTRO ABIERTO\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Detalles del cursoVentajas competitivas en las pymes: el binomio computación de alto rendimiento e inteligencia artificialFecha: 29 de mayo\, 3\, 4 y 5 de junio.Modalidad: Híbrido.Lugar: Aula 42\, Instituto BIFI (Edificio I+D+i Campus Río Ebro). C. de Mariano Esquillor Gómez\, Edificio I+D\, 50018 Zaragoza.Duración total: 6h.Nivel: Intermedio. Dirigido a: Empresas que quieran potenciar la innovación a través de las últimas tecnologías relacionadas con inteligencia artificial y que manejan una cantidad elevada de datos o procesos complejos. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n ObjetivosAdquirir conocimientos sobre el mundo de los supercomputadores.Lograr competencias básicas para la utilización eficiente y sencilla de grandes supercomputadores.Obtener información sobre los recursos de supercomputación accesibles para las empresas\, tanto a nivel nacional como internacional.Comprender los conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Profundo\, con un enfoque en aplicaciones prácticas para las PYMES.Adquirir conocimientos sobre el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) y su aplicación en la mejora de procesos empresariales.Desarrollar habilidades básicas para implementar modelos de NLP utilizando recursos de supercomputación. \n \n \n \n ContenidosBLOQUE 1: SUPERCOMPUTACIÓN – 7 HORASVideosIntroducción a la SupercomputaciónSistemas de supercomputaciónAcceso a supercomputadoresOportunidades de Test Before Invest para PYMESEjercicio práctico – Utilización de un cluster de SupercomputaciónBLOQUE 2: INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A PYMES – 6 HORASRegresión y clasificación. Modelos\, métricas y estudio de los datos.Introducción al Deep Learning. Arquitecturas básicas y entrenamiento de redes neuronales.Hands-on session: Aplicación de técnicas de Machine Learning.Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)Modelos de Lenguaje Avanzados y Aplicaciones.Hands-on session: Aplicación de NLP: Análisis de sentimiento\, clasificación de documentos\, etc. \n \n \n \n MetodologíaBLOQUE 1: SUPERCOMPUTACIÓN – 7 HORASVideosIntroducción a la SupercomputaciónSistemas de supercomputaciónAcceso a supercomputadoresOportunidades de Test Before Invest para PYMESEjercicio práctico – Utilización de un cluster de SupercomputaciónBLOQUE 2: INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A PYMES – 6 HORASRegresión y clasificación. Modelos\, métricas y estudio de los datos.Introducción al Deep Learning. Arquitecturas básicas y entrenamiento de redes neuronales.Hands-on session: Aplicación de técnicas de Machine Learning.Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)Modelos de Lenguaje Avanzados y Aplicaciones.Hands-on session: Aplicación de NLP: Análisis de sentimiento\, clasificación de documentos\, etc. \n \n \n \n ProfesoradoInvestigadores del BIFI (Instituto de Biocomputación física de sistemas complejos) \n \n \n \n RequisitosLos participantes deben tener acceso a un ordenador\, preferentemente con sistema operativo Linux o Mac (puede ser una máquina virtual o Windows Subsystem for Linux\, WSL).Se requieren conocimientos básicos del trabajo con la shell de Linux.Conocimientos básicos de Python y experiencia en la gestión de librerías: Los participantes deben tener experiencia previa en Python\, incluyendo conocimientos básicos de programación (estructuras de control\, funciones y manejo de librerías).Conceptos de descarga e instalación de librerías usando herramientas como pip.Acceso a un entorno de desarrollo como Jupyter Notebook o un entorno Python para practicar implementaciones de NLP. Esto puede ser localmente o mediante plataformas como Google Colab.  Todas las actividades cuentan con el soporte de un profesor/tutor para su desarrollo \n \n \n \n MetodologíaBLOQUE 1ACTIVIDADAPARTADOSDURACIONIMPARTICIONVideotutorial11hAsíncrona – ON LINEContenidos teóricos2-52hSíncrona – PRESENCIALES/ONLINEEjercicio práctico64hAsíncrono – ON LINE BLOQUE 2ACTIVIDADAPARTADOSDURACIONIMPARTICIONContenidos teóricos1\,22hSíncrona – ON LINEContenidos teórico-prácticos3-64hSíncrona – PRESENCIALES/ONLINE  \n \n \n \n CertificaciónSe expedirá un certificado de aprovechamiento a los estudiantes que completen con éxito el curso. Para ello será necesario entregar las tareas de trabajo personal\, en el plazo establecido para ello. El certificado confirmará que el estudiante ha cumplido satisfactoriamente los requisitos propuestos para el curso.. URL:https://eurocc-spain.res.es/event/programacion-de-maquinas-petaflop-marenostrum5-2/ CATEGORIES:Eventos END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Madrid:20240507T110000 DTEND;TZID=Europe/Madrid:20240508T130000 DTSTAMP:20260430T155704 CREATED:20240617T174107Z LAST-MODIFIED:20240618T095321Z UID:10000067-1715079600-1715173200@eurocc-spain.res.es SUMMARY:Taller Uso Avanzado FinisTerrae III DESCRIPTION:REGISTRO ABIERTO\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Detalles del cursoVentajas competitivas en las pymes: el binomio computación de alto rendimiento e inteligencia artificialFecha: 29 de mayo\, 3\, 4 y 5 de junio.Modalidad: Híbrido.Lugar: Aula 42\, Instituto BIFI (Edificio I+D+i Campus Río Ebro). C. de Mariano Esquillor Gómez\, Edificio I+D\, 50018 Zaragoza.Duración total: 6h.Nivel: Intermedio. Dirigido a: Empresas que quieran potenciar la innovación a través de las últimas tecnologías relacionadas con inteligencia artificial y que manejan una cantidad elevada de datos o procesos complejos. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n ObjetivosAdquirir conocimientos sobre el mundo de los supercomputadores.Lograr competencias básicas para la utilización eficiente y sencilla de grandes supercomputadores.Obtener información sobre los recursos de supercomputación accesibles para las empresas\, tanto a nivel nacional como internacional.Comprender los conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Profundo\, con un enfoque en aplicaciones prácticas para las PYMES.Adquirir conocimientos sobre el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) y su aplicación en la mejora de procesos empresariales.Desarrollar habilidades básicas para implementar modelos de NLP utilizando recursos de supercomputación. \n \n \n \n ContenidosBLOQUE 1: SUPERCOMPUTACIÓN – 7 HORASVideosIntroducción a la SupercomputaciónSistemas de supercomputaciónAcceso a supercomputadoresOportunidades de Test Before Invest para PYMESEjercicio práctico – Utilización de un cluster de SupercomputaciónBLOQUE 2: INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A PYMES – 6 HORASRegresión y clasificación. Modelos\, métricas y estudio de los datos.Introducción al Deep Learning. Arquitecturas básicas y entrenamiento de redes neuronales.Hands-on session: Aplicación de técnicas de Machine Learning.Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)Modelos de Lenguaje Avanzados y Aplicaciones.Hands-on session: Aplicación de NLP: Análisis de sentimiento\, clasificación de documentos\, etc. \n \n \n \n MetodologíaBLOQUE 1: SUPERCOMPUTACIÓN – 7 HORASVideosIntroducción a la SupercomputaciónSistemas de supercomputaciónAcceso a supercomputadoresOportunidades de Test Before Invest para PYMESEjercicio práctico – Utilización de un cluster de SupercomputaciónBLOQUE 2: INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A PYMES – 6 HORASRegresión y clasificación. Modelos\, métricas y estudio de los datos.Introducción al Deep Learning. Arquitecturas básicas y entrenamiento de redes neuronales.Hands-on session: Aplicación de técnicas de Machine Learning.Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)Modelos de Lenguaje Avanzados y Aplicaciones.Hands-on session: Aplicación de NLP: Análisis de sentimiento\, clasificación de documentos\, etc. \n \n \n \n ProfesoradoInvestigadores del BIFI (Instituto de Biocomputación física de sistemas complejos) \n \n \n \n RequisitosLos participantes deben tener acceso a un ordenador\, preferentemente con sistema operativo Linux o Mac (puede ser una máquina virtual o Windows Subsystem for Linux\, WSL).Se requieren conocimientos básicos del trabajo con la shell de Linux.Conocimientos básicos de Python y experiencia en la gestión de librerías: Los participantes deben tener experiencia previa en Python\, incluyendo conocimientos básicos de programación (estructuras de control\, funciones y manejo de librerías).Conceptos de descarga e instalación de librerías usando herramientas como pip.Acceso a un entorno de desarrollo como Jupyter Notebook o un entorno Python para practicar implementaciones de NLP. Esto puede ser localmente o mediante plataformas como Google Colab.  Todas las actividades cuentan con el soporte de un profesor/tutor para su desarrollo \n \n \n \n MetodologíaBLOQUE 1ACTIVIDADAPARTADOSDURACIONIMPARTICIONVideotutorial11hAsíncrona – ON LINEContenidos teóricos2-52hSíncrona – PRESENCIALES/ONLINEEjercicio práctico64hAsíncrono – ON LINE BLOQUE 2ACTIVIDADAPARTADOSDURACIONIMPARTICIONContenidos teóricos1\,22hSíncrona – ON LINEContenidos teórico-prácticos3-64hSíncrona – PRESENCIALES/ONLINE  \n \n \n \n CertificaciónSe expedirá un certificado de aprovechamiento a los estudiantes que completen con éxito el curso. Para ello será necesario entregar las tareas de trabajo personal\, en el plazo establecido para ello. El certificado confirmará que el estudiante ha cumplido satisfactoriamente los requisitos propuestos para el curso.. URL:https://eurocc-spain.res.es/event/taller-uso-avanzado-finisterrae-iii/ CATEGORIES:Cursos,Eventos ATTACH;FMTTYPE=image/png:https://eurocc-spain.res.es/wp-content/uploads/2024/06/FTIII.png END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Madrid:20240409T100000 DTEND;TZID=Europe/Madrid:20240409T130000 DTSTAMP:20260430T155704 CREATED:20240617T173657Z LAST-MODIFIED:20240618T102240Z UID:10000066-1712656800-1712667600@eurocc-spain.res.es SUMMARY:Taller Uso FinisTerrae III DESCRIPTION:REGISTRO ABIERTO\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Detalles del cursoVentajas competitivas en las pymes: el binomio computación de alto rendimiento e inteligencia artificialFecha: 29 de mayo\, 3\, 4 y 5 de junio.Modalidad: Híbrido.Lugar: Aula 42\, Instituto BIFI (Edificio I+D+i Campus Río Ebro). C. de Mariano Esquillor Gómez\, Edificio I+D\, 50018 Zaragoza.Duración total: 6h.Nivel: Intermedio. Dirigido a: Empresas que quieran potenciar la innovación a través de las últimas tecnologías relacionadas con inteligencia artificial y que manejan una cantidad elevada de datos o procesos complejos. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n ObjetivosAdquirir conocimientos sobre el mundo de los supercomputadores.Lograr competencias básicas para la utilización eficiente y sencilla de grandes supercomputadores.Obtener información sobre los recursos de supercomputación accesibles para las empresas\, tanto a nivel nacional como internacional.Comprender los conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Profundo\, con un enfoque en aplicaciones prácticas para las PYMES.Adquirir conocimientos sobre el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) y su aplicación en la mejora de procesos empresariales.Desarrollar habilidades básicas para implementar modelos de NLP utilizando recursos de supercomputación. \n \n \n \n ContenidosBLOQUE 1: SUPERCOMPUTACIÓN – 7 HORASVideosIntroducción a la SupercomputaciónSistemas de supercomputaciónAcceso a supercomputadoresOportunidades de Test Before Invest para PYMESEjercicio práctico – Utilización de un cluster de SupercomputaciónBLOQUE 2: INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A PYMES – 6 HORASRegresión y clasificación. Modelos\, métricas y estudio de los datos.Introducción al Deep Learning. Arquitecturas básicas y entrenamiento de redes neuronales.Hands-on session: Aplicación de técnicas de Machine Learning.Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)Modelos de Lenguaje Avanzados y Aplicaciones.Hands-on session: Aplicación de NLP: Análisis de sentimiento\, clasificación de documentos\, etc. \n \n \n \n MetodologíaBLOQUE 1: SUPERCOMPUTACIÓN – 7 HORASVideosIntroducción a la SupercomputaciónSistemas de supercomputaciónAcceso a supercomputadoresOportunidades de Test Before Invest para PYMESEjercicio práctico – Utilización de un cluster de SupercomputaciónBLOQUE 2: INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A PYMES – 6 HORASRegresión y clasificación. Modelos\, métricas y estudio de los datos.Introducción al Deep Learning. Arquitecturas básicas y entrenamiento de redes neuronales.Hands-on session: Aplicación de técnicas de Machine Learning.Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)Modelos de Lenguaje Avanzados y Aplicaciones.Hands-on session: Aplicación de NLP: Análisis de sentimiento\, clasificación de documentos\, etc. \n \n \n \n ProfesoradoInvestigadores del BIFI (Instituto de Biocomputación física de sistemas complejos) \n \n \n \n RequisitosLos participantes deben tener acceso a un ordenador\, preferentemente con sistema operativo Linux o Mac (puede ser una máquina virtual o Windows Subsystem for Linux\, WSL).Se requieren conocimientos básicos del trabajo con la shell de Linux.Conocimientos básicos de Python y experiencia en la gestión de librerías: Los participantes deben tener experiencia previa en Python\, incluyendo conocimientos básicos de programación (estructuras de control\, funciones y manejo de librerías).Conceptos de descarga e instalación de librerías usando herramientas como pip.Acceso a un entorno de desarrollo como Jupyter Notebook o un entorno Python para practicar implementaciones de NLP. Esto puede ser localmente o mediante plataformas como Google Colab.  Todas las actividades cuentan con el soporte de un profesor/tutor para su desarrollo \n \n \n \n MetodologíaBLOQUE 1ACTIVIDADAPARTADOSDURACIONIMPARTICIONVideotutorial11hAsíncrona – ON LINEContenidos teóricos2-52hSíncrona – PRESENCIALES/ONLINEEjercicio práctico64hAsíncrono – ON LINE BLOQUE 2ACTIVIDADAPARTADOSDURACIONIMPARTICIONContenidos teóricos1\,22hSíncrona – ON LINEContenidos teórico-prácticos3-64hSíncrona – PRESENCIALES/ONLINE  \n \n \n \n CertificaciónSe expedirá un certificado de aprovechamiento a los estudiantes que completen con éxito el curso. Para ello será necesario entregar las tareas de trabajo personal\, en el plazo establecido para ello. El certificado confirmará que el estudiante ha cumplido satisfactoriamente los requisitos propuestos para el curso.. 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C. de Mariano Esquillor Gómez\, Edificio I+D\, 50018 Zaragoza.Duración total: 6h.Nivel: Intermedio. Dirigido a: Empresas que quieran potenciar la innovación a través de las últimas tecnologías relacionadas con inteligencia artificial y que manejan una cantidad elevada de datos o procesos complejos. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n ObjetivosAdquirir conocimientos sobre el mundo de los supercomputadores.Lograr competencias básicas para la utilización eficiente y sencilla de grandes supercomputadores.Obtener información sobre los recursos de supercomputación accesibles para las empresas\, tanto a nivel nacional como internacional.Comprender los conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Profundo\, con un enfoque en aplicaciones prácticas para las PYMES.Adquirir conocimientos sobre el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) y su aplicación en la mejora de procesos empresariales.Desarrollar habilidades básicas para implementar modelos de NLP utilizando recursos de supercomputación. \n \n \n \n ContenidosBLOQUE 1: SUPERCOMPUTACIÓN – 7 HORASVideosIntroducción a la SupercomputaciónSistemas de supercomputaciónAcceso a supercomputadoresOportunidades de Test Before Invest para PYMESEjercicio práctico – Utilización de un cluster de SupercomputaciónBLOQUE 2: INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A PYMES – 6 HORASRegresión y clasificación. Modelos\, métricas y estudio de los datos.Introducción al Deep Learning. Arquitecturas básicas y entrenamiento de redes neuronales.Hands-on session: Aplicación de técnicas de Machine Learning.Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)Modelos de Lenguaje Avanzados y Aplicaciones.Hands-on session: Aplicación de NLP: Análisis de sentimiento\, clasificación de documentos\, etc. \n \n \n \n MetodologíaBLOQUE 1: SUPERCOMPUTACIÓN – 7 HORASVideosIntroducción a la SupercomputaciónSistemas de supercomputaciónAcceso a supercomputadoresOportunidades de Test Before Invest para PYMESEjercicio práctico – Utilización de un cluster de SupercomputaciónBLOQUE 2: INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A PYMES – 6 HORASRegresión y clasificación. Modelos\, métricas y estudio de los datos.Introducción al Deep Learning. Arquitecturas básicas y entrenamiento de redes neuronales.Hands-on session: Aplicación de técnicas de Machine Learning.Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)Modelos de Lenguaje Avanzados y Aplicaciones.Hands-on session: Aplicación de NLP: Análisis de sentimiento\, clasificación de documentos\, etc. \n \n \n \n ProfesoradoInvestigadores del BIFI (Instituto de Biocomputación física de sistemas complejos) \n \n \n \n RequisitosLos participantes deben tener acceso a un ordenador\, preferentemente con sistema operativo Linux o Mac (puede ser una máquina virtual o Windows Subsystem for Linux\, WSL).Se requieren conocimientos básicos del trabajo con la shell de Linux.Conocimientos básicos de Python y experiencia en la gestión de librerías: Los participantes deben tener experiencia previa en Python\, incluyendo conocimientos básicos de programación (estructuras de control\, funciones y manejo de librerías).Conceptos de descarga e instalación de librerías usando herramientas como pip.Acceso a un entorno de desarrollo como Jupyter Notebook o un entorno Python para practicar implementaciones de NLP. Esto puede ser localmente o mediante plataformas como Google Colab.  Todas las actividades cuentan con el soporte de un profesor/tutor para su desarrollo \n \n \n \n MetodologíaBLOQUE 1ACTIVIDADAPARTADOSDURACIONIMPARTICIONVideotutorial11hAsíncrona – ON LINEContenidos teóricos2-52hSíncrona – PRESENCIALES/ONLINEEjercicio práctico64hAsíncrono – ON LINE BLOQUE 2ACTIVIDADAPARTADOSDURACIONIMPARTICIONContenidos teóricos1\,22hSíncrona – ON LINEContenidos teórico-prácticos3-64hSíncrona – PRESENCIALES/ONLINE  \n \n \n \n CertificaciónSe expedirá un certificado de aprovechamiento a los estudiantes que completen con éxito el curso. Para ello será necesario entregar las tareas de trabajo personal\, en el plazo establecido para ello. El certificado confirmará que el estudiante ha cumplido satisfactoriamente los requisitos propuestos para el curso.. 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C. de Mariano Esquillor Gómez\, Edificio I+D\, 50018 Zaragoza.Duración total: 6h.Nivel: Intermedio. Dirigido a: Empresas que quieran potenciar la innovación a través de las últimas tecnologías relacionadas con inteligencia artificial y que manejan una cantidad elevada de datos o procesos complejos. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n ObjetivosAdquirir conocimientos sobre el mundo de los supercomputadores.Lograr competencias básicas para la utilización eficiente y sencilla de grandes supercomputadores.Obtener información sobre los recursos de supercomputación accesibles para las empresas\, tanto a nivel nacional como internacional.Comprender los conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Profundo\, con un enfoque en aplicaciones prácticas para las PYMES.Adquirir conocimientos sobre el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) y su aplicación en la mejora de procesos empresariales.Desarrollar habilidades básicas para implementar modelos de NLP utilizando recursos de supercomputación. \n \n \n \n ContenidosBLOQUE 1: SUPERCOMPUTACIÓN – 7 HORASVideosIntroducción a la SupercomputaciónSistemas de supercomputaciónAcceso a supercomputadoresOportunidades de Test Before Invest para PYMESEjercicio práctico – Utilización de un cluster de SupercomputaciónBLOQUE 2: INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A PYMES – 6 HORASRegresión y clasificación. Modelos\, métricas y estudio de los datos.Introducción al Deep Learning. Arquitecturas básicas y entrenamiento de redes neuronales.Hands-on session: Aplicación de técnicas de Machine Learning.Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)Modelos de Lenguaje Avanzados y Aplicaciones.Hands-on session: Aplicación de NLP: Análisis de sentimiento\, clasificación de documentos\, etc. \n \n \n \n MetodologíaBLOQUE 1: SUPERCOMPUTACIÓN – 7 HORASVideosIntroducción a la SupercomputaciónSistemas de supercomputaciónAcceso a supercomputadoresOportunidades de Test Before Invest para PYMESEjercicio práctico – Utilización de un cluster de SupercomputaciónBLOQUE 2: INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A PYMES – 6 HORASRegresión y clasificación. Modelos\, métricas y estudio de los datos.Introducción al Deep Learning. Arquitecturas básicas y entrenamiento de redes neuronales.Hands-on session: Aplicación de técnicas de Machine Learning.Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)Modelos de Lenguaje Avanzados y Aplicaciones.Hands-on session: Aplicación de NLP: Análisis de sentimiento\, clasificación de documentos\, etc. \n \n \n \n ProfesoradoInvestigadores del BIFI (Instituto de Biocomputación física de sistemas complejos) \n \n \n \n RequisitosLos participantes deben tener acceso a un ordenador\, preferentemente con sistema operativo Linux o Mac (puede ser una máquina virtual o Windows Subsystem for Linux\, WSL).Se requieren conocimientos básicos del trabajo con la shell de Linux.Conocimientos básicos de Python y experiencia en la gestión de librerías: Los participantes deben tener experiencia previa en Python\, incluyendo conocimientos básicos de programación (estructuras de control\, funciones y manejo de librerías).Conceptos de descarga e instalación de librerías usando herramientas como pip.Acceso a un entorno de desarrollo como Jupyter Notebook o un entorno Python para practicar implementaciones de NLP. Esto puede ser localmente o mediante plataformas como Google Colab.  Todas las actividades cuentan con el soporte de un profesor/tutor para su desarrollo \n \n \n \n MetodologíaBLOQUE 1ACTIVIDADAPARTADOSDURACIONIMPARTICIONVideotutorial11hAsíncrona – ON LINEContenidos teóricos2-52hSíncrona – PRESENCIALES/ONLINEEjercicio práctico64hAsíncrono – ON LINE BLOQUE 2ACTIVIDADAPARTADOSDURACIONIMPARTICIONContenidos teóricos1\,22hSíncrona – ON LINEContenidos teórico-prácticos3-64hSíncrona – PRESENCIALES/ONLINE  \n \n \n \n CertificaciónSe expedirá un certificado de aprovechamiento a los estudiantes que completen con éxito el curso. Para ello será necesario entregar las tareas de trabajo personal\, en el plazo establecido para ello. El certificado confirmará que el estudiante ha cumplido satisfactoriamente los requisitos propuestos para el curso.. 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C. de Mariano Esquillor Gómez\, Edificio I+D\, 50018 Zaragoza.Duración total: 6h.Nivel: Intermedio. Dirigido a: Empresas que quieran potenciar la innovación a través de las últimas tecnologías relacionadas con inteligencia artificial y que manejan una cantidad elevada de datos o procesos complejos. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n ObjetivosAdquirir conocimientos sobre el mundo de los supercomputadores.Lograr competencias básicas para la utilización eficiente y sencilla de grandes supercomputadores.Obtener información sobre los recursos de supercomputación accesibles para las empresas\, tanto a nivel nacional como internacional.Comprender los conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Profundo\, con un enfoque en aplicaciones prácticas para las PYMES.Adquirir conocimientos sobre el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) y su aplicación en la mejora de procesos empresariales.Desarrollar habilidades básicas para implementar modelos de NLP utilizando recursos de supercomputación. \n \n \n \n ContenidosBLOQUE 1: SUPERCOMPUTACIÓN – 7 HORASVideosIntroducción a la SupercomputaciónSistemas de supercomputaciónAcceso a supercomputadoresOportunidades de Test Before Invest para PYMESEjercicio práctico – Utilización de un cluster de SupercomputaciónBLOQUE 2: INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A PYMES – 6 HORASRegresión y clasificación. Modelos\, métricas y estudio de los datos.Introducción al Deep Learning. Arquitecturas básicas y entrenamiento de redes neuronales.Hands-on session: Aplicación de técnicas de Machine Learning.Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)Modelos de Lenguaje Avanzados y Aplicaciones.Hands-on session: Aplicación de NLP: Análisis de sentimiento\, clasificación de documentos\, etc. \n \n \n \n MetodologíaBLOQUE 1: SUPERCOMPUTACIÓN – 7 HORASVideosIntroducción a la SupercomputaciónSistemas de supercomputaciónAcceso a supercomputadoresOportunidades de Test Before Invest para PYMESEjercicio práctico – Utilización de un cluster de SupercomputaciónBLOQUE 2: INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A PYMES – 6 HORASRegresión y clasificación. Modelos\, métricas y estudio de los datos.Introducción al Deep Learning. Arquitecturas básicas y entrenamiento de redes neuronales.Hands-on session: Aplicación de técnicas de Machine Learning.Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)Modelos de Lenguaje Avanzados y Aplicaciones.Hands-on session: Aplicación de NLP: Análisis de sentimiento\, clasificación de documentos\, etc. \n \n \n \n ProfesoradoInvestigadores del BIFI (Instituto de Biocomputación física de sistemas complejos) \n \n \n \n RequisitosLos participantes deben tener acceso a un ordenador\, preferentemente con sistema operativo Linux o Mac (puede ser una máquina virtual o Windows Subsystem for Linux\, WSL).Se requieren conocimientos básicos del trabajo con la shell de Linux.Conocimientos básicos de Python y experiencia en la gestión de librerías: Los participantes deben tener experiencia previa en Python\, incluyendo conocimientos básicos de programación (estructuras de control\, funciones y manejo de librerías).Conceptos de descarga e instalación de librerías usando herramientas como pip.Acceso a un entorno de desarrollo como Jupyter Notebook o un entorno Python para practicar implementaciones de NLP. Esto puede ser localmente o mediante plataformas como Google Colab.  Todas las actividades cuentan con el soporte de un profesor/tutor para su desarrollo \n \n \n \n MetodologíaBLOQUE 1ACTIVIDADAPARTADOSDURACIONIMPARTICIONVideotutorial11hAsíncrona – ON LINEContenidos teóricos2-52hSíncrona – PRESENCIALES/ONLINEEjercicio práctico64hAsíncrono – ON LINE BLOQUE 2ACTIVIDADAPARTADOSDURACIONIMPARTICIONContenidos teóricos1\,22hSíncrona – ON LINEContenidos teórico-prácticos3-64hSíncrona – PRESENCIALES/ONLINE  \n \n \n \n CertificaciónSe expedirá un certificado de aprovechamiento a los estudiantes que completen con éxito el curso. Para ello será necesario entregar las tareas de trabajo personal\, en el plazo establecido para ello. El certificado confirmará que el estudiante ha cumplido satisfactoriamente los requisitos propuestos para el curso.. URL:https://eurocc-spain.res.es/event/programacion-heterogenea-avanzada-en-fpgas-con-ompssfpga-2/ CATEGORIES:Eventos END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Madrid:20240320T093000 DTEND;TZID=Europe/Madrid:20240321T173000 DTSTAMP:20260430T155705 CREATED:20240709T132038Z LAST-MODIFIED:20240710T151627Z UID:10000076-1710927000-1711042200@eurocc-spain.res.es SUMMARY:Curso de Formación: Programación Heterogénea Avanzada en GPUs con MPI y OmpSs DESCRIPTION:REGISTRO ABIERTO\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Detalles del cursoVentajas competitivas en las pymes: el binomio computación de alto rendimiento e inteligencia artificialFecha: 29 de mayo\, 3\, 4 y 5 de junio.Modalidad: Híbrido.Lugar: Aula 42\, Instituto BIFI (Edificio I+D+i Campus Río Ebro). C. de Mariano Esquillor Gómez\, Edificio I+D\, 50018 Zaragoza.Duración total: 6h.Nivel: Intermedio. Dirigido a: Empresas que quieran potenciar la innovación a través de las últimas tecnologías relacionadas con inteligencia artificial y que manejan una cantidad elevada de datos o procesos complejos. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n ObjetivosAdquirir conocimientos sobre el mundo de los supercomputadores.Lograr competencias básicas para la utilización eficiente y sencilla de grandes supercomputadores.Obtener información sobre los recursos de supercomputación accesibles para las empresas\, tanto a nivel nacional como internacional.Comprender los conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Profundo\, con un enfoque en aplicaciones prácticas para las PYMES.Adquirir conocimientos sobre el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) y su aplicación en la mejora de procesos empresariales.Desarrollar habilidades básicas para implementar modelos de NLP utilizando recursos de supercomputación. \n \n \n \n ContenidosBLOQUE 1: SUPERCOMPUTACIÓN – 7 HORASVideosIntroducción a la SupercomputaciónSistemas de supercomputaciónAcceso a supercomputadoresOportunidades de Test Before Invest para PYMESEjercicio práctico – Utilización de un cluster de SupercomputaciónBLOQUE 2: INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A PYMES – 6 HORASRegresión y clasificación. Modelos\, métricas y estudio de los datos.Introducción al Deep Learning. Arquitecturas básicas y entrenamiento de redes neuronales.Hands-on session: Aplicación de técnicas de Machine Learning.Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)Modelos de Lenguaje Avanzados y Aplicaciones.Hands-on session: Aplicación de NLP: Análisis de sentimiento\, clasificación de documentos\, etc. \n \n \n \n MetodologíaBLOQUE 1: SUPERCOMPUTACIÓN – 7 HORASVideosIntroducción a la SupercomputaciónSistemas de supercomputaciónAcceso a supercomputadoresOportunidades de Test Before Invest para PYMESEjercicio práctico – Utilización de un cluster de SupercomputaciónBLOQUE 2: INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A PYMES – 6 HORASRegresión y clasificación. Modelos\, métricas y estudio de los datos.Introducción al Deep Learning. Arquitecturas básicas y entrenamiento de redes neuronales.Hands-on session: Aplicación de técnicas de Machine Learning.Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)Modelos de Lenguaje Avanzados y Aplicaciones.Hands-on session: Aplicación de NLP: Análisis de sentimiento\, clasificación de documentos\, etc. \n \n \n \n ProfesoradoInvestigadores del BIFI (Instituto de Biocomputación física de sistemas complejos) \n \n \n \n RequisitosLos participantes deben tener acceso a un ordenador\, preferentemente con sistema operativo Linux o Mac (puede ser una máquina virtual o Windows Subsystem for Linux\, WSL).Se requieren conocimientos básicos del trabajo con la shell de Linux.Conocimientos básicos de Python y experiencia en la gestión de librerías: Los participantes deben tener experiencia previa en Python\, incluyendo conocimientos básicos de programación (estructuras de control\, funciones y manejo de librerías).Conceptos de descarga e instalación de librerías usando herramientas como pip.Acceso a un entorno de desarrollo como Jupyter Notebook o un entorno Python para practicar implementaciones de NLP. Esto puede ser localmente o mediante plataformas como Google Colab.  Todas las actividades cuentan con el soporte de un profesor/tutor para su desarrollo \n \n \n \n MetodologíaBLOQUE 1ACTIVIDADAPARTADOSDURACIONIMPARTICIONVideotutorial11hAsíncrona – ON LINEContenidos teóricos2-52hSíncrona – PRESENCIALES/ONLINEEjercicio práctico64hAsíncrono – ON LINE BLOQUE 2ACTIVIDADAPARTADOSDURACIONIMPARTICIONContenidos teóricos1\,22hSíncrona – ON LINEContenidos teórico-prácticos3-64hSíncrona – PRESENCIALES/ONLINE  \n \n \n \n CertificaciónSe expedirá un certificado de aprovechamiento a los estudiantes que completen con éxito el curso. Para ello será necesario entregar las tareas de trabajo personal\, en el plazo establecido para ello. El certificado confirmará que el estudiante ha cumplido satisfactoriamente los requisitos propuestos para el curso.. URL:https://eurocc-spain.res.es/event/programacion-heterogenea-avanzada-en-gpus-con-mpi-y-ompss-2-2/ CATEGORIES:Eventos END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Madrid:20240313T093000 DTEND;TZID=Europe/Madrid:20240314T173000 DTSTAMP:20260430T155705 CREATED:20240709T131938Z LAST-MODIFIED:20240710T151535Z UID:10000075-1710322200-1710437400@eurocc-spain.res.es SUMMARY:Curso de Formación: Análisis y Herramientas de Rendimiento Avanzadas DESCRIPTION:REGISTRO ABIERTO\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Detalles del cursoVentajas competitivas en las pymes: el binomio computación de alto rendimiento e inteligencia artificialFecha: 29 de mayo\, 3\, 4 y 5 de junio.Modalidad: Híbrido.Lugar: Aula 42\, Instituto BIFI (Edificio I+D+i Campus Río Ebro). C. de Mariano Esquillor Gómez\, Edificio I+D\, 50018 Zaragoza.Duración total: 6h.Nivel: Intermedio. Dirigido a: Empresas que quieran potenciar la innovación a través de las últimas tecnologías relacionadas con inteligencia artificial y que manejan una cantidad elevada de datos o procesos complejos. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n ObjetivosAdquirir conocimientos sobre el mundo de los supercomputadores.Lograr competencias básicas para la utilización eficiente y sencilla de grandes supercomputadores.Obtener información sobre los recursos de supercomputación accesibles para las empresas\, tanto a nivel nacional como internacional.Comprender los conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Profundo\, con un enfoque en aplicaciones prácticas para las PYMES.Adquirir conocimientos sobre el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) y su aplicación en la mejora de procesos empresariales.Desarrollar habilidades básicas para implementar modelos de NLP utilizando recursos de supercomputación. \n \n \n \n ContenidosBLOQUE 1: SUPERCOMPUTACIÓN – 7 HORASVideosIntroducción a la SupercomputaciónSistemas de supercomputaciónAcceso a supercomputadoresOportunidades de Test Before Invest para PYMESEjercicio práctico – Utilización de un cluster de SupercomputaciónBLOQUE 2: INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A PYMES – 6 HORASRegresión y clasificación. Modelos\, métricas y estudio de los datos.Introducción al Deep Learning. Arquitecturas básicas y entrenamiento de redes neuronales.Hands-on session: Aplicación de técnicas de Machine Learning.Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)Modelos de Lenguaje Avanzados y Aplicaciones.Hands-on session: Aplicación de NLP: Análisis de sentimiento\, clasificación de documentos\, etc. \n \n \n \n MetodologíaBLOQUE 1: SUPERCOMPUTACIÓN – 7 HORASVideosIntroducción a la SupercomputaciónSistemas de supercomputaciónAcceso a supercomputadoresOportunidades de Test Before Invest para PYMESEjercicio práctico – Utilización de un cluster de SupercomputaciónBLOQUE 2: INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A PYMES – 6 HORASRegresión y clasificación. Modelos\, métricas y estudio de los datos.Introducción al Deep Learning. Arquitecturas básicas y entrenamiento de redes neuronales.Hands-on session: Aplicación de técnicas de Machine Learning.Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)Modelos de Lenguaje Avanzados y Aplicaciones.Hands-on session: Aplicación de NLP: Análisis de sentimiento\, clasificación de documentos\, etc. \n \n \n \n ProfesoradoInvestigadores del BIFI (Instituto de Biocomputación física de sistemas complejos) \n \n \n \n RequisitosLos participantes deben tener acceso a un ordenador\, preferentemente con sistema operativo Linux o Mac (puede ser una máquina virtual o Windows Subsystem for Linux\, WSL).Se requieren conocimientos básicos del trabajo con la shell de Linux.Conocimientos básicos de Python y experiencia en la gestión de librerías: Los participantes deben tener experiencia previa en Python\, incluyendo conocimientos básicos de programación (estructuras de control\, funciones y manejo de librerías).Conceptos de descarga e instalación de librerías usando herramientas como pip.Acceso a un entorno de desarrollo como Jupyter Notebook o un entorno Python para practicar implementaciones de NLP. Esto puede ser localmente o mediante plataformas como Google Colab.  Todas las actividades cuentan con el soporte de un profesor/tutor para su desarrollo \n \n \n \n MetodologíaBLOQUE 1ACTIVIDADAPARTADOSDURACIONIMPARTICIONVideotutorial11hAsíncrona – ON LINEContenidos teóricos2-52hSíncrona – PRESENCIALES/ONLINEEjercicio práctico64hAsíncrono – ON LINE BLOQUE 2ACTIVIDADAPARTADOSDURACIONIMPARTICIONContenidos teóricos1\,22hSíncrona – ON LINEContenidos teórico-prácticos3-64hSíncrona – PRESENCIALES/ONLINE  \n \n \n \n CertificaciónSe expedirá un certificado de aprovechamiento a los estudiantes que completen con éxito el curso. Para ello será necesario entregar las tareas de trabajo personal\, en el plazo establecido para ello. El certificado confirmará que el estudiante ha cumplido satisfactoriamente los requisitos propuestos para el curso.. URL:https://eurocc-spain.res.es/event/analisis-y-herramientas-de-rendimiento-avanzadas-2-2/ CATEGORIES:Eventos END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Madrid:20240220T093000 DTEND;TZID=Europe/Madrid:20240222T140000 DTSTAMP:20260430T155705 CREATED:20240709T131859Z LAST-MODIFIED:20240710T135716Z UID:10000072-1708421400-1708610400@eurocc-spain.res.es SUMMARY:Curso de Formación: Biomedicina Computacional basada en HPC: desde el nivel celular hasta el nivel orgánico DESCRIPTION:REGISTRO ABIERTO\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Detalles del cursoVentajas competitivas en las pymes: el binomio computación de alto rendimiento e inteligencia artificialFecha: 29 de mayo\, 3\, 4 y 5 de junio.Modalidad: Híbrido.Lugar: Aula 42\, Instituto BIFI (Edificio I+D+i Campus Río Ebro). C. de Mariano Esquillor Gómez\, Edificio I+D\, 50018 Zaragoza.Duración total: 6h.Nivel: Intermedio. Dirigido a: Empresas que quieran potenciar la innovación a través de las últimas tecnologías relacionadas con inteligencia artificial y que manejan una cantidad elevada de datos o procesos complejos. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n ObjetivosAdquirir conocimientos sobre el mundo de los supercomputadores.Lograr competencias básicas para la utilización eficiente y sencilla de grandes supercomputadores.Obtener información sobre los recursos de supercomputación accesibles para las empresas\, tanto a nivel nacional como internacional.Comprender los conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Profundo\, con un enfoque en aplicaciones prácticas para las PYMES.Adquirir conocimientos sobre el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) y su aplicación en la mejora de procesos empresariales.Desarrollar habilidades básicas para implementar modelos de NLP utilizando recursos de supercomputación. \n \n \n \n ContenidosBLOQUE 1: SUPERCOMPUTACIÓN – 7 HORASVideosIntroducción a la SupercomputaciónSistemas de supercomputaciónAcceso a supercomputadoresOportunidades de Test Before Invest para PYMESEjercicio práctico – Utilización de un cluster de SupercomputaciónBLOQUE 2: INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A PYMES – 6 HORASRegresión y clasificación. Modelos\, métricas y estudio de los datos.Introducción al Deep Learning. Arquitecturas básicas y entrenamiento de redes neuronales.Hands-on session: Aplicación de técnicas de Machine Learning.Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)Modelos de Lenguaje Avanzados y Aplicaciones.Hands-on session: Aplicación de NLP: Análisis de sentimiento\, clasificación de documentos\, etc. \n \n \n \n MetodologíaBLOQUE 1: SUPERCOMPUTACIÓN – 7 HORASVideosIntroducción a la SupercomputaciónSistemas de supercomputaciónAcceso a supercomputadoresOportunidades de Test Before Invest para PYMESEjercicio práctico – Utilización de un cluster de SupercomputaciónBLOQUE 2: INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A PYMES – 6 HORASRegresión y clasificación. Modelos\, métricas y estudio de los datos.Introducción al Deep Learning. Arquitecturas básicas y entrenamiento de redes neuronales.Hands-on session: Aplicación de técnicas de Machine Learning.Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)Modelos de Lenguaje Avanzados y Aplicaciones.Hands-on session: Aplicación de NLP: Análisis de sentimiento\, clasificación de documentos\, etc. \n \n \n \n ProfesoradoInvestigadores del BIFI (Instituto de Biocomputación física de sistemas complejos) \n \n \n \n RequisitosLos participantes deben tener acceso a un ordenador\, preferentemente con sistema operativo Linux o Mac (puede ser una máquina virtual o Windows Subsystem for Linux\, WSL).Se requieren conocimientos básicos del trabajo con la shell de Linux.Conocimientos básicos de Python y experiencia en la gestión de librerías: Los participantes deben tener experiencia previa en Python\, incluyendo conocimientos básicos de programación (estructuras de control\, funciones y manejo de librerías).Conceptos de descarga e instalación de librerías usando herramientas como pip.Acceso a un entorno de desarrollo como Jupyter Notebook o un entorno Python para practicar implementaciones de NLP. Esto puede ser localmente o mediante plataformas como Google Colab.  Todas las actividades cuentan con el soporte de un profesor/tutor para su desarrollo \n \n \n \n MetodologíaBLOQUE 1ACTIVIDADAPARTADOSDURACIONIMPARTICIONVideotutorial11hAsíncrona – ON LINEContenidos teóricos2-52hSíncrona – PRESENCIALES/ONLINEEjercicio práctico64hAsíncrono – ON LINE BLOQUE 2ACTIVIDADAPARTADOSDURACIONIMPARTICIONContenidos teóricos1\,22hSíncrona – ON LINEContenidos teórico-prácticos3-64hSíncrona – PRESENCIALES/ONLINE  \n \n \n \n CertificaciónSe expedirá un certificado de aprovechamiento a los estudiantes que completen con éxito el curso. Para ello será necesario entregar las tareas de trabajo personal\, en el plazo establecido para ello. El certificado confirmará que el estudiante ha cumplido satisfactoriamente los requisitos propuestos para el curso.. URL:https://eurocc-spain.res.es/event/curso-de-formacion-bsc-biomedicina-computacional-basada-en-hpc-desde-el-nivel-celular-hasta-el-nivel-organico-2/ CATEGORIES:Eventos END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Madrid:20240129T111000 DTEND;TZID=Europe/Madrid:20240129T133500 DTSTAMP:20260430T155705 CREATED:20240111T092042Z LAST-MODIFIED:20240116T114634Z UID:10000015-1706526600-1706535300@eurocc-spain.res.es SUMMARY:HPC AND AI WORKSHOP DESCRIPTION:REGISTRO ABIERTO\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Detalles del cursoVentajas competitivas en las pymes: el binomio computación de alto rendimiento e inteligencia artificialFecha: 29 de mayo\, 3\, 4 y 5 de junio.Modalidad: Híbrido.Lugar: Aula 42\, Instituto BIFI (Edificio I+D+i Campus Río Ebro). C. de Mariano Esquillor Gómez\, Edificio I+D\, 50018 Zaragoza.Duración total: 6h.Nivel: Intermedio. Dirigido a: Empresas que quieran potenciar la innovación a través de las últimas tecnologías relacionadas con inteligencia artificial y que manejan una cantidad elevada de datos o procesos complejos. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n ObjetivosAdquirir conocimientos sobre el mundo de los supercomputadores.Lograr competencias básicas para la utilización eficiente y sencilla de grandes supercomputadores.Obtener información sobre los recursos de supercomputación accesibles para las empresas\, tanto a nivel nacional como internacional.Comprender los conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Profundo\, con un enfoque en aplicaciones prácticas para las PYMES.Adquirir conocimientos sobre el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) y su aplicación en la mejora de procesos empresariales.Desarrollar habilidades básicas para implementar modelos de NLP utilizando recursos de supercomputación. \n \n \n \n ContenidosBLOQUE 1: SUPERCOMPUTACIÓN – 7 HORASVideosIntroducción a la SupercomputaciónSistemas de supercomputaciónAcceso a supercomputadoresOportunidades de Test Before Invest para PYMESEjercicio práctico – Utilización de un cluster de SupercomputaciónBLOQUE 2: INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A PYMES – 6 HORASRegresión y clasificación. Modelos\, métricas y estudio de los datos.Introducción al Deep Learning. Arquitecturas básicas y entrenamiento de redes neuronales.Hands-on session: Aplicación de técnicas de Machine Learning.Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)Modelos de Lenguaje Avanzados y Aplicaciones.Hands-on session: Aplicación de NLP: Análisis de sentimiento\, clasificación de documentos\, etc. \n \n \n \n MetodologíaBLOQUE 1: SUPERCOMPUTACIÓN – 7 HORASVideosIntroducción a la SupercomputaciónSistemas de supercomputaciónAcceso a supercomputadoresOportunidades de Test Before Invest para PYMESEjercicio práctico – Utilización de un cluster de SupercomputaciónBLOQUE 2: INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A PYMES – 6 HORASRegresión y clasificación. Modelos\, métricas y estudio de los datos.Introducción al Deep Learning. Arquitecturas básicas y entrenamiento de redes neuronales.Hands-on session: Aplicación de técnicas de Machine Learning.Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)Modelos de Lenguaje Avanzados y Aplicaciones.Hands-on session: Aplicación de NLP: Análisis de sentimiento\, clasificación de documentos\, etc. \n \n \n \n ProfesoradoInvestigadores del BIFI (Instituto de Biocomputación física de sistemas complejos) \n \n \n \n RequisitosLos participantes deben tener acceso a un ordenador\, preferentemente con sistema operativo Linux o Mac (puede ser una máquina virtual o Windows Subsystem for Linux\, WSL).Se requieren conocimientos básicos del trabajo con la shell de Linux.Conocimientos básicos de Python y experiencia en la gestión de librerías: Los participantes deben tener experiencia previa en Python\, incluyendo conocimientos básicos de programación (estructuras de control\, funciones y manejo de librerías).Conceptos de descarga e instalación de librerías usando herramientas como pip.Acceso a un entorno de desarrollo como Jupyter Notebook o un entorno Python para practicar implementaciones de NLP. Esto puede ser localmente o mediante plataformas como Google Colab.  Todas las actividades cuentan con el soporte de un profesor/tutor para su desarrollo \n \n \n \n MetodologíaBLOQUE 1ACTIVIDADAPARTADOSDURACIONIMPARTICIONVideotutorial11hAsíncrona – ON LINEContenidos teóricos2-52hSíncrona – PRESENCIALES/ONLINEEjercicio práctico64hAsíncrono – ON LINE BLOQUE 2ACTIVIDADAPARTADOSDURACIONIMPARTICIONContenidos teóricos1\,22hSíncrona – ON LINEContenidos teórico-prácticos3-64hSíncrona – PRESENCIALES/ONLINE  \n \n \n \n CertificaciónSe expedirá un certificado de aprovechamiento a los estudiantes que completen con éxito el curso. Para ello será necesario entregar las tareas de trabajo personal\, en el plazo establecido para ello. El certificado confirmará que el estudiante ha cumplido satisfactoriamente los requisitos propuestos para el curso.. URL:https://eurocc-spain.res.es/event/hpc-and-ai-workshop/ LOCATION:Online CATEGORIES:Eventos ATTACH;FMTTYPE=image/jpeg:https://eurocc-spain.res.es/wp-content/uploads/2024/01/Agenda_HPC_AND_AI_WORKSHOP.jpg END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Madrid:20240124T100000 DTEND;TZID=Europe/Madrid:20240124T123000 DTSTAMP:20260430T155705 CREATED:20240111T093324Z LAST-MODIFIED:20240111T105439Z UID:10000016-1706090400-1706099400@eurocc-spain.res.es SUMMARY:Supercomputing Info Day DESCRIPTION:REGISTRO ABIERTO\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Detalles del cursoVentajas competitivas en las pymes: el binomio computación de alto rendimiento e inteligencia artificialFecha: 29 de mayo\, 3\, 4 y 5 de junio.Modalidad: Híbrido.Lugar: Aula 42\, Instituto BIFI (Edificio I+D+i Campus Río Ebro). C. de Mariano Esquillor Gómez\, Edificio I+D\, 50018 Zaragoza.Duración total: 6h.Nivel: Intermedio. Dirigido a: Empresas que quieran potenciar la innovación a través de las últimas tecnologías relacionadas con inteligencia artificial y que manejan una cantidad elevada de datos o procesos complejos. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n ObjetivosAdquirir conocimientos sobre el mundo de los supercomputadores.Lograr competencias básicas para la utilización eficiente y sencilla de grandes supercomputadores.Obtener información sobre los recursos de supercomputación accesibles para las empresas\, tanto a nivel nacional como internacional.Comprender los conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Profundo\, con un enfoque en aplicaciones prácticas para las PYMES.Adquirir conocimientos sobre el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) y su aplicación en la mejora de procesos empresariales.Desarrollar habilidades básicas para implementar modelos de NLP utilizando recursos de supercomputación. \n \n \n \n ContenidosBLOQUE 1: SUPERCOMPUTACIÓN – 7 HORASVideosIntroducción a la SupercomputaciónSistemas de supercomputaciónAcceso a supercomputadoresOportunidades de Test Before Invest para PYMESEjercicio práctico – Utilización de un cluster de SupercomputaciónBLOQUE 2: INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A PYMES – 6 HORASRegresión y clasificación. Modelos\, métricas y estudio de los datos.Introducción al Deep Learning. Arquitecturas básicas y entrenamiento de redes neuronales.Hands-on session: Aplicación de técnicas de Machine Learning.Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)Modelos de Lenguaje Avanzados y Aplicaciones.Hands-on session: Aplicación de NLP: Análisis de sentimiento\, clasificación de documentos\, etc. \n \n \n \n MetodologíaBLOQUE 1: SUPERCOMPUTACIÓN – 7 HORASVideosIntroducción a la SupercomputaciónSistemas de supercomputaciónAcceso a supercomputadoresOportunidades de Test Before Invest para PYMESEjercicio práctico – Utilización de un cluster de SupercomputaciónBLOQUE 2: INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A PYMES – 6 HORASRegresión y clasificación. Modelos\, métricas y estudio de los datos.Introducción al Deep Learning. Arquitecturas básicas y entrenamiento de redes neuronales.Hands-on session: Aplicación de técnicas de Machine Learning.Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)Modelos de Lenguaje Avanzados y Aplicaciones.Hands-on session: Aplicación de NLP: Análisis de sentimiento\, clasificación de documentos\, etc. \n \n \n \n ProfesoradoInvestigadores del BIFI (Instituto de Biocomputación física de sistemas complejos) \n \n \n \n RequisitosLos participantes deben tener acceso a un ordenador\, preferentemente con sistema operativo Linux o Mac (puede ser una máquina virtual o Windows Subsystem for Linux\, WSL).Se requieren conocimientos básicos del trabajo con la shell de Linux.Conocimientos básicos de Python y experiencia en la gestión de librerías: Los participantes deben tener experiencia previa en Python\, incluyendo conocimientos básicos de programación (estructuras de control\, funciones y manejo de librerías).Conceptos de descarga e instalación de librerías usando herramientas como pip.Acceso a un entorno de desarrollo como Jupyter Notebook o un entorno Python para practicar implementaciones de NLP. Esto puede ser localmente o mediante plataformas como Google Colab.  Todas las actividades cuentan con el soporte de un profesor/tutor para su desarrollo \n \n \n \n MetodologíaBLOQUE 1ACTIVIDADAPARTADOSDURACIONIMPARTICIONVideotutorial11hAsíncrona – ON LINEContenidos teóricos2-52hSíncrona – PRESENCIALES/ONLINEEjercicio práctico64hAsíncrono – ON LINE BLOQUE 2ACTIVIDADAPARTADOSDURACIONIMPARTICIONContenidos teóricos1\,22hSíncrona – ON LINEContenidos teórico-prácticos3-64hSíncrona – PRESENCIALES/ONLINE  \n \n \n \n CertificaciónSe expedirá un certificado de aprovechamiento a los estudiantes que completen con éxito el curso. Para ello será necesario entregar las tareas de trabajo personal\, en el plazo establecido para ello. El certificado confirmará que el estudiante ha cumplido satisfactoriamente los requisitos propuestos para el curso.. URL:https://eurocc-spain.res.es/event/supercomputing-info-day/ CATEGORIES:Eventos ATTACH;FMTTYPE=image/png:https://eurocc-spain.res.es/wp-content/uploads/2024/01/Agenda-Supercomputing-Info-Day.png END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Madrid:20231221T120000 DTEND;TZID=Europe/Madrid:20231221T140000 DTSTAMP:20260430T155705 CREATED:20240111T103020Z LAST-MODIFIED:20240111T103311Z UID:10000017-1703160000-1703167200@eurocc-spain.res.es SUMMARY:Jornada de Dinamización del Proyecto Europeo EuroCC2 DESCRIPTION:REGISTRO ABIERTO\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Detalles del cursoVentajas competitivas en las pymes: el binomio computación de alto rendimiento e inteligencia artificialFecha: 29 de mayo\, 3\, 4 y 5 de junio.Modalidad: Híbrido.Lugar: Aula 42\, Instituto BIFI (Edificio I+D+i Campus Río Ebro). C. de Mariano Esquillor Gómez\, Edificio I+D\, 50018 Zaragoza.Duración total: 6h.Nivel: Intermedio. Dirigido a: Empresas que quieran potenciar la innovación a través de las últimas tecnologías relacionadas con inteligencia artificial y que manejan una cantidad elevada de datos o procesos complejos. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n ObjetivosAdquirir conocimientos sobre el mundo de los supercomputadores.Lograr competencias básicas para la utilización eficiente y sencilla de grandes supercomputadores.Obtener información sobre los recursos de supercomputación accesibles para las empresas\, tanto a nivel nacional como internacional.Comprender los conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Profundo\, con un enfoque en aplicaciones prácticas para las PYMES.Adquirir conocimientos sobre el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) y su aplicación en la mejora de procesos empresariales.Desarrollar habilidades básicas para implementar modelos de NLP utilizando recursos de supercomputación. \n \n \n \n ContenidosBLOQUE 1: SUPERCOMPUTACIÓN – 7 HORASVideosIntroducción a la SupercomputaciónSistemas de supercomputaciónAcceso a supercomputadoresOportunidades de Test Before Invest para PYMESEjercicio práctico – Utilización de un cluster de SupercomputaciónBLOQUE 2: INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A PYMES – 6 HORASRegresión y clasificación. Modelos\, métricas y estudio de los datos.Introducción al Deep Learning. Arquitecturas básicas y entrenamiento de redes neuronales.Hands-on session: Aplicación de técnicas de Machine Learning.Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)Modelos de Lenguaje Avanzados y Aplicaciones.Hands-on session: Aplicación de NLP: Análisis de sentimiento\, clasificación de documentos\, etc. \n \n \n \n MetodologíaBLOQUE 1: SUPERCOMPUTACIÓN – 7 HORASVideosIntroducción a la SupercomputaciónSistemas de supercomputaciónAcceso a supercomputadoresOportunidades de Test Before Invest para PYMESEjercicio práctico – Utilización de un cluster de SupercomputaciónBLOQUE 2: INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A PYMES – 6 HORASRegresión y clasificación. Modelos\, métricas y estudio de los datos.Introducción al Deep Learning. Arquitecturas básicas y entrenamiento de redes neuronales.Hands-on session: Aplicación de técnicas de Machine Learning.Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)Modelos de Lenguaje Avanzados y Aplicaciones.Hands-on session: Aplicación de NLP: Análisis de sentimiento\, clasificación de documentos\, etc. \n \n \n \n ProfesoradoInvestigadores del BIFI (Instituto de Biocomputación física de sistemas complejos) \n \n \n \n RequisitosLos participantes deben tener acceso a un ordenador\, preferentemente con sistema operativo Linux o Mac (puede ser una máquina virtual o Windows Subsystem for Linux\, WSL).Se requieren conocimientos básicos del trabajo con la shell de Linux.Conocimientos básicos de Python y experiencia en la gestión de librerías: Los participantes deben tener experiencia previa en Python\, incluyendo conocimientos básicos de programación (estructuras de control\, funciones y manejo de librerías).Conceptos de descarga e instalación de librerías usando herramientas como pip.Acceso a un entorno de desarrollo como Jupyter Notebook o un entorno Python para practicar implementaciones de NLP. Esto puede ser localmente o mediante plataformas como Google Colab.  Todas las actividades cuentan con el soporte de un profesor/tutor para su desarrollo \n \n \n \n MetodologíaBLOQUE 1ACTIVIDADAPARTADOSDURACIONIMPARTICIONVideotutorial11hAsíncrona – ON LINEContenidos teóricos2-52hSíncrona – PRESENCIALES/ONLINEEjercicio práctico64hAsíncrono – ON LINE BLOQUE 2ACTIVIDADAPARTADOSDURACIONIMPARTICIONContenidos teóricos1\,22hSíncrona – ON LINEContenidos teórico-prácticos3-64hSíncrona – PRESENCIALES/ONLINE  \n \n \n \n CertificaciónSe expedirá un certificado de aprovechamiento a los estudiantes que completen con éxito el curso. Para ello será necesario entregar las tareas de trabajo personal\, en el plazo establecido para ello. El certificado confirmará que el estudiante ha cumplido satisfactoriamente los requisitos propuestos para el curso.. URL:https://eurocc-spain.res.es/event/jornada-de-dinamizacion-del-proyecto-europeo-eurocc2/ CATEGORIES:Eventos END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Madrid:20230912T100000 DTEND;TZID=Europe/Madrid:20230912T163000 DTSTAMP:20260430T155705 CREATED:20240111T104110Z LAST-MODIFIED:20240111T104452Z UID:10000018-1694512800-1694536200@eurocc-spain.res.es SUMMARY:Jornada de promoción SUPERCOMPUTACIÓN PARA LAS EMPRESAS DESCRIPTION:REGISTRO ABIERTO\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Detalles del cursoVentajas competitivas en las pymes: el binomio computación de alto rendimiento e inteligencia artificialFecha: 29 de mayo\, 3\, 4 y 5 de junio.Modalidad: Híbrido.Lugar: Aula 42\, Instituto BIFI (Edificio I+D+i Campus Río Ebro). C. de Mariano Esquillor Gómez\, Edificio I+D\, 50018 Zaragoza.Duración total: 6h.Nivel: Intermedio. Dirigido a: Empresas que quieran potenciar la innovación a través de las últimas tecnologías relacionadas con inteligencia artificial y que manejan una cantidad elevada de datos o procesos complejos. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n ObjetivosAdquirir conocimientos sobre el mundo de los supercomputadores.Lograr competencias básicas para la utilización eficiente y sencilla de grandes supercomputadores.Obtener información sobre los recursos de supercomputación accesibles para las empresas\, tanto a nivel nacional como internacional.Comprender los conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Profundo\, con un enfoque en aplicaciones prácticas para las PYMES.Adquirir conocimientos sobre el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) y su aplicación en la mejora de procesos empresariales.Desarrollar habilidades básicas para implementar modelos de NLP utilizando recursos de supercomputación. \n \n \n \n ContenidosBLOQUE 1: SUPERCOMPUTACIÓN – 7 HORASVideosIntroducción a la SupercomputaciónSistemas de supercomputaciónAcceso a supercomputadoresOportunidades de Test Before Invest para PYMESEjercicio práctico – Utilización de un cluster de SupercomputaciónBLOQUE 2: INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A PYMES – 6 HORASRegresión y clasificación. Modelos\, métricas y estudio de los datos.Introducción al Deep Learning. Arquitecturas básicas y entrenamiento de redes neuronales.Hands-on session: Aplicación de técnicas de Machine Learning.Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)Modelos de Lenguaje Avanzados y Aplicaciones.Hands-on session: Aplicación de NLP: Análisis de sentimiento\, clasificación de documentos\, etc. \n \n \n \n MetodologíaBLOQUE 1: SUPERCOMPUTACIÓN – 7 HORASVideosIntroducción a la SupercomputaciónSistemas de supercomputaciónAcceso a supercomputadoresOportunidades de Test Before Invest para PYMESEjercicio práctico – Utilización de un cluster de SupercomputaciónBLOQUE 2: INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A PYMES – 6 HORASRegresión y clasificación. Modelos\, métricas y estudio de los datos.Introducción al Deep Learning. Arquitecturas básicas y entrenamiento de redes neuronales.Hands-on session: Aplicación de técnicas de Machine Learning.Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)Modelos de Lenguaje Avanzados y Aplicaciones.Hands-on session: Aplicación de NLP: Análisis de sentimiento\, clasificación de documentos\, etc. \n \n \n \n ProfesoradoInvestigadores del BIFI (Instituto de Biocomputación física de sistemas complejos) \n \n \n \n RequisitosLos participantes deben tener acceso a un ordenador\, preferentemente con sistema operativo Linux o Mac (puede ser una máquina virtual o Windows Subsystem for Linux\, WSL).Se requieren conocimientos básicos del trabajo con la shell de Linux.Conocimientos básicos de Python y experiencia en la gestión de librerías: Los participantes deben tener experiencia previa en Python\, incluyendo conocimientos básicos de programación (estructuras de control\, funciones y manejo de librerías).Conceptos de descarga e instalación de librerías usando herramientas como pip.Acceso a un entorno de desarrollo como Jupyter Notebook o un entorno Python para practicar implementaciones de NLP. Esto puede ser localmente o mediante plataformas como Google Colab.  Todas las actividades cuentan con el soporte de un profesor/tutor para su desarrollo \n \n \n \n MetodologíaBLOQUE 1ACTIVIDADAPARTADOSDURACIONIMPARTICIONVideotutorial11hAsíncrona – ON LINEContenidos teóricos2-52hSíncrona – PRESENCIALES/ONLINEEjercicio práctico64hAsíncrono – ON LINE BLOQUE 2ACTIVIDADAPARTADOSDURACIONIMPARTICIONContenidos teóricos1\,22hSíncrona – ON LINEContenidos teórico-prácticos3-64hSíncrona – PRESENCIALES/ONLINE  \n \n \n \n CertificaciónSe expedirá un certificado de aprovechamiento a los estudiantes que completen con éxito el curso. Para ello será necesario entregar las tareas de trabajo personal\, en el plazo establecido para ello. El certificado confirmará que el estudiante ha cumplido satisfactoriamente los requisitos propuestos para el curso.. URL:https://eurocc-spain.res.es/event/jornada-de-promocion-supercomputacion-para-las-empresas/ CATEGORIES:Eventos END:VEVENT END:VCALENDAR