Inteligencia artificial, aprendizaje automático y ciencia de datos
Desarrollo y aplicación de métodos de inteligencia artificial y aprendizaje automático para clasificación, predicción, reconocimiento de patrones, modelado y extracción de conocimiento a partir de datos.
Esta línea incluye técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado, redes neuronales artificiales, aprendizaje profundo e inteligencia artificial explicable.
Procesamiento de lenguaje natural
Desarrollo y aplicación de métodos computacionales para la representación, procesamiento y análisis de lenguaje natural.
Incluye tareas como extracción de información, reconocimiento de entidades, análisis de documentos, representación semántica y utilización de modelos de lenguaje.
Procesamiento de imágenes y visión por computadora
Desarrollo y aplicación de métodos para procesamiento, análisis e interpretación automática de imágenes y video.
Incluye problemas de segmentación, clasificación, detección, extracción de características, reconstrucción y reconocimiento de patrones visuales.
Adquisición, procesamiento y análisis de señales y bioseñales
Desarrollo y aplicación de métodos para la adquisición, procesamiento, caracterización y análisis inteligente de señales.
Se tiene especial interés en señales fisiológicas y bioseñales como EEG, EMG, ECG y EOG, utilizando técnicas de procesamiento digital de señales, aprendizaje automático e inteligencia artificial.
Integración y análisis multimodal de datos
Desarrollo de métodos para integrar y analizar información proveniente de diferentes fuentes y modalidades.
Esta línea considera la combinación de señales, imágenes, video, texto y datos estructurados mediante técnicas de inteligencia artificial y ciencia de datos, con el objetivo de obtener representaciones y modelos que aprovechen información complementaria de distintas fuentes.
