Inteligencia Artificial2018-11-14T10:55:47-03:00
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INTELIGENCIA ARTIFICIAL

La Inteligencia Artificial (IA) es una disciplina que, en su visión más moderna, se centra en la investigación y desarrollo de diversos aspectos de agentes que emulan el comportamiento humano. La tareas que pueden realizar estos agentes suele dividirse en 1) percibir/capturar su entorno, 2) representar internamente tales percepciones y el conocimiento del dominio, 3) razonar y sacar conclusiones a partir del conocimiento adquirido, 4) aprender a partir de las situaciones resueltas nuevo conocimiento y, finalmente, 5) actuar/operar sobre su entorno como consecuencia de las etapas anteriores.

Keywords: Percepción y Reconocimiento de Patrones, el Procesamiento del Habla y del Lenguaje Natural, Extracción de Información, Representación de conocimiento, Redes Neuronales, Aprendizaje Automático, Ciencias de los Datos y su aplicación interdisciplinaria a Neurociencia.

Investigadores Consolidados

Acevedo, Daniel Germán
Altszyler, Edgar
Bianchi, Bruno
Brusco, Pablo
Carrillo, Facundo
Cotik, Viviana Erica
Fernandez Slezak, Diego
Ferrer, Luciana
Kamienkowski, Juan Esteban
López y Rosenfeld, Matías
Martínez, María Vanina
Riera, Pablo
Rodriguez, Ricardo Oscar
Segura, Enrique Carlos

Investigadores en Formación

Belloli, Laouen Mayal
BUJÍA, Gastón
CARE, Damián Ariel
ESTÉVEZ, Mariel
ESTIENNE, Lautaro Nicolás
Furman, Damián Ariel
Gauder, María Lara
Grimaldi, Daniel
JUANTORENA, Gustavo Ezequiel
Lado, Gustavo
Landfried, Gustavo Andrès
Pepino, Leonardo
Travi, Fermín
VALENTINI, Francisco
Vidal Domínguez, Jazmín

Más información del área.

Premio “Amazon Research Awards” a investigadores del ICC

14/junio/2024|0 Comments

Los investigadores Sebastián Uchitel, Víctor Braberman y Luciana Ferrer recibieron el prestigioso premio “Amazon Research Awards”, en las categorías de Razonamiento Automático (Uchitel-Braberman) e Inteligencia Artificial Generativa (Ferrer). Los premios fueron otorgados a 98 investigadores de todo el mundo, que representan a 51 universidades de 15 países, lo cual evidencia la calidad de los trabajos presentados por nuestros investigadores.

Transductores diferenciables para sistemas híbridos: una alternativa para mejorar el reconocimiento automático del habla

18/octubre/2023|0 Comments

Los sistemas híbridos de reconocimiento del habla humana se caracterizan por combinar redes neuronales con transductores de estados finitos y buscan transcribir la voz a texto de una manera más controlada, reduciendo la aparición de errores. En este contexto, investigadores del ICC están trabajando en el desarrollo de algoritmos aplicados a estos sistemas para poder facilitar su uso y que posteriormente se puedan entrenar de forma conjunta las redes y los transductores.

Reconocimiento internacional a investigadores argentinos por el desarrollo de herramientas computacionales para controlar la pandemia

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Detección de epidemias a partir de textos periodísticos

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Investigadores desarrollan un proyecto para detectar epidemias utilizando el monitoreo y análisis de textos periodísticos escritos en español. El trabajo tiene como principales desafios anotar un corpus de textos para validar y procesar los datos extraídos e implementar algoritmos que aprendan automáticamente de esos mismos datos. Este proceso de trabajo se convirtió en una reciente tesis de licenciatura.

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