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Interpretabilidad con redes bayesianas
Autores:
Larrañaga, Pedro
Este trabajo analiza las potencialidades en interpretabilidad del paradigma conocido como red bayesiana enfatizando su transparencia y versatilidad para llevar a cabo distintos tipos de razonamiento, como por ejemplo el predictivo, diagnóstico, intercausal, contrafáctico, o abductivo.
Transformación de la movilidad urbana: aplicaciones y perspectivas de la inteligencia artificial
Autores:
Laña, Ibai
Este trabajo analiza las aplicaciones de la inteligencia artificial en la movilidad urbana.
Grandes modelos de lenguaje: ¿de la predicción de palabras a la comprensión?
Autores:
Gómez-Rodríguez, Carlos
Este trabajo presenta un recorrido histórico sobre la investigación en Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), explicando de manera didáctica cómo se ha llegado al desarrollo de los grandes modelos de lenguaje (Large Language Models, LLM), que sustentan herramientas tan populares en la actualidad como ChatGPT,…
Un sistema de inteligencia artificial rápido y eficiente energéticamente
Autores:
Duato, José
Este trabajo presenta un nuevo modelo de aprendizaje automático que, aunque basado en una red lineal, logra comportarse de manera no lineal, emulando las características de las redes neuronales con la función de activación ReLU (Rectified Linear Unit).
Inteligencia artificial y cerebro computacional a través de la fusión de datos
Autores:
Bustince, Humberto
Este trabajo presenta algunas herramientas de inteligencia artificial que pueden ayudar a pacientes afectados por problemas neurológicos mediante la neurociencia computacional.