Aprendizaje Automático avanzado & Deep Learning
La investigación sobre aprendizaje automático avanzado (Advance Machine Learning) y aprendizaje profundo (Deep Learning) ha estado en la vanguardia de la inteligencia artificial, abriendo el camino a aplicaciones innovadoras y tecnologías transformadoras. A medida que la potencia computacional y la Aprendizaje automático avanzadodisponibilidad de datos continúan creciendo exponencialmente, investigadores han logrado ir más allá de los límites de las técnicas tradicionales de aprendizaje automático (ML) y adentrarse en las complejidades de las arquitecturas de aprendizaje profundo (DL). Estos estudios de vanguardia se enfocan en mejorar el rendimiento, la interpretabilidad y la generalización de los modelos, así como en abordar desafíos como el sobreajuste, tareas no convencionales y ataques adversarios. Además, los avances en arquitecturas de redes neuronales, como los transformadores, han revolucionado el aprendizaje y las tareas de visión por computadora, permitiendo a las máquinas comprender cualquier tipo de datos y generar texto e imágenes de manera similar a los humanos. A medida que la comunidad de investigación se adentra más en este campo, se abren posibilidades para sistemas autónomos, medicina personalizada, ciudades inteligentes e interacciones mejoradas entre humanos y computadoras, prometiendo un futuro en el que la IA potencie las capacidades humanas y revolucione numerosas industrias.
Principales líneas actuales de investigación de DaSCI:
- Aprendizaje Automático Avanzado: Avanzar en técnicas de aprendizaje automático para manejar entradas de datos no convencionales, modelos predictivos con conocimiento previo para decisiones confiables e imparciales, enfatizando el procesamiento eficiente de Big Data, explorando hibridaciones con computación suave, con el objetivo de revolucionar el campo y enfocarse en AutoML para desafíos de aprendizaje no convencionales.
- Aprendizaje Profundo en Visión por Ordenador: Nuestra investigación se centra en la visión por computadora, explorando modelos generativos basados en difusión para el envejecimiento facial y aprovechando los Transformers de Visión para el aprendizaje semi-supervisado para mejorar las aplicaciones de visión por computadora en diversos contextos industriales.
- Aprendizaje Profundo y Inteligencia Artificial Simbólica: Avanzar en la inteligencia artificial a través de contribuciones teóricas y combinando el aprendizaje profundo con la IA simbólica, explorando redes neuronales de grafos para la satisfacción de restricciones y análisis de redes sociales, y utilizando máquinas de lógica neuronal para la planificación automática, estableciendo vínculos entre técnicas simbólicas y sub-simbólicas de IA.
Investigadores relacionados:
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Aguirre Molina, Eugenio | eaguirre@decsainH_zXAm1CR.ugr.es | – | |
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Bello García, Marilyn | mbgarcia@4d2AC4oZ_huYugr.es | – | |
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Benítez Sánchez, José Manuel | J.M.BenitezW9CHLljw@decsai.ugr.es | – | |
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Carmona del Jesus, Cristóbal J. | ccarmona@u1Tplb0LZgjaen.es | – | |
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Charte Ojeda, Francisco | fcharteKBgL0LCnCw@ujaen.es | – | |
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Fernandez Olivares, Juan | faro@decsaiMQ1vZD.ugr.es | – | |
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García Martínez, Carlos | cgarciabqieBfh2@uco.es | – | |
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García Silvente, Miguel | m.garcia-silvente@dec@2hDJ513@OOesai.ugr.es | – | |
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González Muñoz, Antonio | A.Gonzalez@decsai.ugr.PuAzoL_vtIF_es | Ciencia de Datos y Big Data DaSCI | Doctor |
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Górriz Sáez, Juan Manuel | gorrizrJuaBR0i9MQ@ugr.es | Doctor | |
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Lastra Leidinger, Miguel | mlastral@ugrY7CSyvTFRjJY.es | – | |
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Luna Ariza, Jose María | jmlunaa2AkTp@uco.es | – | |
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Martínez del Río, Francisco | fmartin@ujH@hbrlbUaen.es | – | |
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Moyano Murillo, Jose María | jmoyano@uco.PVfZDeO2Ses | – | |
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Ortíz García, Andrés | aortiz@ic.RpUOwB7Xquma.es | – | |
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Pérez Godoy, María Dolores | lperez@ujaRiOsrJmIAUen.es | – | |
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Ramírez Pérez de Inestrosa, Javier | javierrp@MxLTG11ugr.es | – | |
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Ramírez Quesada, Aurora | aurora.ramirez@uoeDCEhl@uegma.es | Ciencia de Datos y Big Data DaSCI | Colaborador |
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Rivera Rivas, Antonio Jesús | arivera@utOpXWjtjaen.es | – | |
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Rodríguez Díaz, Francisco Javier | fjrodriguez@decsai.L9N7_VdF64_ugr.es | – | |
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Rómero Salguero, José Raúl | jrromero@4BM5wXzUAzpuco.es | – | |