< Terug naar vorige pagina

Onderzoeker

José Antonio Oramas Mogrovejo

  • Onderzoeksexpertise  (University of Antwerp):Research interest: - Visual Representation Learning. - Model Explanation and Interpretation. - Collective Representations and Relational Learning. - Disentangled Representation Learning.
  • Trefwoorden  (University of Antwerp):MACHINAAL LEREN, REPRESENTATIE LEREN, INTERPRETEERBARE ARTIFICIËLE INTELLLIGENTIE, VERKLAARBAAR ARTIFICIËLE INTELLLIGENTIE, COMPUTER VISION, ARTIFICIËLE INTELLLIGENTIE (AI), Informatica
  • Disciplines  (Interuniversity Microelectronics Centre):Display technologie, Antennes en propagatie, Automatisatie en controlesystemen, Analoge, RF- en mixed-signal geïntegreerde circuits, Neuromorphic computing, Audio- en spraakverwerking, Milieuveiligheid en gezondheid van nanotechnologie, Batterijtechnologie, Biomaterialen, Keramische matrixcomposieten, Hybride composieten, Computationele materiaalwetenschappen, Metalen en legeringsmaterialen, Polymeerverwerking, Nanomaterialen, Functionele materialen, Biomedische beeldverwerking, Biochemische engineering, Mechanica van biovloeistof, Cel-, weefsel- en orgaan engineering, Rekenkundige en logische structuren, Automatisering, feedbackcontrole en robotica, Bio-informatica, Analoge en digitale signaalverwerking, Instrumentatie in de ingenieurswetenschappen, Milieugezondheidszorg en veiligheid, Biostatistiek, Gehandicaptenzorg, Bioethiek
  • Disciplines  (University of Antwerp):Kennisrepresentatie en redenering, Machine learning en besluitvorming, Artificiële intelligentie niet elders geclassificeerd, Computervisie, Computer vision, Patroonherkenning en neurale netwerken
  • Disciplines  (KU Leuven):Artificiële intelligentie, Multimediaverwerking, Biologische systeemtechnologie, Signaalverwerking, Andere computer ingenieurswetenschappen, informatietechnologie en mathematische ingenieurswetenschappen, Medische beeldvorming en therapie
  • Onderzoekstechnieken  (University of Antwerp):- Computer Vision - Machine Learning - Artificial Intelligence
  • Gebruikers van onderzoeksexpertise  (University of Antwerp):Any individual or company with an AI-based system implemented through deep neural networks that needs to: - Verify the type of features encoded internally in the representation learned by the network. - Verify potential biases present in the internal representation of the network. - Justify the predictions made by the network. . Any individual or company - Obtaining an insight on patterns found in large collections of images. - Perform recognition and detection tasks from visual data (videos and images).