Eitel J.M. Laur\u00eda es profesor de ciencia de datos y sistemas de informaci\u00f3n y director de programas de posgrado en la Escuela de Ciencias de la Computaci\u00f3n y Matem\u00e1ticas en Marist College, Poughkeepsie, NY. Nacido en Buenos Aires, Argentina, el Dr. Laur\u00eda obtuvo su t\u00edtulo en Ingenier\u00eda Electromec\u00e1nica Orientaci\u00f3n Electricista de la Universidad de Buenos Aires, una Maestr\u00eda en Administraci\u00f3n de Empresas de la Universidad del Salvador, y un Doctorado en Ciencias de la Informaci\u00f3n de la University at Albany, State University of New York.<\/p>\n
Sus intereses en materia de investigaci\u00f3n abarcan los campos de inteligencia artificial, sistemas probabil\u00edsticos (redes Bayesianas), aprendizaje autom\u00e1tico (machine learning), inferencia causal, procesamiento de lenguaje natural, y calidad de datos e informaci\u00f3n, centr\u00e1ndose en la aplicaci\u00f3n de estas disciplinas en una variedad de dominios, incluyendo la implementaci\u00f3n de tecnolog\u00eda inform\u00e1tica, an\u00e1lisis de aprendizaje, inform\u00e1tica de la salud, y seguridad de redes.<\/p>\n
Los trabajos de investigaci\u00f3n del Prof. Laur\u00eda han sido publicada en numerosas revistas y medios esepcializados, incluyendo Decision Support Systems, el European Journal of Operational Research, el ACM Journal of Data and Information Quality, Expert Systems with Applications, el Journal of Learning Analytics, Springer Communications in Computer and Information Science, el Journal of Educational Technology Systems y el American Journal of Respiratory Cell and Molecular Biology. Es coautor de un libro de texto sobre calidad de datos e informaci\u00f3n publicado por MIT\/IQ. Ha sido consultor tecnol\u00f3gico para IBM, Microsoft, ExxonMobil, Reuters, STET France Telecom, GE Global Research y el Banco Mundial entre otras corporaciones globales. El Dr. Laur\u00eda es el Senior Data Scientist de la Iniciativa de An\u00e1lisis de Aprendizaje en Marist College. Su investigaci\u00f3n sobre la detecci\u00f3n temprana de estudiantes en riesgo acad\u00e9mico ha sido ampliamente citada, comenzando con la Open Academic Analytics Initiative (OAAI), un proyecto financiado por la Fundaci\u00f3n Bill & Melinda Gates destinado a aumentar la retenci\u00f3n de estudiantes universitarios utilizando m\u00e9todos de miner\u00eda de datos. La OAAI en Marist College fue nombrada 2013 Computerworld Honors Laureate en la categor\u00eda World-Good. Este sistema de detecci\u00f3n temprana fue elegido como un componente clave de la infraestructura nacional de an\u00e1lisis del Reino Unido, con pilotos e implementaciones completadas en varias universidades del Reino Unido y de E.E.U.U.<\/p>\n
El Prof. Laur\u00eda tambi\u00e9n est\u00e1 activamente involucrado en el desarrollo de sistemas de preguntas y respuestas y sistemas conversacionales utilizando arquitecturas de redes neuronales (deep learning) y modelos de lenguaje de gran tama\u00f1o (LLMs). En 2007 el Dr. Laur\u00eda recibi\u00f3 el Premio Sadosky al mejor trabajo de investigaci\u00f3n en tecnolog\u00eda inform\u00e1tica en Argentina. El Dr. Laur\u00eda recibi\u00f3 en 2015 el Premio de Ense\u00f1anza Distinguida del Consejo de Direcci\u00f3n (Board of Trustees) en Marist College.<\/p>\n
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