Proyectos por año
Perfil de la organización
Perfil de la organización
Este grupo tiene como principal objetivo el desarrollo de aplicaciones e investigaciones en el área de reconocimiento de patrones e inteligencia artificial aplicada. Se orienta a la solución de problemas de la sociedad, buscando contribuir con el conocimiento especializado que se forma en la universidad para desarrollar proyectos interdisciplinarios entre la universidad y la empresa, y busca, así, contribuir en la formación de recurso especializado para la generación de conocimiento científico en dicha área.
Objetivos de desarrollo sostenible de las Naciones Unidas
En 2015, los estados miembros de las Naciones Unidas acordaron 17 Objetivos de desarrollo sostenible (ODS) globales para erradicar la pobreza, proteger el planeta y garantizar la prosperidad para todos. Nuestro trabajo contribuye al logro de los siguientes ODS:
Huella digital
Profundizar en los temas de investigación en los que Grupo de Inteligencia Artificial PUCP está activo. Estas etiquetas de temas provienen de las obras de los integrantes de esta organización. Juntos, forma una huella digital única.
Colaboraciones y áreas de investigación principales de los últimos cinco años
Colaboración externa reciente a nivel de país/territorio. Para consultar los detalles, haga clic en los puntos o
Perfiles
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Hugo Alatrista Salas, Dr
- Sección de Ingeniería Informática - PROFESOR
- Grupo de Inteligencia Artificial PUCP - INVESTIGADOR
- Grupo para el Manejo de Crisis y Desastres - INVESTIGADOR
Persona: Researcher, Academic
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Cesar Armando Beltran Castañon, Dr
- Sección de Ingeniería Informática - PROFESOR
- Grupo AVATAR - INVESTIGADOR
- Grupo de Innovacion Tecnologica - INVESTIGADOR
- Grupo de Inteligencia Artificial PUCP - COORDINADOR_GRUPO
Persona: Researcher, Academic
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Layla Hirsh Martinez, Dr
- Sección de Ingeniería Informática - PROFESOR
- Grupo de Inteligencia Artificial PUCP - INVESTIGADOR
Persona: Researcher, Academic
Proyectos
- 1 Terminado
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Aplicación de técnicas de biclustering y comités de clasificadores en la predicción de interacciones causales gen-gen a partir de datos observacionales temporales de expresión génica
Villanueva Talavera, E. R. (Investigador principal) & Beltran Castañon, C. A. (Otro)
3/01/17 → 3/01/19
Proyecto: Investigación
Producción científica
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Findings of the Second AmericasNLP Competition on Speech-to-Text Translation
Ebrahimi, A., Mager, M., Wiemerslage, A., Denisov, P., Oncevay, A., Liu, D., Koneru, S., Ugan, E. Y., Li, Z., Niehues, J., Romero, M., Torre, I. G., Alumäe, T., Kong, J., Polezhaev, S., Belousov, Y., Chen, W. R., Sullivan, P., Adebara, I. & Talafha, B. y 14 otros, , 2023, En: Proceedings of Machine Learning Research. 220, p. 217-232 16 p.Producción científica: Contribución a una revista › Artículo de la conferencia › revisión exhaustiva
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Investigating Generative Neural-Network Models for Building Pest Insect Detectors in Sticky Trap Images for the Peruvian Horticulture
Cabrera, J. & Villanueva, E., 20 abr. 2022, Information Management and Big Data. p. 356-369 14 p. (Information Management and Big Data).Producción científica: Capítulo del libro/informe/acta de congreso › Capítulo › revisión exhaustiva
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RepeatsDB in 2021: Improved data and extended classification for protein tandem repeat structures
Paladin, L., Bevilacqua, M., Errigo, S., Piovesan, D., Mičetić, I., Necci, M., Monzon, A. M., Fabre, M. L., Lopez, J. L., Nilsson, J. F., Rios, J., Menna, P. L., Cabrera, M., Buitron, M. G., Kulik, M. G., Fernandez-Alberti, S., Fornasari, M. S., Parisi, G., Lagares, A. & Hirsh, L. y 3 otros, , 8 ene. 2021, En: Nucleic Acids Research. 49, D1, p. D452-D457Producción científica: Contribución a una revista › Artículo › revisión exhaustiva
Acceso abierto32 Citas (Scopus)