El rector de la Universidad de Sevilla, Miguel Ángel Castro Arroyo, ha recibido de manos del director de Negocio de la Dirección Territorial Sur, José Leo Salas, el reconocimiento logrado por sus estudiantes de inteligencia artificial y data science, que han mostrado un elevado nivel. Castro ha destacado que la inteligencia artificial ha ido ganando protagonismo en la oferta académica de la Universidad de Sevilla y cada vez son más las iniciativas vinculadas con este ámbito que involucran a sus estudiantes y personal investigador.
José Leo ha explicado que la finalidad de la Cajamar UniversityHack “es ser un vínculo de conexión entre los problemas y desafíos reales de las empresas españolas y la aplicación del conocimiento de la comunidad universitaria especializada en inteligencia artificial y data science a través de sus propuestas y soluciones”. Asimismo, ha mostrado su satisfacción por “la buena acogida que cada año recibe la prueba, y la calidad y creatividad que muestran las soluciones presentadas por los estudiantes”.
Los otros centros reconocidos en el ranking de la Cajamar ‘UniversityHack Hall of Fame’ han sido Afi Escuela, en el primer puesto y la Universidad Politécnica de València en tercera posición. Además, el mejor clasificado de los centros incorporados en las últimas tres ediciones, denominado ‘mejor rookie’, ha sido para la Universidade da Coruña.
En el acto de entrega del galardón ha estado también presente la directora de la oficina de Cajamar en la calle San Fernando de Sevilla, Laura Galindo.
Sobre Cajamar UniversityHack
Cajamar UniversityHack es una competición que tiene por objetivo promover el desarrollo y la generación de ideas en el ámbito universitario de la inteligencia artificial y el data science, a través del tratamiento de la información y la generación de propuestas de valor para la sociedad, las instituciones o las empresas.
En cada edición, el equipo de Analítica de Datos de la banca cooperativa Cajamar pone a disposición de los equipos participantes el acceso a un conjunto de datos exclusivamente estadísticos, disociados y agregados de forma irreversible (datasets) y plantea un reto. El concurso se desarrolla en tres fases: en la primera fase, los equipos trabajan en un proyecto durante aproximadamente un mes y compiten con equipos del mismo centro; en la segunda fase, un jurado nacional selecciona los mejores trabajos de cada categoría, los cuales realizarán una exposición presencial, tras lo que el jurado define el podio del reto. En 2023, consistió en determinar la producción de unos viñedos monitorizados.
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