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Inteligencia Artificial Explicativa en Aprendizaje Profundo: arrojando luz sobre las cajas negras

1 febrero, 2023 @ 16:00 - 18:00

PONENTE Dña. Clara Isabel López González
AFILIACIÓN Personal Docente Investigador en formación en la Universidad Complutense de Madrid.
RESUMEN En los últimos años el Aprendizaje Profundo ha experimentado un rápido crecimiento, demostrando un gran rendimiento en numerosas técnicas, desde clasificación de imágenes, segmentación semántica, detección de objetos, hasta lenguaje natural. Gracias a este éxito el uso de redes neuronales se ha extendido a diversas disciplinas más allá de la investigación, como puede ser la medicina en la detección de enfermedades o la conducción autónoma en la detección de obstáculos. Es, por tanto, de suma importancia poder explicar e interpretar los resultados obtenidos. Sin embargo, estas técnicas entran dentro de lo que se conoce como modelos de caja negra, y aun conociendo su funcionamiento no somos capaces de explicar el proceso de toma de decisiones que llevan a cabo. Para hacer frente a este problema se han desarrollado diferentes métodos bajo el paraguas de la Inteligencia Artificial Explicativa (xAI), los cuales pretenden ayudar a interpretar qué aprenden las redes neuronales. En este seminario se presenta el concepto de Inteligencia Artificial Explicativa, distintos métodos y aplicaciones dentro del campo de la Visión Artificial.
BIO Clara Isabel López González es graduada en Matemáticas y Física por la Universidad Complutense de Madrid. Estudió el Máster en Matemáticas en la Universidad de Padua y el Máster en Matemáticas y Aplicaciones en la Universidad de Burdeos. Actualmente es estudiante de doctorado en Ingeniería Informática en la UCM. Su investigación se centra en el análisis de mecanismos explicativos en Aprendizaje Profundo para procesamiento de imágenes de exterior.

 

Detalles

Fecha:
1 febrero, 2023
Hora:
16:00 - 18:00
Categoría del Evento:

Local

Salón de grados del Departamental 2
Campus de Móstoles de la URJC
Móstoles, Madrid 28933 España
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