Formación doctoral

Uno de los objetivos principales del DaSCI es impulsar las actividades de investigación mediante la formación inicial y continua de los futuros profesionales en el área de la Ciencia de Datos e Inteligencia Computacional y su continuo desarrollo profesional en la universidad, centros de investigación o empresas que demanden dicho perfil para sus departamentos de I+D.

Nuestras líneas de investigación están en consonancia con las diferentes Áreas de investigación que se trabajan en el Instituto:

  • CIENCIA DE DATOS Y BIG DATA (Coordinada por María José del Jesus, Sebastián Ventura y Salvador García)
  • INTELIGENCIA COMPUTACIONAL (Coordinada por Luis Martínez y Enrique Herrera)
  • APLICACIONES DASCI (Coordinada por Oscar Cordón y Juan Manuel Górriz)

A continuación mostramos un listado de temas en el que actualmente se estan desarrollando tesis doctorales, trabajos fin de grado y de master:

Ciencia de Datos y Big Data

  • Minería de datos descriptiva
  • Analítica predictiva
  • Preprocesamiento de datos
  • Análisis de datos en tiempo real
  • Big Data

Redes neuronales.

  • Diseño de algoritmos de preprocesamiento de datos/señales/imágenes para DL.
  • Diseño de modelos de ensamblamiento de algoritmos de DL
  • Análisis de la robustez de los algoritmos de DL.
  • Empleo de los algoritimos de DL en diferentes ámbitos aplicados

Conjuntos difusos y sistemas difusos

  • Estudio de la interpretabilidad y precisión de los sistemas difusos lingüísticos.
  • Diseño de modelos basados en sistemas difusos para clasificación no estándar.
  • Diseño de sistemas difusos para Big Data.
  • Análisis de la utilidad de los sistemas difusos en problemas de aprendizaje asociados a redes sociales, análisis de sentimientos, etc.

Algoritmos de Optimización Bioinspirados

  • Algoritmos Genéticos (AGs) para problemas de optimización continuos. su exploración llegue a ser muy efectiva.
  • Algoritmos de optimización para problemas de optimización de grandes dimensiones.
  • Diseño de herramientas de optimización más robustas y efectivas.

Minería de Medios Sociales

  • Análisis de opiniones
  • Modelado y detección de procesos de difusión de información en redes sociales
  • Métodos de visualización de redes sociales y técnicas de visualización de información basadas en redes
  • Sistemas de recomendaciones

Toma de Decisiones y Tecnologías de la Información

  • Toma de Decisiones difusa (en grupo, multicriterio):
    • Fusión de Información.
    • Computación con palabras.
    • Modelado de Incertidumbre.
    • Nuevos modelos de decisión.
  • Sistemas de Soporte a la Decisión aplicados:
    • Emergencias.
    • Logística en diversos campos (ONGs, emergencias, etc.).
  • Integración con tecnologías:
    • Sistemas de información geográfica.
    • Redes sociales.
  • Sistemas de negociación:
    • Procesos de alcance de consenso.
    • Policy Decision Making.
    • Comercio electrónico.
    • Desarrollo sostenible

Aplicaciones de la IA

  • Inteligencia ambiental.
  • Medicina traslacional inteligente.
  • Diagnóstico de enfermedades neurodegenerativas.
  • Modelos computacionales en marketing y en gestión empresarial.
  • Identificación forense.
  • Biometría.
  • Aplicaciones ferroviarias.