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Nuestro Master en I.A, top 2 en el ranking anual del periódico El Mundo

El ranking 2021/2022 de El Mundo analiza los 250 mejores másteres universitarios divididos por especialidades.

La nueva edición 2021/2022 del ranking de El Mundo posiciona a los másteres de la Escuela Técnica Superior de Ingenieros Informáticos como los mejores dentro de la especialidad de informática. 

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Concha Bielza nombrada Miembro del Consejo Científico Asesor del NorwAI

Conchas Bielza ha sido nombrada Miembro del Consejo Científico Asesor del Norwegian Research Center for AI Innovation (NorwAI) pertenenciente a la Norwegian University of Science and Technology (Noruega). El centro coordina actividades de investigación, desarrollo e innovación de varias universidades, centros de investigación y prestigiosas compañías, con el objetivo de promover y potenciar la economía de los países escandinavos.

Más información en: https://www.ntnu.edu/norwai

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Investigadores del departamento entre los más influyentes del mundo

Los Catedráticos del Departamento de Inteligencia Artificial de la Universidad Politécnica de Madrid, Pedro Larrañaga y Asunción Gómez se encuentran en la "World's Top 2% Scientists List" recientemente publicada por la Universidad de Stanford.

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La catedrática de la ETSIINF, Concha Bielza, ponente en los Seminarios de la Real Sociedad Matemática Española.

El pasado 30 de abril de 2021 la catedrática Concha Bielza de la Universidad Politécnica de Madrid impartió la conferencia "Estadística y aprendizaje automático: Dos culturas para extraer conclusiones de los datos", invitada dentro de los Seminarios de la Real Sociedad Matemática Española.

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Publicaciones más recientes

A. Jiménez-Martín, E. Gallego, A. Mateos, J.A. Fernández del Pozo (2017), “Restoring a Radionuclide Contaminated Aquatic Ecosystem: A Group Decision Making Problem with Incomplete Information within MAUT Accounting for Veto”Group Decision and Negotiation 26 (4), 653-675.

Mihindukulasooriya, N., Poveda, M., García-Castro, R., Gómez-Pérez, A. (2017): Collaborative Ontology Evolution and Data Quality - An Empirical Analysis, En: OWL: Experiences and Directions – Reasoner Evaluation, 95-114. Springer, DOI: 10.1007/978-3-319-54627-8_8

Martín, M., Jiménez-Martín, A., Mateos, A. (2017): A Possibilistic Reward Method for the Multi-Armed Bandit Problem, Proceedings of the 6th International Conference on Operations Research and Enterprise Systems, Scitepress, 75-84.

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