Cátedra de Ciencia de datos y aprendizaje automático

Cátedra de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático

El Instituto de Ingeniería del Conocimiento con la creación de esta cátedra tiene como propósito fomentar la investigación, la innovación y la formación en Aprendizaje Automático e Inteligencia Computacional y en su aplicación a problemas concretos de Modelado y Predicción.

Objetivo

El objetivo principal de la Cátedra es fomentar la investigación, la innovación, y la formación y difusión en cuestiones básicas de Aprendizaje Automático e Inteligencia Computacional.

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Actividades

Seminarios relacionados con el Aprendizaje Automático e Inteligencia Artificial, con mayor foco en Redes Neuronales, Máquinas de Vectores Soporte y Métodos de Núcleos.

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Grupo de energía

El grupo de trabajo en energías renovables busca ser un punto de encuentro entre diversos actores en el campo de las energías renovables, en concreto, la eólica y la solar.

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SEMINARIO
Predicción de radiación solar mediante la combinación de modelos meteorológicos y técnicas de postproceso estadístico.

VIERNES 01 de MARZO de 2019

A las 12:00 horas

AULA 4 | EPS | UAM

RESUMEN:

En esta charla se tratarán los principales problemas que se encuentran a la hora de realizar predicciones acertadas, y cómo las modernas técnicas estadísticas y de aprendizaje automático pueden ayudar a mejorar los resultados.

PONENTE:

José Luis Casado. Responsable de aplicaciones de modelos numéricos a las energías renovables en AEMET.

MÁS INFORMACIÓN

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DIRECTOR DE LA CÁTEDRA

La cátedra UAM-IIC de Ciencia de datos y Aprendizaje Automático está dirigida por José Ramón Dorronsoro, Catedrático de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la UAM e investigador sénior del IIC.

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