Interpretación y explicación del comportamiento de redes neuronales artificiales

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    Aceptación e integración de ChatGPT en la educación universitaria: análisis de percepciones docentes en la carrera de Ingeniería Agronómica y estudiantiles en la asignatura Microbiología Agrícola y de los Bioinsumos de la UNNOBA
    (Facultad de Informática, Universidad Nacional de La Plata, 2025-12) De Benedetto, Juan Pablo ; Pons, Claudia Fabiana
    Este trabajo se inscribe en un perfil de investigación-acción, al implementar una intervención pedagógica en el aula y relevar sistemáticamente las percepciones de estudiantes y docentes sobre su desarrollo. En este marco, se analiza la aceptación e integración de ChatGPT como herramienta pedagógica en la educación universitaria, a partir de una experiencia concreta desarrollada en la Universidad Nacional del Noroeste de la Provincia de Buenos Aires (UNNOBA). Se aplicó una actividad práctica con estudiantes de Microbiología Agrícola y de los Bioinsumos, y una encuesta a docentes de la carrera de Ingeniería Agronómica. Los resultados indican que los estudiantes valoraron positivamente la utilidad, precisión y facilidad de uso de ChatGPT, destacando su aporte a la comprensión de conceptos, el análisis crítico y el trabajo en equipo. Por su parte, los docentes mostraron mayor cautela, con menor frecuencia de uso y preocupaciones vinculadas al plagio y a la dependencia tecnológica. Sin embargo, reconocen el potencial de la herramienta y expresaron interés en recibir capacitación. La investigación evidencia una brecha entre el entusiasmo estudiantil y la apropiación docente, y resalta la necesidad de acompañamiento institucional y formación crítica para una integración efectiva de la inteligencia artificial en el ámbito académico.
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    Explainable Artificial Intelligence: Analysis of Methodologies and Applications
    (Facultad de Informática, Universidad Nacional de La Plata, 2025-10-22) Pezzini, Maria Cecilia ; Pons, Claudia Fabiana
    Explainability is essential in healthcare, finance, and security, where black-box models can undermine trust and decisions. Recent advances in eXplainable Artificial Intelligence (XAI) across structured/tabular data, computer vision, and natural language processing are surveyed. Thirty articles (2022–2024) were selected through a structured search with explicit inclusion criteria, and emerging approaches are compared with established techniques such as LIME and SHAP, alongside rule-, logic-, and ontology-based methods. Methods are organized along key dimensions—post-hoc vs. ante-hoc, model-agnostic vs. model-specific, scope, problem type, input data, and output format—and their effectiveness and applicability are evaluated. The review highlights innovations including spatially explainable architectures (e.g., SAMCNet) and entropy-based logic explanations, and identifies persistent challenges in robustness, cross-domain generalization, and deployment. Overall, findings consolidate the evolving XAI landscape and indicate directions toward reproducible techniques that strengthen transparency, accountability, and user trust in AI systems.
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    Explicabilidad en algoritmos de búsqueda cuántica en hipercubo con valores de Shapley
    (Universidad Abierta Interamericana. Facultad de Tecnología Informática, 2025-12-29) Pezzini, María Cecilia ; Pons, Claudia Fabiana ; Bibbó, Luis Mariano
    Este trabajo analiza la explicabilidad del algoritmo de búsqueda basado en caminatas cuánticas acuñadas sobre el hipercubo, integrando la metodología SMEF-E (Shapley–Matrix Explainability Framework – Energy). El enfoque combina teoría de juegos cooperativos con funciones de valor Hamiltonianas, con el fin de atribuir la contribución funcional y energética del oráculo, la moneda de Grover y el operador flip-flop durante la evolución del algoritmo. La descomposición mediante valores de Shapley permite interpretar de manera cuantitativa cómo se genera la interferencia constructiva y cómo se redistribuye la energía a medida que se alcanza la probabilidad de éxito óptima. Los resultados experimentales validan los modelos teóricos y aportan transparencia sobre los mecanismos internos que sustentan la ventaja cuántica en búsqueda espacial.
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    Artificial Intelligence Applied in Legal Information: A Systematic Mapping Study
    (Facultad de Informática, Universidad Nacional de La Plata, 2025-4-30) D'alotto, Juan Eduardo ; Pons, Claudia Fabiana ; Antonelli, Ruben Leandro
    Advanced technologies, particularly Artificial Intelligence (AI), are transforming how legal professionals handle civil law relationships and daily processes. Legal Information Retrieval (LIR), a significant field within AI, focuses on efficiently identifying and analyzing legal norms and documents relevant to users' specific information needs. This systematic mapping study identifies and synthesizes primary approaches, trends, and advancements in applying AI to LIR. By reviewing recent research, it provides an overview of employed strategies, AI techniques, and emerging areas of focus. Systematic search methods were applied to academic databases, selecting relevant studies published over the past fifteen years. From 3405 initially identified articles, 34 were selected for in-depth analysis after applying inclusion and exclusion criteria. The findings reveal sustained interest in AI techniques for LIR, with a clear trend toward adopting Natural Language Processing (NLP) and machine learning to enhance search relevance, precision, and automation of legal processes. This study emphasizes the potential of AI in the legal domain and highlights the need for continued research to address unique LIR challenges in a rapidly evolving technological landscape.