{"id":1744,"date":"2025-06-16T12:36:59","date_gmt":"2025-06-16T10:36:59","guid":{"rendered":"https:\/\/iafer.dasci.es\/uncategorized\/formacion-avanzada-en-aprendizaje-incremental-y-descentralizado-con-el-dr-angelo-porrello-unimore\/"},"modified":"2026-02-10T13:52:49","modified_gmt":"2026-02-10T12:52:49","slug":"formacion-avanzada-en-aprendizaje-incremental-y-descentralizado-con-el-dr-angelo-porrello-unimore","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/iafer.dasci.es\/en\/divulgacion\/proyectos\/formacion-avanzada-en-aprendizaje-incremental-y-descentralizado-con-el-dr-angelo-porrello-unimore\/","title":{"rendered":"Formaci\u00f3n avanzada en aprendizaje incremental y descentralizado con el Dr. Angelo Porrello (UNIMORE)"},"content":{"rendered":"

Durante la semana del 9 al 12 de junio de 2025, el Instituto DaSCI ha tenido el placer de acoger al Dr. Angelo Porrello, investigador postdoctoral de la Universidad de M\u00f3dena y Reggio Emilia (UNIMORE), quien imparti\u00f3 un curso especializado titulado \u00abAdvanced Training Strategies for Incremental and Decentralized Learning\u00bb<\/strong>. Esta formaci\u00f3n, de un total de 10 horas, ha ofrecido una visi\u00f3n profunda y pr\u00e1ctica sobre algunos de los desaf\u00edos actuales m\u00e1s relevantes en el campo del aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\n

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Contenido del curso<\/h4>\n

El curso se estructur\u00f3 en tres sesiones repartidas a lo largo de la semana:<\/p>\n

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  • Lunes 9 de junio<\/strong>\n
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    • Parameter-Efficient Fine-Tuning<\/em>: t\u00e9cnicas para adaptar grandes modelos con m\u00ednimas actualizaciones de par\u00e1metros.<\/li>\n
    • Continual Learning<\/em>: estrategias para mitigar el catastrophic forgetting<\/em> y permitir un aprendizaje continuo a lo largo del tiempo.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
    • Martes 10 de junio<\/strong>\n
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      • Continuaci\u00f3n del bloque de Continual Learning<\/em>.<\/li>\n
      • Federated Learning and Model Merging<\/em>: entrenamiento descentralizado y t\u00e9cnicas de agregaci\u00f3n de modelos en entornos distribuidos.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
      • Jueves 12 de junio<\/strong>\n
          \n
        • Mammoth Framework<\/em>: introducci\u00f3n a esta librer\u00eda open-source<\/em> para evaluar m\u00e9todos de aprendizaje continuo.<\/li>\n
        • Hands-on con Mammoth<\/em>: sesi\u00f3n pr\u00e1ctica con ejemplos de c\u00f3digo y casos de uso.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n

          Sobre el Dr. Angelo Porrello<\/h4>\n

          El Dr. Angelo Porrello forma parte del grupo de investigaci\u00f3n AImageLab<\/strong> en el Departamento de Ingenier\u00eda \u00abEnzo Ferrari\u00bb de UNIMORE, donde lleva ocho a\u00f1os desarrollando su labor cient\u00edfica. Actualmente ocupa una posici\u00f3n postdoctoral como Research Assistant<\/strong>.<\/p>\n

          Su investigaci\u00f3n se centra en paradigmas de entrenamiento incremental y modular para redes neuronales profundas<\/strong>, as\u00ed como en el desarrollo de sistemas predictivos de IA y an\u00e1lisis de v\u00eddeo, especialmente aplicados a la videovigilancia. Es autor de m\u00e1s de treinta art\u00edculos cient\u00edficos<\/strong> revisados por pares, presentados en conferencias y revistas de primer nivel como CVPR, ECCV, ICCV, NeurIPS, ICLR o T-PAMI. M\u00e1s de una decena de estos trabajos se centran espec\u00edficamente en el aprendizaje continuo (continual learning<\/em>).<\/p>\n

          Adem\u00e1s de su actividad investigadora, el Dr. Porrello participa activamente como revisor en congresos internacionales y ha coeditado un n\u00famero especial para la revista MDPI sobre el uso de la IA en la monitorizaci\u00f3n de enfermedades infecciosas. Es miembro de ELLIS (European Laboratory for Learning and Intelligent Systems)<\/strong>, una red europea de excelencia en aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\n

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          Relevancia para nuestra comunidad<\/h4>\n

          La visita del Dr. Porrello ha supuesto una oportunidad excepcional de formaci\u00f3n especializada<\/strong> para los investigadores de DaSCI. Las tem\u00e1ticas abordadas \u2014como el aprendizaje continuo, el entrenamiento federado o la adaptaci\u00f3n eficiente de modelos\u2014 son \u00e1reas clave para avanzar hacia sistemas de inteligencia artificial m\u00e1s sostenibles, escalables y robustos. Adem\u00e1s, el enfoque pr\u00e1ctico del curso ha permitido a los asistentes familiarizarse con herramientas de c\u00f3digo abierto como Mammoth, facilitando su incorporaci\u00f3n a proyectos de investigaci\u00f3n en curso.<\/p>\n

          Desde DaSCI agradecemos al Dr. Porrello su generosidad al compartir su conocimiento y experiencia, y esperamos seguir colaborando en el futuro en el marco de redes como ELLIS o proyectos comunes.<\/p>\n

          Esta formaci\u00f3n es parte del Proyecto \u201cInteligencia Artificial \u00c9tica, Responsable y de Prop\u00f3sito General: Aplicaciones En Escenarios De Riesgo. (IAFER) Exp.: TSI-100927-2023-1 financiado a trav\u00e9s de la Creaci\u00f3n de c\u00e1tedras universidad-empresa (C\u00e1tedras Enia), destinadas a la investigaci\u00f3n y desarrollo de la inteligencia artificial, para su difusi\u00f3n y la formaci\u00f3n en el marco del Plan de Recuperaci\u00f3n, Transformaci\u00f3n y Resiliencia Europeo, financiado por la Uni\u00f3n Europea-Next Generation EU. <\/p>\n

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