Pedro Larrañaga imparte la charla plenaria de clausura en el congreso EVOSTAR2022

La charla titulada "Estimation of Distribution Algorithms in Machine Learning" clausuró el congreso EVOSTAR2022 celebrado en Madrid del 20 al 22 de abril de 2022. El congreso reunió a alrededor de 300 investigadores provenientes de todo el mundo y se asienta como el congreso de computación evolutiva mas importante que se celebra en Europa, siendo esta su vigesimoquinta edición.
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Premio al mejor TFM 2020/2021

En el marco de la ayuda recibida por el MUIA en la convocatoria de la UPM para Másteres oficiales, se va a entregar un premio de 700 euros brutos al mejor Trabajo Fin de Máster entre los que se defendieron a lo largo del curso académico 2020/21. 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 el TFM premiado correspondiente al curso 2020/21. Serán candidatos a la obtención de los premios a los mejores TFM los alumnos que hayan sido propuestos para la obtención de la matrícula de honor en su TFM por el tribunal correspondiente. Para proponer la mención de Matrícula de Honor (MH) se tendrán en cuenta los criterios ya aprobados en la CAMIA de 15/12/2012: El alumno crea y difunde técnicas o métodos desarrollados que se han incorporado a la realidad social o empresarial, originando procesos y soluciones informáticas innovadoras; o publicando (o están aceptados) los resultados del TFM en una revista o congreso (nacional o internacional) con revisión por pares. Los candidatos tenían de plazo hasta el día 15 de octubre de 2020 para aportar toda la documentación que consideren oportuna relacionada con la difusión de los resultados alcanzados en su TFM (publicación en revistas, asistencia a congresos…). La Comisión de Matrículas de Honor de TFM se reunirá a principios de Noviembre, y la CAMIA hará oficial la resolución de la concesión de matrículas de honor y premio al mejor TFM en una reunión a celebrar durante el mes de noviembre de 2021.
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Concesión de Premios José Cuena para el curso 2022-2023

La Comisión Académica del Máster U. En Inteligencia Artificial, en su 107ª reunión celebrada el 18 de mayo de 2022, decidió conceder los Premios José Cuena correspondientes al curso académico 2022-23 a los siguientes alumnos: Guillermo Calvo Suárez Javier Cano De la Torre Daniel Carmona Pedrajas Alejandro Corpas Calvo Simon Markmann Irene Tardón Piquer El premio (1000 euros brutos) está cofinanciado por el Departamento de Inteligencia Artificial y por la UPM a través de sus ayudas a másteres oficiales. ¡Enhorabuena a los premiados!
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Premios a mejores Trabajos Fin de Máster 2021/2022

La Comisión Académica del Máster Universitario en Inteligencia Artificial, en su centésima cuarta reunión celebrada el 12 de diciembre de 2022, ha decidido conceder el primer y segundo premio a los mejores Trabajos Fin de Máster defendidos en el MUIA en el curso académico 2021/22 a los siguientes trabajos: 1. Alumno: José Antonio Nicolás Navarro Título: Reconocimiento de emociones a partir de la voz utilizando deep learning Director: Javier de Lope Asiaín 2. Alumno: Enrique Valero Leal Título: Explanations for dynamic Bayesian networks: a case study in climate science Directores: Pedro Larrañaga Múgica, Concha Bielza Lozoya Enhorabuena de parte de la dirección del Máster
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Pedro Larrañaga nuevo miembro de Jakiunde

Pedro Larrañaga elegido por votación nuevo miembro de Jakiunde, la Academia de las Ciencias, las Letras y las Artes del País Vasco. Los miembros de la Academia están reconocidos públicamente por su labor en diferentes disciplinas de las ciencias puras y las aplicadas, la creación artística y el pensamiento crítico y apuestan por trabajar en común para ofrecer a la sociedad su percepción ante los nuevos retos del futuro. Pulsa aquí para más información https://www.jakiunde.eus
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Los profesores del Departamento de Inteligencia Artificial de la UPM, Concha Bielza y Pedro Larrañaga, liderarán la Unidad ELLIS Madrid recientemente creada

El European Laboratory for Learning and Intelligent Systems (ELLIS) ha añadido otra unidad a su red de excelencia en inteligencia artificial: la Unidad ELLIS Madrid --una alianza formada por destacados profesores e investigadores en machine learning de las seis universidades públicas de la Comunidad de Madrid-- es ahora la Unidad ELLIS número 35 y la segunda Unidad ELLIS en España. ELLIS es una red paneuropea de excelencia en IA fundada en 2018 que quiere garantizar que el más alto nivel de investigación en la IA moderna pueda realizarse en las sociedades abiertas de Europa. Las Unidades ELLIS reúnen a los mejores investigadores de IA en diferentes lugares de Europa y cumplen una serie de criterios estrictos para asegurar la excelencia y un nivel máximo de competitividad a nivel internacional. Más información en el siguiente link.
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Concha Bielza acude a Noruega como parte del Consejo Científico Asesor del centro NorwAI (Norwegian Research Center for AI Innovation) recientemente creado.

El pasado 22 de abril de 2022 tuvo lugar en Trondheim la segunda reunión del centro NorwAI, la mayor iniciativa académica en Noruega sobre innovación en inteligencia artificial basada en investigación. Participan en el centro tres universidades, dos institutos de investigación y 11 compañías. Más información en: https://www.ntnu.edu/norwai
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Concha Bielza imparte charla plenaria de inauguración del Workshop "Artificial Intelligence for the Fight Against COVID-19"

La charla titulada "Interpretable machine learning applied to Covid-19 " arrancó el Workshop "Artificial Intelligence for the Fight Against COVID-19" celebrado en Bilbao durante los días 6-8 de abril de 2022, organizado por Basque Center for Applied Mathematics (BCAM). Se repasaron diferentes aplicaciones de aprendizaje automático al Covid-19, principalmente en farmacología, epidemiología, salud y medicina clínica. Después se describieron experiencia propias con datos de hospitales con los que se trabaja, mortalidad del Covid-19, diferencias entre las seis olas de la pandemia en Madrid y Covid-19 persistente. El énfasis se puso en la interpretabilidad de los modelos, donde máquinas y humanos interactúan. Más información en: https://events.bcamath.org/ai4facovid-19/programme/
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Seminarios de profesores visitantes

Ya tenemos disponible la información sobre el seminario para el curso 22/23 que será impartido por un profesor visitante de reconocido prestigio. Este año, por varias razones, no está siendo posible organizar más seminarios; confiamos en cualquier caso que este sea de interés. Poder participar en este tipo de seminarios es una gran ocasión para profundizar en aspectos importantes de la Inteligencia Artificial y de todo lo que la rodea. Las fechas son definitivas, aunque no podemos garantizar que no haya cambios de última hora. Los horarios y el aula se publicarán lo antes posible.   Título: Machine Learning with Functional Data Resumen: Los datos funcionales provienen de procesos que varían sobre un continuo, por ejemplo, el tiempo. Cada vez son más frecuentes (cardiogramas, espectros, señales biométicas, sensores...), y aunque pueden ser tratados mediante técnicas de análisis multivariado, en muchos casos es más útil tratarlos como funciones y adaptar las técnicas generales. El análisis de datos funcionales es la rama de la estadística que estudia este tipo de datos y presenta algunas singularidades debidas, entre otras cosas, a la dimensión infinita de los espacios de funciones y a la continuidad que se asume en las trayectorias. Este curso es una introducción al análisis de datos funcionales en el que se expondrán algunas de las principales características y particularidades de los datos funcionales, así como aspectos metodológicos y técnicas para su tratamiento. Entre los contenidos se incluyen nociones básicas de variables funcionales (procesos estocásticos), representación de datos funcionales, profundidades, reducción de dimensión y modelos de aprendizaje. Las explicaciones se complementarán con Notebooks de Jupyter en los que utilizaremos el paquete de Python scikit-fda para trabajar con datos funcionales. Ponente: José Luís Torrecilla (Universidad Autónoma de Madrid) Breve biografía: José Luis Torrecilla tiene una doble formación como informático y matemático por la Universidad Autónoma de Madrid. Tras pasar por el IBiDat (UC3M-Santander), actualmente es profesor contratado doctor interino en el Departamento de Matemáticas de la UAM. Su investigación se centra en la estadística aplicada, especialmente en las áreas de análisis de datos funcionales, clasificación y reducción de dimensión.     Calendario: Miércoles 21 de junio (de 15h a 18h) - Viernes 23 de junio (de 15h a 18h) - Lunes 26 de junio (de 15h a 19h) Aula: Hemicilio H-1003 (José Cuena) Requisitos: Portátil con Jupyter Notebook y el paquete scikit-fda. Recomendado: conocimientos básicos de aprendizaje automático.  
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Concesión de Premios José Cuena para el curso 2021-2022

La Comisión Académica del Máster U. En Inteligencia Artificial, en su 94ª reunión celebrada el 08 de abril de 2022, decidió conceder los Premios José Cuena correspondientes al curso académico 2021-22 a los siguientes alumnos: Jorge Casajús Setien Paula Cordero Encinar Alejandro Domínguez Campos Miguel Espinosa Miñano Jose Antonio Nicolás Navarro El premio (1000 euros brutos) está cofinanciado por el Departamento de Inteligencia Artificial y por la UPM a través de sus ayudas a másteres oficiales. ¡Enhorabuena a los premiados!
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