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:
Letra: |
||||
---|---|---|---|---|
Nombre | Área | Cat. | ||
Aguirre Molina, Eugenio | eaguirreSEUBzjL@decsai.ugr.es | – | ||
Bello García, Marilyn | mbgarcia@iPh0D9ugr.es | – | ||
Benítez Sánchez, José Manuel | J.M.BenitezQ2MdjXQJML@decsai.ugr.es | – | ||
Carmona del Jesus, Cristóbal J. | ccarmona@ujaeuMSZbBaM_Ddzn.es | – | ||
Charte Ojeda, Francisco | fcharte@uja3LFbSM9Dez1en.es | – | ||
Fernandez Olivares, Juan | faro@decsaGJUUIFyLvs5i.ugr.es | – | ||
García Martínez, Carlos | cgarcia@u7kIzNvDaNUpWco.es | – | ||
García Silvente, Miguel | m.garcia-silvente@decsaNJfFQnSx3aii.ugr.es | – | ||
González Muñoz, Antonio | A.Gonzalez@decsaie3FtqXMAS.ugr.es | Ciencia de Datos y Big Data DaSCI | Doctor | |
Górriz Sáez, Juan Manuel | gorriz@XeFT3W@G2Nllugr.es | Doctor | ||
Lastra Leidinger, Miguel | mlastral@uhJ@@H3_0gr.es | – | ||
Luna Ariza, Jose María | jmluna@5grE63qALfuco.es | – | ||
Martínez del Río, Francisco | fmartin@ujaenHexEK1vACOw.es | – | ||
Moyano Murillo, Jose María | jmoyanowrdcP6@uco.es | – | ||
Ortíz García, Andrés | aortiz@ic.uma.VOp5Uukfes | – | ||
Pérez Godoy, María Dolores | lperez@ujaeZHoWRNn.es | – | ||
Ramírez Pérez de Inestrosa, Javier | javierrp@ug2@FDwN7.r.es | – | ||
Ramírez Quesada, Aurora | aurora.ramirez@uPPN_y0rma.es | Ciencia de Datos y Big Data DaSCI | Colaborador | |
Rivera Rivas, Antonio Jesús | arivera@ujaen.Itne997Zes | – | ||
Rodríguez Díaz, Francisco Javier | fjrodriguez@decsai.ib7iHPSpRSugr.es | – | ||
Rómero Salguero, José Raúl | jrromero@mdBJtlY8ewyMuco.es | – |