Seminario | Geometría oculta de la IA y los datos: cuando la topología revela lo invisible

06 marzo 2026 | 12:00 - 14:00 h

  • E.T.S. de Ingenierías Informática y de Telecomunicación

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Seminario especializado organizado en el marco del Máster en Ciencia de Datos e Ingeniería de Computadores. En esta ocasión, exploraremos una de las fronteras más fascinantes de nuestra disciplina: la intersección entre la geometría de vanguardia (parte matemática) y el aprendizaje profundo.  Entender la geometría de los datos no solo mejora la precisión de los modelos, sino que es fundamental para la interpretabilidad de la IA, uno de los mayores retos actuales en la Ciencia de Datos.

Como ponente invitado, contaremos con la presencia de Luis Balderas Ruiz, egresado de la Universidad de Granada (antiguo estudiante del Máster DATCOM y doctorado), cuya trayectoria equilibra la excelencia académica con la implementación industrial:

  • Doctor en Inteligencia Artificial por la Universidad de Granada.
  • Machine Learning Engineer & Data Scientist especializado en el despliegue de modelos complejos.
  • Investigador experto en arquitecturas eficientes, compresión de redes neuronales profundas, análisis de series temporales y análisis topológico mediante homología persistente.

Resumen: 

¿Es posible «ver» la estructura de los datos allí donde los métodos tradicionales fallan? En esta sesión profundizaremos en cómo el Análisis Topológico de Datos (TDA) y la homología persistente están permitiendo desvelar patrones ocultos en arquitecturas de Deep Learning, transformando variables abstractas en información geométrica interpretable.


  • Fecha: viernes 6 de marzo de 2026
  • Lugar: Sala de usos múltiples de la ETS de Ingenierías Informática y de Telecomunicación (5ª planta).
  • Horario: 12:00 h – 14:00 h.
  • Organiza: Máster en Ciencia de Datos e Ingeniería de Computadores
  • Más información: alfh@ugr.es 
Riesgos Inteligencia Artificial
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Fechas y horarios
06 marzo 2026 | 12:00 - 14:00 h
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