XII ValgrAI Matinal de Investigación
ValgrAI se complace en anunciar la duodécima edición de los “ValgrAI Matinales de Investigación”, manteniendo su compromiso de proporcionar un espacio para el intercambio y la discusión sobre las últimas innovaciones en el campo de la inteligencia artificial. Este evento se llevará a cabo de forma virtual a través de Teams, ofreciendo una excelente oportunidad para que investigadores, académicos y profesionales conecten y exploren las nuevas tendencias y desarrollos en IA.
Invitamos a todas las personas interesadas en la tecnología de vanguardia a participar en este matinal, donde se expondrán dos investigaciones revolucionarias realizadas por destacados académicos. Esta sesión virtual será una ocasión única para aprender cómo la inteligencia artificial está transformando sectores clave y abriendo nuevas posibilidades.
Ponencias del XII ValgrAI Matinal de Investigación:
La asignación de estados cerebrales dinámicos utilizando redes de estados eco
Ponente: Wael el-Deredy
Los patrones de actividad transitorios y recurrentes en el EEG espontáneo se consideran propiedades computacionales fundamentales del cerebro que moldean el comportamiento y la función cerebral. En este trabajo, se explora el potencial de las Redes de Estados Eco (ESN) para la asignación dinámica de estados cerebrales a partir de datos de neuroimagen. Las ESN son redes neuronales recurrentes con neuronas conectadas aleatoriamente que funcionan como sistemas dinámicos no lineales. Esta investigación busca capturar patrones temporales y dependencias relevantes en los datos de EEG, reproduciendo sus dinámicas no lineales y proporcionando una representación compacta que refleja la evolución de las señales cerebrales a lo largo del tiempo.
Identificación y categorización de estereotipos raciales en textos y de memes sexistas: Un enfoque basado en aprendizaje por desacuerdo
Ponente: Elias Urios Alacreu
Las arquitecturas profundas son el estado del arte actual en la predicción de la calidad subjetiva de las imágenes. Normalmente, estos modelos se evalúan en función de su capacidad para correlacionarse con la opinión humana en bases de datos con una serie de distorsiones que pueden aparecer en los medios digitales. Este trabajo final de máster propone la creación de sistemas de aprendizaje profundo orientados a la identificación y categorización de estereotipos raciales en texto (DETESTS-Dis) y estereotipos sexistas en memes (EXIST 2024). La investigación se enfoca en el paradigma de aprendizaje con desacuerdos, buscando integrar las diferentes perspectivas de los anotadores en los sistemas para hacerlos más generalizables. Los resultados destacan la importancia de incluir el desacuerdo como señal en lugar de ruido, mostrando cómo en algunos casos el paradigma propuesto supera al enfoque clásico. Además, se realiza un análisis de la importancia del contexto para la tarea de detección de estereotipos, destacando su eficacia en la clasificación de los memes.
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Próximo evento
Nos complace anunciar que la siguiente edición del ValgrAI Matinal de Investigación se llevará a cabo el 1 de noviembre de 2024. Invitamos a todos los interesados en las fronteras de la inteligencia artificial a participar y/o unirse a nosotros. No pierdas la oportunidad de estar al frente de las discusiones más relevantes en el campo y de contribuir a la configuración del futuro de la tecnología.
Para inscripciones y más información, por favor contacta con info@valgrai.eu.
¡Esperamos verte el mes que viene para seguir explorando y moldeando juntos el futuro de la inteligencia artificial!
