La Red Temática de Inteligencia Computacional Aplicada de CONACyT en colaboración con la Coordinación de Ciencias Computacionales del INAOE, y con el soporte de instituciones de educación superior han organizado anualmente el
Seminario Nacional de Aprendizaje e Inteligencia Computacional (SNAIC) a la par de la Escuela Nacional de Aprendizaje e Inteligencia Computacional (ENAIC) en sus ediciones del 2013 al 2021, en su edición 2022 se une el nombre a Seminario y la Escuela
Nacional de Aprendizaje e Inteligencia Computacional (SENAIC).
Los principales objetivos del SENAIC es el de congregar a expertos de alto nivel, investigadores y estudiantes nacionales de las áreas de Aprendizaje e Inteligencia Computacional para compartir los conocimientos y
desarrollos más recientes en estas disciplinas y para establecer vínculos cercanos de colaboración, que faciliten la integración de redes o grupos de investigación orientados a la realización de proyectos de investigación
y desarrollo tecnológico innovadores, fundamentados en estos campos de conocimiento. El Seminario consiste en la presentación de una serie de conferencias plenarias a cargo de expertos, así como de una o más conferencias
magistrales impartidas por distinguidos investigadores. En el seminario se incluye también una mesa redonda sobre temas de actualidad de interés a la región de la sede en la que se discuten problemas y se plantean sus
soluciones entre expertos tanto del sector industrial y empresarial como investigadores y académicos.
Durante las actividades de la escuela se imparten al menos 12 tutoriales/talleres sobre áreas específicas de conocimiento relacionadas el Aprendizaje Computacional y
la Computación Suave. Los tutoriales/talleres son impartidos por expertos reconocidos internacionalmente y están dirigidos a estudiantes, profesores e investigadores que tengan interés en incursionar o profundizar en este
campo de conocimiento.
Los temas del seminario y la escuela están relacionados con:
• Reconocimiento de Patrones
• Aprendizaje Computacional o Aprendizaje Máquina
• Redes Neuronales
• Cómputo Suave o Inteligencia Computacional
• Lógica Difusa
• Algoritmos Evolutivos
• Algoritmos Inspirados por la Naturaleza
• Minería de Grandes Volúmenes de Datos
• Aprendizaje Profundo
• Sistemas Híbridos
• Descubrimiento de Conocimiento
• Computación Cuántica
• Entre otros.