Congreso Scalable Uncertainty Management 2017

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Congreso Scalable Uncertainty Management 2017

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Características:
  • Fechas de realización: Del 04 de octubre de 2017 al 06 de octubre de 2017
  • Horario:

    Miércoles día 4 de 9:30 a 13:00 y de 14:30 a 18:30 horas.

    Jueves día 5 de 9:00 a 13:15 y de 14:30 a 18:30 horas.

    Viernes día 6 de 9:00 a 13:15 y de 14:30 a 18:30 horas.

  • Duración: 21
  • Número de plazas: 50
  • Fechas de inscripción: Del 12 de junio de 2017 al 04 de octubre de 2017
  • Lugar de celebración: E.T.S.I. Informática y Telecomunicaciones. Universidad de Granada.
Objetivos:

Se pretende la exposición de trabajos que vengan de todas las áreas de gestión y razonamiento con tipos importantes y complejos de información incierta, incompleta o inconsistente. Análisis de riesgos, aprendizaje automático, redes de creencias, lógicas de incertidumbre, revisión y actualización de creencias, argumentación, tecnologías de negociación, aplicaciones de web semántica, motores de búsqueda, sistemas de ontologías, fusión de información, recuperación de información, procesamiento del lenguaje natural, extracción de información, reconocimiento de imágenes, sistemas de visión y minería de datos y textos.

Entre los temas de interés que se consideran en la conferencia están los siguientes:

Información imperfecta en bases de datos

  • Métodos para modelar, indexar y consultar bases de datos inciertas.
  • Top-k consultas, procesamiento de consultas skyline y ordenación.
  • Procesamiento aproximado y difuso de consultas.
  • Incertidumbre en la integración e intercambio de datos.
  • Incertidumbre e imprecisión en los sistemas de información geográfica.
  • Bases de datos probabilísticas y bases de datos posibilísticas.
  • Confianza de los datos.
  • Resumen de datos.
  • Conjuntos de datos muy grandes.

Información imperfecta en recuperación de información y aplicaciones web semánticas

  • Correspondencia aproximada de esquemas y ontologías.
  • La incertidumbre en las lógicas de descripción y la programación lógica.
  • Aprendizaje para ordenación, personalización y preferencias del usuario.
  • Modelos de lenguaje probabilístico.
  • Combinación de modelos de espacio vectorial con representaciones simbólicas.
  • Razonamiento inductivo para la web semántica.

Información imperfecta en la inteligencia artificial

  • Aprendizaje relacional estadístico, modelos gráficos, inferencia probabilística.
  • Argumentación, razonamiento revisable, revisión de creencias.
  • Lógicas ponderadas para la gestión de la incertidumbre.
  • Razonamiento con probabilidad imprecisa, teoría de Dempster-Shafer, teoría de la posibilidad.
  • Razonamiento aproximado, razonamiento basado en la similitud, razona-miento analógico.
  • Planificación bajo incertidumbre, razonamiento sobre acciones, razonamiento espacial y temporal.
  • Especificaciones de preferencias incompletas.
  • Aprendizaje a partir datos.

Análisis de riesgo

  • Incertidumbre aleatoria vs. Epistémica.
  • Métodos de obtención de incertidumbre.
  • Métodos de propagación de incertidumbre.
  • Métodos de análisis de decisiones.
  • Herramientas para sintetizar los resultados.
  • En la conferencia, se esperan tanto trabajos originales en formato extenso o reducido, como resúmenes extendidos de trabajos recién publicados en revistas y conferencias de prestigio, para su difusión y discusión.
Destinatarios:

Los destinatarios del congreso son investigadores en el ámbito internacional dentro de las citadas áreas de investigación.

Contenido:

La Conferencia Internacional de Gestión Escalable de la Incertidumbre (Scalable Uncertainty Management - 2017) es un evento anual que comenzó a realizarse en 2007 con el objetivo de explotar y fortalecer la conexión entre las comunidades investigadores de Inteligencia Artificial y de Bases de Datos.  El objetivo de esta conferencia es reunir a todos aquellos investigadores interesados en la gestión de información incierta, incompleta o incoherente. Dicha información se origina comúnmente en aplicaciones en las que se requiere un esfuerzo computacional significativo para procesar los datos de una manera sensata y justificable desde el punto de vista semántico. Entre las aplicaciones donde esto ocurre podemos citar las Bases de Datos, la Web y las Ciencias de la Vida.

Miércoles 4 de octubre   


08:30 - 09:15Registro
09:15 - 09:30Apertura
09:30 - 10:30Plenaria 1
Fabio Cozman. Universida de Sao Paulo
10:30 - 11:00Café
11:00 - 13:00Sesión 1
13:00 - 14:30Almuerzo
14:30 - 16:00

Tutoriales 1
Francisco Herrera. Universidad de Granada,  España

Antonio Salmerón. Universidad de Almeria, Granada

16:00 - 16:30Café
16:30 - 18:30Sesión 2
20:00 - 22:00Cocktail de bienvenida

Jueves 5 de octubre


09:00 - 10:00
Plenaria 2
Alberto Bugarín. Universidad de Santiago de Compostela, España
10:00 - 10:30
Café
10:30 - 12:30
Sesión 3
12:30 - 13:15
Tutoriales 2
Inés Couso. Universidad de Oviedo, España
13:15 -14:30
Almuerzo
14:30 - 16:30

Tutoriales 3

Rafael Peñaloza-Nyssen. Universidad Libre de Bozen-Bolzano. Italia

Régis Sabbadin. INRA, Francia

16:30 - 17:00
Café
17:00 - 18:30
Sesión 4
20:00 - 23:00
Cena de Gala

Viernes 6 de octubre


09:00 - 10:00

Plenaria 3

Martin Theobald. Universidad de Luxemburgo, Luxemburgo

10:00 - 13:00
Café
10:30 - 12:30
Sesión 5
12:30 - 13:15

Tutoriales 3

Laurent Vercouter. LITIS/INSA Rouen, Francia

13:15 - 14:30
Almuerzo
14:30 - 16:30

Tutoriales 4

Olivier Cailloux. Laboratoire Génie, École Centrle Paris, Francia

Nic Wilson. University College Cork, Irlanda

16:30 - 17:00
Café
17:00 - 18:30
Sesión 6
18:30 - 18:45
Clausura


Precio de matrícula:

Cuota inscripción hasta el 30 de junio: 475 €

Cuota inscripción a partir del 1 de julio: 600 €

Cuota inscripción para ponentes de tutoriales: 235 €

Extra cena de gala: 100 €

Medios de pago:

  • Ingreso o transferencia a la cuenta reflejada en la hoja de inscripción, indicando en el “Concepto” los apellidos del alumno y el código del curso que aparece reflejado en esta misma hoja tras su nombre.
  • Con tarjeta bancaria, en las instalaciones de la Fundación.
Proceso de Matriculación:

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Entidades participantes:
Organiza:


Dirige:

DANIEL SÁNCHEZ FERNÁNDEZ. PROFESOR TITULAR DE UNIVERSIDAD. DEPARTAMENTO DE CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN E INTELIGENCIA ARTIFICIAL. UNIVERSIDAD DE GRANADA.

Observaciones:

La Fundación General Universidad de Granada-Empresa se reserva el derecho a no celebrar el presente curso si no se alcanzara el número mínimo de alumnos necesarios para su adecuado desarrollo. Asimismo, se podrán modificar las fechas y el horario de celebración, parte del profesorado o el lugar de impartición en el caso de que acaecieran circunstancias no previstas y que imposibilitaran el cumplimiento de las condiciones de celebración.

Más información:

Área de Formación y Empleo
Fundación General Universidad de Granada - Empresa

Centro de Transferencia Tecnológica. Planta 1ª
Gran Vía de Colón, 48, 18071 - Granada
958 24 61 20
congresos@fundacionugrempresa.es

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