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 | eaguirre@decsalSR.uai.ugr.es | Ciencia de Datos y Big Data DaSCI | Doctor |
 |
Bello García, Marilyn | mbgarcia@ugrLO9z5vZj1J@K.es | Ciencia de Datos y Big Data DaSCI | Doctor - Otros |
 |
Benítez Sánchez, José Manuel | J.M.Benitez@decaDC6vm@Nsai.ugr.es | – | |
 |
Carmona del Jesus, Cristóbal J. | ccarmona@ujaee8muQukJs0Mn.es | – | |
 |
Charte Ojeda, Francisco | fchartedLJ_Lcdji7w1@ujaen.es | – | |
 |
Fernandez Olivares, Juan | faro@decsai.IqMPDDcugr.es | – | |
 |
García Martínez, Carlos | cgarcia@CgIsjaiuco.es | – | |
 |
García Silvente, Miguel | m.garcia-silvente@decsaiGQXmV4sVW2C.ugr.es | – | |
 |
González Muñoz, Antonio | A.Gonzalez@decsai.ugrql.FYqdOb.es | Ciencia de Datos y Big Data DaSCI | Doctor |
 |
Górriz Sáez, Juan Manuel | gorriznamyJa3@BK@ugr.es | Doctor | |
 |
Lastra Leidinger, Miguel | mlastral@uoyS_6jgr.es | – | |
 |
Luna Ariza, Jose María | jmlunaS4kX1LBdN.@uco.es | – | |
 |
Martínez del Río, Francisco | fmartin@uj_iOLEltaen.es | – | |
 |
Moyano Murillo, Jose María | jmoyano@uFJZwvNSJnco.es | – | |
 |
Ortíz García, Andrés | aortiz@ic.uJ6a@D2Zma.es | – | |
 |
Peralta Cámara, Daniel | dperalta@ugSx0Nf9bIa@Yr.es | Ciencia de Datos y Big Data DaSCI | Doctor |
 |
Pérez Godoy, María Dolores | lperezSUiRhai9QVp2@ujaen.es | – | |
 |
Ramírez Pérez de Inestrosa, Javier | javierrp@ugTQGyzs4.r.es | – | |
 |
Ramírez Quesada, Aurora | aurora.ramirez@url8hXUYntRma.es | Ciencia de Datos y Big Data DaSCI | Colaborador |
 |
Rivera Rivas, Antonio Jesús | arivera@AEOOaWX6ctWujaen.es | – | |
 |
Rodríguez Díaz, Francisco Javier | fjrodriguez@decsai.ugr.utyb6jZJes | – | |
 |
Rómero Salguero, José Raúl | jrromero@uco.RXm8sgNbes | – | |