Proyectos vigentes

  1. INSTITUTO INTERUNIVERSITARIO DATA SCIENCE AND COMPUTATIONAL INTELLIGENCE (DASCI)

    FRANCISCO HERRERA TRIGUERO

  1. INTELIGENCIA ARTIFICIAL FIABLE, SEGURA Y GOBERNABLE EN EL ESCENARIO DE LA IA CENTRADA EN LOS DATOS

    FRANCISCO HERRERA TRIGUERO, ROSA ANA MONTES SOLDADO

  1. DISEÑO DE MODELOS DE APRENDIZAJE CONFIABLES PARA DATOS COMPLEJOS: APLICACIÓN EN DIAGNÓSTICO TEMPRANO SOBRE TRASTORNOS DEL NEURODESARROLLO

    ALBERTO LUIS FERNÁNDEZ HILARIO, ISAAC TRIGUERO VELÁZQUEZ

  2. INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y AUTONOMÍA HUMANA. HACIA UNA ÉTICA PARA LA PROTECCIÓN Y MEJORA DE LA AUTONOMÍA EN SISTEMAS RECOMENDADORES, ROBÓTICA SOCIAL Y REALIDAD VIRTUAL

    FRANCISCO DAMIÁN LARA SÁNCHEZ

  1. INTELIGENCIA ARTIFICIAL ÉTICA, RESPONSABLE Y DE PROPÓSITO GENERAL PARA CIBERSEGURIDAD

    FRANCISCO HERRERA TRIGUERO

  2. CIENCIA DE DATOS FIABLE Y RESPONSABLE: APLICACIONES, DATOS COMPLEJOS E INTELIGENTES, APRENDIZAJE AUTOMÁTICO AVANZADO (TRUST-REDAS)

    SALVADOR GARCÍA LÓPEZ, FRANCISCO HERRERA TRIGUERO

Proyectos finalizados

2023

  1. ARQUS R.I. - ARQUS RESEARCH AND INNOVATION

    DOROTHY ANNE KELLY

  2. ÉTICA DIGITAL. LA MEJORA MORAL DESDE UN USO INTERACTIVO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

    FRANCISCO DAMIÁN LARA SÁNCHEZ

  3. SINGULAR-SOCO: APPROACHING SINGULAR PROBLEMS IN MACHINE LEARNING WITH SOFT COMPUTING TECHNIQUES.

    ALBERTO LUIS FERNÁNDEZ HILARIO, SALVADOR GARCÍA LÓPEZ

2022

  1. ELBA - EUROPEAN LIQUID BIOPSIES ACADEMY - TOWARDS WIDESPREAD CLINICAL APPLICATION OF BLOOD-BASED DIAGNOSTIC TOOLS

    ALBERTO LUIS FERNÁNDEZ HILARIO, MICHAEL HACKENBERG

2020

  1. PROGRAMA DE INTENSIFICACION

    ALBERTO LUIS FERNÁNDEZ HILARIO

2018

  1. BIG DATA PREPROCESSING: MODELS AND TOOLS TO IMPROVE THE QUALITY OF DATA BIGDAPTOOLS,

    FRANCISCO HERRERA TRIGUERO

  2. REDUCCIÓN DE DATOS PARA MINERÍA DE DATOS CON TÉCNICAS DE SOFT COMPUTING

    FRANCISCO HERRERA TRIGUERO

2016

  1. NUEVOS RETOS EN EL USO DE TÉCNICAS DE SOFT COMPUTING EN MINERÍA DE DATOS

    FRANCISCO HERRERA TRIGUERO

2015

  1. APRENDIZAJE DE REGLAS QUE SATISFACEN PREDICCIONES MONOTÓNICAS CON SISTEMAS DIFUSOS GENÉTICOS

    SALVADOR GARCÍA LÓPEZ

2011

  1. KEEL-CTNC: APRENDIZAJE EVOLUTIVO DE SISTEMAS BASADOS EN REGLAS DIFUSAS, DATOS IMBALANCEADOS Y MINERIA DE PATRONES DE INTERES Y FRECUENTES. PREPROCESAMIENTO DE DATOSY ESCALABILIDAD DE LOS ALGORITMOS EN

    FRANCISCO HERRERA TRIGUERO