<div dir="ltr"><div class="gmail_default" style="font-family:georgia,serif;font-size:small;color:#20124d"><div class="gmail_default" style="color:rgb(34,34,34);font-family:Arial,Helvetica,sans-serif"><div class="gmail_default"><div><font size="2"><span style="font-family:arial,sans-serif">Estimada Comunidad,<br></span></font></div><div><font size="2"><span style="font-family:arial,sans-serif">Les  escribimos para invitarl@s a la próxima sesión del Seminario de Probabilidad y Procesos Estocásticos. Recuerden que nuestro nuevo horario es a las 17 horas.<br></span></font></div><div><font size="2"><span style="font-family:arial,sans-serif"><br></span></font></div><div><div><font size="2" style="font-family:arial,sans-serif"><u>Fecha</u>: Miércoles 21 de febrero de 2024 a las 17h.</font></div><div><font size="2" style="font-family:arial,sans-serif"><u><br></u></font></div><div><font size="2" style="font-family:arial,sans-serif"><u>Lugar</u>: Salón 13 en el primer piso del edificio C (IIMAS)</font> </div><div><br></div><div><font size="2" style="font-family:arial,sans-serif"><u>Expositor:</u> Víctor Mijangos</font></div><div><font size="2" style="font-family:arial,sans-serif"><u><br></u></font></div><div style="color:rgb(32,18,77);font-family:georgia,serif"><font size="2" style="color:rgb(34,34,34);font-family:arial,sans-serif"><u>Título:</u> </font>Modelos probabilísticos en inteligencia artificial</div><div style="color:rgb(32,18,77);font-family:georgia,serif"><br></div><u style="color:rgb(32,18,77);font-family:georgia,serif">Resumen:</u><font color="#20124d" face="georgia, serif">   </font>La Inteligencia Artificial ha tenido un auge sin precedentes en los últimos tiempos. Pero el gran impacto de la Inteligencia Artificial no hubiera sido posible sin la introducción de los modelos probabilísticos, planteados en trabajos como los de Judea Pearl en los 80s. Esta plática pretende dar una introducción a los modelos probabilísticos, con especial enfoque en los modelos gráficos, que incluyen una familia de algoritmos basados en explotar propiedades probabilísticas de los datos. Entre estos algoritmos se encuentran varios de los más conocidos en el área: redes bayesianas, campos aleatorios condicionales y redes neuronales. Estos algoritmos han tenido un impacto en las herramientas que hoy usamos constantemente, como los traductores automáticos, los asistentes de voz (como Siri), o los modelos generativos como Dall-E o ChatGPT.<div><br><div dir="ltr"><div>Recuerden que para enterarse de las novedades pueden visitar nuestra <a href="https://www.matem.unam.mx/~seminarioproba/#" target="_blank">página</a>.<br></div><div><br></div><div>Esperamos poder contar con la presencia de tod@s ustedes.</div></div></div></div></div><font style="color:rgb(32,18,77);font-family:georgia,serif"><div><br style="font-family:Arial,Helvetica,sans-serif"></div></font></div><div style="color:rgb(34,34,34);font-family:Arial,Helvetica,sans-serif"><div class="gmail_default" style="font-family:georgia,serif;color:rgb(32,18,77)">Saludos </div><div class="gmail_default" style="font-family:georgia,serif;color:rgb(32,18,77)">Liliana Peralta, Laura Eslava, Saraí Hernández-Torres</div></div></div><div><br></div><br></div>