Cómo organizar una Olimpiada Informática y no morir en el intento

Ponentes: Ángela Casado-García y Adrián Inés Armas (Grupo PSYCOTRIP, Universidad de La Rioja).

Lugar: Seminario Mirian Andrés (Edificio CCT).

Hora: lunes 26 de mayo de 2025, 13:00.

La Olimpiada Informática es un concurso individual de programación algorítmica que tiene como objetivo fomentar el conocimiento de la algoritmia entre el estudiantado de educación secundaria. En este concurso se llevan a cabo varios problemas algorítmicos, en los lenguajes de programación Java, C++ o Python. Este año 2025 se ha celebrado la XXIX edición de la Olimpiada Informática Española. Sin embargo, es el primer año que se ha celebrado un concurso regional en La Rioja para seleccionar a nuestros representantes. En esta charla explicaremos todo el proceso de organización de una fase regional de este concurso, desde qué hay que preparar antes de la prueba, qué hay que realizar durante el día de la prueba y los pasos que hay que seguir una vez realizado el concurso.

Deep Detection and Segmentation Models for Plant Physiology and Precision Agriculture

Ponente: Ángela Casado García (Grupo PSYCOTRIP, Universidad de La Rioja).

Lugar: Seminario Mirian Andrés (Edificio CCT).

Hora: miércoles 8 de noviembre de 2023, 12:00.

Resumen: In this thesis, we have focused on developing methods to improve the performance of deep object detection models. To achieve such a goal, we have used ensemble methods to devise an algorithm that enhances the accuracy and robustness of object detection models. Moreover, the proposed algorithm is the basis for defining semi-supervised learning techniques that reduce the number of annotated images that are required to train object detection models. In addition, we have simplified the creation and use of detection models by building an easy-to-use graphical interface. The developed methods and tools are not only applicable to object detection problems, but we have generalised them to a different computer vision task that is semantic segmentation. Finally, our work is not only theoretical, but it has also been applied to tackle actual problems in plant physiology and precision agriculture.

Nota: la charla se trata de una prueba de tiempo de la presentación de la Tesis Doctoral que Ángela realizará el día 16 de noviembre a las 10:00 en la Sala de Grados del Edificio CCT.

Computer vision and Deep Learning for plant phisiology

Ponente: Ángela Casado García (Universidad de La Rioja).

Lugar: Salón de Actos (Edificio CCT), o a través de Blackboard (https://bit.ly/salaDMC)

Hora: martes 29 de marzo de 2022, 12:00.

Resumen: La detección y la segmentación de objetos son unas de las áreas de la visión por computador que más aplicaciones tiene en diversos ámbitos como son la seguridad, la biología o la medicina. En la actualidad las técnicas más exitosas están basadas en métodos de aprendizaje profundo. Aunque estos métodos han logrado grandes resultados, tienen una serie de limitaciones. En esta presentación introduciremos las distintas aproximaciones que hemos desarrollado para abordar dichas limitaciones, y evaluar las soluciones propuestas en distintos contextos de la fisiología vegetal como son la medición de la densidad estomatal y de glándulas salinas, o la agricultura de precisión.