Docente de Harvard dicta curso sobre machine learning, deep learning, inteligencia artificial generativa, análisis de redes e influencia causal

Desde el 25 hasta el 28 de noviembre, el Director del Instituto de Investigación en Psicología de la Facultad de Psicología y Psicopedagogía de la Universidad del Salvador (USAL), Dr. Jorge Mario Andreau, fue seleccionado para asistir a un curso intensivo en Procesamiento de Lenguaje Natural, Aprendizaje de Máquinas e Inteligencia Artificial, dictado por el Dr. Daniel Low. 

El Dr. Low es un científico de datos e investigador en salud mental. Actualmente es investigador postdoctoral en la Harvard T. H. Chan School of Public Health, y en el Nock Lab del Departamento de Psicología en la Universidad de Harvard, pero también es ex-docente de la materia Neurociencias 2 de la cátedra Andreau en la Facultad de Psicología y Psicopedagogía de la USAL.

Completó su doctorado en Ciencias y Tecnología del Habla y la Audición en la Universidad de Harvard. Su trabajo se centra en el uso del procesamiento de lenguaje natural y el procesamiento del habla para predecir pensamientos y comportamientos suicidas, así como en entender los efectos de la meditación y los psicodélicos sobre la salud mental y el afecto. 

El curso estuvo dirigido a investigadores con interés en técnicas computacionales para medir, predecir y entender variables de salud mental y psicología. Los métodos fueron relevantes para estudiantes e investigadores de ciencia de datos, computación, estadística, ingeniería, medicina, psicología, ciencias sociales y áreas afines. Se introdujeron métodos de procesamiento de lenguaje natural (NLP), machine learning, deep learning, inteligencia artificial (IA) generativa, análisis de redes, procesamiento del habla e inferencia causal. Se proporcionaron tutoriales prácticos para la mayoría de los temas. 

También se discutieron problemas más avanzados de cada tema. Aunque los ejemplos fueron predominantemente de psicología y salud mental, en general fue fácil aplicar los métodos a otras disciplinas como neurología, epidemiología, ciencias sociales, lingüística, fonoaudiología, econometría, educación y humanidades digitales.