Artificial Intelligence in the Social Sciences

Curso

Artificial Intelligence in the Social Sciences

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Requisitos: Conocimientos intermedios en Microeconomía, Macroeconomía y Econometría

Idioma: Inglés/Español

Horario*: Lunes, martes, miércoles, jueves, viernes y sábado de 11:00 a.m. a 2:00 p.m. || Sin clase 18 de junio

*Los horarios y modalidad (virtual o semipresencial) de los cursos están sujetos a modificaciones de acuerdo a las disposiciones del Gobierno Nacional y Distrital para el manejo del COVID 19. Las fechas y horarios de las sesiones podrán ser consultados en mibanner.uniandes.edu.co

Si te inscribes bajo la modalidad de extensión, recibirás una insignia digital. Conócela aquí

Este curso hace parte del portafolio de materias de pregrado y posgrado de la Universidad  abiertas a todo público.

Al participar en este curso podrás vivir la experiencia Uniandina, acceder a contenidos de calidad, tomar  clases con estudiantes regulares, acceder al sistema de bibliotecas de Uniandes y participar en las actividades culturales que esta Universidad te ofrece.

Contenido

Artificial intelligence (AI) for social sciences allows the study of social phenomena using data-driven methods to generate insight from large-scale, digital trace data. Data of human traces has become abundant in the digital age, as human and machine agents interact to build increasingly complex, diverse, and interdependent systems. For example, people connect and interact through online social networks, allowing them to participate in various social activities. In this course, we will attend to these prospects and challenges of AI for social sciences, as well as to innovative use cases. Key aspects include the use of novel (often unstructured) datasets, scaling analyses to large-scale datasets with large population sizes, and using AI to improve decision-making for the better of society. Among others, we will answer specific questions of immediate impact in our course: How can AI help reaching the United Nations' Sustainable Development Goals? How can AI foster equality? How can AI improve development aid?

Profesores

Stefan Feurriegel

Profesor Titular y director Instituto de IA (Inteligencia Artificial) en Gestión de Ludwig-Maximilians-Universität, LMU Munich. Fue profesor asistente en ETH Zurich, donde dirigió la Cátedra de Sistemas de Información de Gestión. Su equipo está impulsado por el fuerte deseo de conquistar los desafíos que rodean la reciente ola de digitalización y análisis de datos. Permanece afiliado a nuestra cátedra como investigador. Stefan Feuerriegel trabajó en ETH Zurich como profesor asistente titular en sistemas de información de gestión. Un área de investigación clave de su grupo es la inteligencia artificial (IA) para la gestión. Es miembro de la iniciativa ETH for Development (ETH4D) y miembro asociado de la facultad en el ETH AI Center. Su investigación está impulsada por el deseo de tener un impacto distintivo en la práctica. Para esto, Stefan está asesorando al SDG Financing Lab de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE). Además, es miembro de un Grupo de Trabajo COVID-19 de la Organización Mundial de la Salud (OMS). Stefan también es colaborador de la agenda del Foro Económico Mundial (WEF).

Álvaro Riascos

Doctor en Matemáticas Aplicadas del Instituto de Matemáticas Puras (IMPA). Se desempeña actualmente como profesor asociado de la Facultad de Economía de la Universidad de los Andes, codirector de la consultora Quantil y vocal de la Sociedad Colombiana de Matemáticas. Sus principales intereses giran en torno a las matemáticas aplicadas: minería de datos en las ciencias sociales y teoría de juegos. En economía, su trabajo se centra en el diseño de mercados, principalmente el mercado eléctrico, telecomunicaciones, salud y la teoría de competencia. Ha sido profesor visitante en: IEOR- University of California, Stanford Graduate School of Business, California Institute of Technology, MEDS-Kellog School of Management, entre otras.

Condiciones

Eventualmente la Universidad puede verse obligada, por causas de fuerza mayor a cambiar sus profesores o cancelar el programa. En este caso el participante podrá optar por la devolución de su dinero o reinvertirlo en otro curso de Educación Continua que se ofrezca en ese momento, asumiendo la diferencia si la hubiere.

La apertura y desarrollo del programa estará sujeto al número de inscritos. El Departamento/Facultad (Unidad académica que ofrece el curso) de la Universidad de los Andes se reserva el derecho de admisión dependiendo del perfil académico de los aspirantes.

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