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Top Stories

Nuevo libro de los catedráticos de la UPM, Concha Bielza y Pedro Larrañaga

El libro, publicado por la editorial Cambridge University Press introduce al lector en diferentes técnicas relacionadas con el machine learning y los modelos estadísticos aplicados a la neurociencia.

Los catedráticos de la ETSI Informática de la  Universidad Politécnica de Madrid, Concha Bielza y Pedro Larrañaga han publicado un nuevo libro en el que recogen algunas de sus aportaciones más destacadas en materia de neurociencia computacional.

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Pedro Larrañaga ponente en el debate online organizado por la Fundación Pfizer sobre "Medicina del Futuro: Inteligencia Artificial y Terapia Génica"

La inteligencia artificial y la terapia génica se posicionan como grandes aliadas en la medicina del futuro

Pedro Larrañaga, catedrático de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial en la Universidad Politécnica de Madrid, ha participado en la VII edición de sus encuentros "Ciencia en Constante Evolución" celebrada por La Fundación Pzifer, en un coloquio en torno a la "Medicina del futuro: Inteligencia Artificial y Terapia Génica", para analizar en profundidad las oportunidades que ambas disciplinas ofrecen en el terreno de la salud.

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Big Data e Inteligencia Artificial para la detección la riqueza oculta, el abuso de la ingeniería fiscal agresiva, el blanqueo de capitales y el fraude en España

El Profesor Alfonso Mateos Caballero y su doctorando Ignacio González García, a través de algoritmos, las nuevas tecnologías Big Data y de Inteligencia Artificial detectan la riqueza oculta, el abuso de la ingeniería fiscal agresiva, el blanqueo de capitales y el fraude en España. Identificando más de 170 millones de relaciones familiares no declaradas y a los propietarios reales de más de medio billón de euros y detectando que 2.532.964 ciudadanos poseen una riqueza mucho mayor de la declarada a través de un entramado de empresas.

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Dos proyectos compuestos por profesores del DIA han recibido ayudas de la Fundación BBVA a Equipos de Investigación Científica sobre SARS-CoV-2 y COVID-19 en Big Data e Inteligencia Artificial

La Fundación BBVA ha adjudicado las Ayudas a Equipos de Investigación Científica sobre SARS-CoV-2 y COVID-19. Dos proyectos compuestos por profesores del Departamento de Inteligencia Artirficial de la Escuela Técnica Superior de Ingenieros Informáticos han sido beneficiados por las ayudas dentro del área de conocimiento en Big Data e Inteligencia Artificial.

En concreto los proyectos son los siguientes:

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Noticias

Convocatoria Premios a los dos mejores TFM Curso 2019/20

En el marco de la ayuda recibida por el MUIA en la convocatoria de la UPM para Másteres oficiales, se van a entregar dos premios (de 450 euros brutos, cada uno de ellos) a los dos mejores Trabajos Fin de Máster que se defendieron a lo largo del curso académico 2019/20.

Se constituirá una Comisión de Matrículas de Honor de TFM dentro de la CAMIA que además de asignar las matrículas de honor que correspondan (en función del número de TFM defendidos), decidirá los dos TFM premiados correspondientes al curso 2019/20.

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Acto de bienvenida al MUIA. Curso 2020/21

El lunes 7 de septiembre se celebrará un acto de bienvenida al Máster U. en Inteligencia Artificial para los alumnos de nuevo ingreso en la titulación a las 17:00 de forma online en Microsoft Teams (institucional UPM). Se ha creado un equipo en Teams con los alumnos para que puedan asistir a dicho evento.

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Publicado el calendario académico y horarios para el curso 2020-21

Ya está disponible el calendario académico y horarios para el próximo curso 2020-21 en el siguiente enlace.

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Periodo de matriculación del MUIA para el curso 2020/21 (Regular annual registration period: Academic course 2020/21)

El periodo de matriculación del Máster U. en Inteligencia Artificial para el curso académico 2020/21 es del 22 de julio al 4 de agosto y del 14 al 30 de septiembre de 2020. Se recomienda a los alumnos admitios que matriculen en el periodo de matriculación en julio, en el que se podrían alcanzar el cupo de alumnos de algunas asignaturas.

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