Como sabes, antes de las vacaciones arrancamos una serie de encuentros de nuestro Club sobre Inteligencia Artificial donde contamos con Antonio Torralba (MIT) como un padrino de excepción. Estas técnicas están cada vez más presentes en todos los campos científicos y han impulsado grandes avances en los últimos años convirtiéndose en herramientas indispensables. Por lo tanto, queremos seguir reuniendo de manera periódica a la comunidad investigando en temas de inteligencia artificial y modelado predictivo. 

Esta vez contaremos con dos charlas que esperamos sean de vuestro interés:

1. “Sequential Decision Making en Entornos con Incertidumbre” por Carlos Riquelme
2. “Metodología de Inferencia Causal” por Juan Gamella

Algunos de los temas que trataremos son los siguientes:

• ¿Cuáles han sido los recientes avances más importantes en su  campo de interés?
• ¿Cuál es el estado actual del campo?
• ¿Cuál es su visión sobre el futuro de su campo?
• ¿Cuáles han sido sus mayores éxitos y fracasos personales?

¡Esperamos veros a todos!

*Carlos Riquelme es Licenciado en Matemáticas e Informática por la Universidad Autónoma de Madrid. Después de completar su master en Matemáticas en la Universidad de Oxford como Becario Caja-Madrid, Carlos realizó un doctorado en la Universidad de Stanford, enfocado principalmente en statistical machine learning. Tras breves estancias en Twitter y Facebook, se unió a Google Brain como research scientist, primero en Mountain View, California, y actualmente en Zurich, Suiza. Sus intereses de investigación se han centrado en soluciones eficientes al exploration-exploitation dilemma en sequential decision making y reinforcement learning. Recientemente, Carlos se ha centrado en conditional computation: modelos masivos de deep learning que activan solo un pequeño subconjunto de la red dependiendo del input.

*Juan es graduado en Matemáticas e Informática por la Universidad Politécnica de Madrid. Tras un Máster en la ETH de Zürich como becario «la Caixa», comenzó su doctorado en el Seminar for Statistics de la misma universidad, bajo la supervisión de Peter Bühlmann, Jonas Peters y Christina Heinze-Deml. Su área de investigación es Causality: el estudio de las relaciones de causa y efecto, y su relación al proceso científico, statistical modelling y data analysis.