Afi Escuela, ganadora de la Cajamar "UniveristyHack Hall of Fame"

La directora general de Afi Escuela, Mónica Guardado, ha recibido de manos del director territorial de Cajamar en Madrid, José Antonio Montero, el reconocimiento logrado por sus estudiantes de inteligencia artificial y data science, que han mostrado un elevado nivel. La directora general ha agradecido el galardón y ha señalado: “Este reconocimiento es un reflejo del compromiso de nuestros alumnos y profesores a lo largo de estos 30 años. Estamos muy orgullosos de su capacidad para aplicar sus conocimientos en IA para resolver problemas reales. Este premio nos motiva para mantenernos a la vanguardia en estas disciplinas”.

Por su parte, José Antonio Montero 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” y ha explicado que la finalidad de la Cajamar UniversityHack, “es ser un nexo 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”.

Los otros centros reconocidos en el ranking 2024 de la Cajamar ‘UniversityHack Hall of Fame’ han sido la Universidad de Sevilla, en segunda posición, seguida de la Universitat Politècnica de València. Además, el mejor clasificado de los centros incorporados en las últimas tres ediciones, denominado ‘mejor rookie’, ha sido para la Universidade da Coruña.

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 cuáles realizarán una exposición presencial, tras lo que el jurado define el podio del reto.