Objetivo general del semillero

El semillero de Inteligencia Artificial se enfoca en el desarrollo de algoritmos y modelos de aprendizaje de máquina para el procesamiento de datos de fuentes variadas como datos de ecoacústica y bioacústica, bioseñales, imágenes satelitales, imágenes hiperespectrales y multiespectrales, entre otros. La idea principal del semillero es utilizar métodos tanto supervisados como no supervisados para poder obtener modelos robustos que logren extraer características representativas de los datos e identifiquen la información objetivo, que bien podría ser la asignación de una etiqueta a una señal o imagen, el agrupamiento de datos con características similares, o la segmentación de datos. Para resolver los diferentes problemas planteados, el semillero realiza sesiones presenciales semanales. Las sesiones pueden ser de tipo teóricas o prácticas dependiendo de la etapa del proyecto y de la necesidad de los estudiantes para el desarrollo de las actividades de investigación. Las clases teóricas consisten en la explicación de conceptos y formulación matemática de las técnicas y modelos a emplear, bases sobre la metodología de investigación y guías para la escritura científica. Las sesiones prácticas se desarrollan con ayuda de software especializado para la programación de modelos, pruebas y evaluación de resultados, adicionalmente, se utilizan equipos y hardware especializado.

Objetivos específicos del semillero

No hay objetivos específicos definidos

Misión del semillero

Visión del semillero