Eventos

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"Linking Open-world Knowledge Bases using Nonmonotonic Rules"
(2016-01-25)


Charlista: 
Mantas Simkus (TU Wien)
Fecha: 
28 Enero, 2016 - 10:00
Sala: 
Sala 315, Tercer Piso, Beauchef 851
Organización: 
Millennium Nucleus Center for Semantic Web Research



Ciclo de actividades en Lenguajes de Programación y Análisis de Programas
(2016-01-11)


Charlista: 
David Van Horn y David Darais
Fecha: 
12 Enero, 2016 - 15:00
Sala: 
Auditorio Ramón Picarte
Organización: 
PLEIAD - É. Tanter

 




Charla: "Visualizing Software Dynamics"
(2016-01-07)


Charlista: 
Fabian Beck, University of Stuttgart, Germany.
Fecha: 
13 Enero, 2016 - 14:30
Sala: 
Auditorio Ramón Picarte
Organización: 
Alexandre Bergel

 




Seminario CIWS "Distributed Machine Learning in Yahoo Sponsored Search"
(2016-01-04)


Charlista: 
Ricardo Baeza-Yates, académico DCC, Chief Research Scientist at Yahoo! Labs
Fecha: 
5 Enero, 2016 - 16:00
Sala: 
Sala Auditorio 315, Edificio Poniente, DCC.
Organización: 
Centro de Investigación de la Web Semántica



Principle Type Schemes for Gradual Programs
(2015-12-17)


Charlista: 
Ronald Garcia, University of British Columbia
Fecha: 
23 Diciembre, 2015 - 11:00
Sala: 
Auditorio 315, Edificio Beauchef Poniente
Organización: 
Éric Tanter - PLEIAD

Gradual typing is a principled approach to designing programming languages that  seamlessly combine static and dynamic checking.




Charla: Abductive Inference and Its Applications in Program Analysis, Verification, and Synthesis
(2015-12-09)


Charlista: 
Isil Dillig - University of Texas at Austin
Fecha: 
18 Diciembre, 2015 - 11:00
Sala: 
Auditorio Picarte, 3er piso Edificio Norte
Organización: 
Éric Tanter - PLEIAD
Bio: 

Isil Dillig is an Assistant Professor of Computer Science at the University of Texas at Austin. She is also a Sloan Fellow and a recipient of the NSF CAREER award. She obtained all her degrees (BS, MS, PhD) from Stanford University. Prior to joining UT Austin, Dr. Dillig worked as a researcher at Microsoft Research (2013-2014) and as an assistant professor of computer science at the College of William & Mary (2012-2013).

Abstract: Abductive inference is a form of backwards logical reasoning that infers likely hypotheses from a given conclusion.




Puertas Abiertas DCC
(2015-12-01)


Charlista: 
José Miguel Piquer, Nancy Hitschfeld
Fecha: 
11 Diciembre, 2015 - 12:00
Sala: 
Auditorio Ramón Picarte, Beauchef 851 Norte, tercer piso
Organización: 
DCC U. de Chile

Los destacados académicos DCC  José Miguel Piquer y Nancy Hitschfeld, hablarán sobre las tecnologías que revolucionan la humanidad, y sobre cómo la computación puede ser un campo laboral atractivo para las mujeres, respectiva,mente.  Al final de esta actividad se realizará un recorrido por las instalaciones del DCC.




Charla Magistral: "Big Data en la Web"
(2015-11-26)


Charlista: 
Ricardo Baeza Yates
Fecha: 
11 Diciembre, 2015 - 17:00
Sala: 
Sala B01 (Primer subsuelo Beauchef 851, edificio oriente).
Organización: 
DCC Universidad de Chile.

En el marco de los 40 años del DCC,  extendemos invitación para asistir a la charla magistral “Big Data en la Web” del Profesor Ricardo Baeza Yates, académico DCC y Chief Research Scientist Yahoo! Labs.

 




Ubi-Health Summer School
(2015-11-19)


Fecha: 
25 Noviembre, 2015 - 09:00
Sala: 
Auditorio Ramón Picarte, 3er. piso edificio norte
Organización: 
Prof. Sergio Ochoa (Summer School Chair)

 

Nov. 25-27, 2015

 




Charla: “Differential Privacy and Applications in Adaptive Data Analysis”
(2015-11-19)


Charlista: 
Toniann Pitassi, Professor at the Department of Computer Science, University of Toronto
Fecha: 
16 Diciembre, 2015 - 12:00
Sala: 
Auditorio Ramón Picarte, DCC -3er Piso Norte.
Organización: 
Jocelyn Simmonds

Abstract: Misapplication of statistical data analysis is a common cause of spurious discoveries in scientific research. Existing approaches to ensuring the validity of inferences drawn from data assume a fixed procedure to be performed, selected before the data are examined. In common practice, however, data analysis is an intrinsically adaptive process, with new analyses generated on the basis of data exploration, as well as the results of previous analyses on the same data.

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