Objetivos

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 y en su aplicación a problemas concretos de Modelado y Predicción.

Desarrollo de la investigación

Desarrollo de la investigación

Desarrollo de investigaciones básicas en Aprendizaje Automático e Inteligencia Computacional, con un énfasis especial en Redes Neuronales, Máquinas de Vectores Soporte y Métodos de Núcleos.

Aplicación de la investigación

Aplicación de la investigación

Aplicación de las investigaciones anteriores a problemas concretos de Modelado y Predicción con un énfasis inicial en modelos de previsión de demanda eléctrica, de generación de energía eólica y de detección preventiva de eventos críticos en grandes sistemas informáticos.

Difusión de la investigación

Difusión de la investigación

Difusión de la actividad investigadora y de innovación relacionada con la Lingüística computacional con seminarios, cursos, etc.

OTROS OBJETVOS DE LA CÁTEDRA.

  • Mantenimiento evolutivo de aquellas aplicaciones o productos de Modelado y Predicción que el IIC posea o desarrolle en un futuro.
  • Formación y asesoría del personal del IIC en aspectos teóricos o prácticos conducente a la constitución de un grupo de competencia en Modelado y Predicción.
  • Dirección y supervisión de Trabajos Fin de Grado, Trabajos Fin de Máster o Tesis Doctorales que se puedan desarrollar dentro de la Cátedra.

LA EXPERIENCIA DE 10 AÑOS

La Cátedra UAM-IIC Ciencia de datos y aprendizaje automático es fruto de un convenio entre la Universidad Autónoma de Madrid (UAM) y el Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC) que entró en vigor en julio de 2008.