Misión

Nuestra misión es empoderarte en el uso de tecnologías de frontera ​ ​

Erik Zamora
Cofundador

Disfruta aplicando y difundiendo conocimientos útiles de frontera: construyendo, investigando y enseñando. Cofundador de Actumlogos y Extrasense, profesor-investigador en el CIC-IPN, graduado por el CINVESTAV-IPN como doctor (2015) y maestro en ciencias (2007). Ha publicado 40 artículos científicos en conferencias y revistas internacionales; ha dirigido 12 tesis de doctorado, 11 tesis de maestría y 22 trabajos terminales en total. Sus líneas de investigación son sobre modelos neuronales y navegación autónoma.

Claudia Montaño
Cofundadora

Licenciada en Psicología de la UNAM en el 2011, Consultora e Instructora en Capital Humano y Desarrollo Organizacional para empresas privadas y publicas como Brivé, Medica D, el Grupo Daytona y la Secretaría de Seguridad Publica. Graduada por el ITESM en Gestión Estratégica de Capital Humano. Contando con 10 años de experiencia como colaboradora en empresas de iniciativa privada. 

Instructores

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Jesús Vázquez

Estudió la carrera de Ingeniería en Mecatrónica en la UPIITA y la Maestría en Ciencias en Ingeniería de Cómputo en el CIC, ambas instituciones pertenecientes al Instituto Politécnico Nacional. A su vez, cuenta con el Doctorado en Ciencias en Sistemas Autónomos por parte del CINVESTAV. Realizó un intercambio académico en la Universidade Estadual de Campinas en Brasil y una estancia de investigación en el Institut Polytechnique des Sciences Avancées y en la Université d'Évry, ambas en Francia. Cuenta con experiencia en la industria privada desarrollando sistemas de visión por computadora e inteligencia artificial (Machine Learning y Deep Learning). A su vez cuenta con amplia experiencia docente, actualmente como profesor en el Tecnológico de Monterrey y en la Universidad Anáhuac campus virtual.  Cuenta con publicaciones científicas en congresos nacionales e internacionales y en revistas indexadas. Está muy interesado en el desarrollo de sistemas que combinen la Mecatrónica y la Inteligencia Artificial.

Uriel Escalona 

Es doctor en ciencias de la computación, graduado por el Centro de Investigación en Computación (CIC) del Instituto Politécnico Nacional (IPN). Ha publicado un artículo científico en la revista Computación y Sistemas sobre la segmentación binaria de grietas en pavimento utilizando redes convolucionales tipo U-Net, así como su análisis para la reducción de hiperparametros. También tiene una maestría por su tesis en la construcción y puesta en operación de un robot móvil tipo oruga, utilizando técnicas de visión por computadora en un sistema embebido. Realizó una estancia de investigación en el departamento de ingeniería y ciencias de la computación de la Universidad de Toyohashi, en Japón, bajo la supervisión del Dr. Jun Miura donde se desarrolló un sistema para el control de un robot TurtleBot mediante señales cerebrales. También es ingeniero en comunicaciones y electrónica por la Escuela Superior de Ingeniería Mecánica Eléctrica del mismo instituto con un trabajo sobre la medición de señales biológicas y su procesamiento digital. 

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Irving Uribe

Ingeniero en Mecatrónica egresado de la Unidad Profesional Interdisciplinaria en Ingeniería y Tecnologías Avanzadas del IPN con mas de 5 años de experiencia profesional en temas de NLP, Machine Learning y productivización de servicios de IA. Ha dedicado gran parte de su vida laboral al desarrollo de proyectos enfocados en ChatBots y asistentes virtuales, análisis de OCRs, y a la implementación de LLMs (Modelos Largos de Lenguaje) por medio de los siguientes proyectos:

• Blue Smart Assistant / Digital Butler: Proyecto iniciado en BBVA desde el año 2019, el cuál es un asistente virtual diseñado para apoyar al usuario en transacciones comunes mediante comando de voz y texto. Irving participó en la generación de modelos de NLP como motor conversacional del asistente, así como en su disponibilización en la App de BBVA. Actualmente, “Blue” cuenta con mas de 10 millones de conversaciones históricas, y se encuentra en proceso de renovación para incluir algoritmos generativos, técnicas de implementación de LLMs, e integración con servicios adicionales, proceso en el cuál Irving participa como Machine Learning Engineer y Data Tech Lead. 
• MCM - Voice Analytics: Es un analizador automático de llamadas que convierte la voz en texto para: 1) clasificar la llamada según su tipo; 2) reconocer el sentimiento de la llamada para dar seguimiento al proceso de calidad; y 3) extraer datos importantes como productos y servicios mencionados, preguntas y respuestas en la conversación.  Todo el proceso es automático e Irving participó en la arquitectura e integración de servicios cloud (AWS) así como en todos los algoritmos de análisis por NLP del proyecto.  
• BBVA - Intelligent Extract: Proyecto de análisis automático de documentos para la extracción de datos relevantes en procesos bancarios. Intelligent Extract es capaz de tomar la imagen (fotografía o escaneo) de un documento, por ejemplo un INE, y de manera automática extraer datos como nombre, fecha de nacimiento, curp, dirección, entre otros, implementando técnicas de visión artificial y algoritmos de NLP para la interpretación de información, tanto en documentos estructurados como no estructurados.

El Ing. Uribe ha aplicado una gran variedad de técnicas y algoritmos de procesamiento de lenguaje natural en entornos reales,  usando plataformas tales como Alexa de Amazon, Amelia de IPSoft y  Dialog Flow de Google, así como de infraestructura y servicios cloud en AWS, GCP y Azure Cloud. Irving disfruta aprendiendo cada día sobre nuevas tecnologías y algoritmos de procesamiento de lenguaje (tal como los LLMs), y es un firme creyente de que algún día este tipo de sistemas será capaz de entablar conversaciones con nosotros tal cual lo hacen en las películas de ciencia ficción, trabaja para esta revolución tecnológica y para cumplir esta visión tecnológica.

Adolfo Perrusquía

Es doctor en ciencias en control automático, graduado por el Centro de Investigación y Estudios Avanzados del Instituto Politécnico Nacional (CINVESTAV-IPN). Actualmente es investigador en aprendizaje por refuerzo para la ingeniería en la universidad de Cranfield  e investigador postdoctoral de la Comunidad de Inteligencia de Reino Unido (UK-IC) ofrecido por la Oficina de Ciencias del Gobierno y administrado por la Real Academia de Ingeniería (RAEng). Su tesis doctoral enfocada en técnicas de aprendizaje por refuerzo para el control óptimo y robusto de robots manipuladores obtuvo el tercer lugar del premio José Negrete 2021 a la mejor tesis doctoral. Ha publicado mas de 30 artículos científicos en revistas y congresos internacionales y un libro derivado de su trabajo de maestría y doctorado. Actualmente es candidato a SNI 1 y funge como presidente del grupo de trabajo de aprendizaje por refuerzo para robots del comité de programación dinámica adaptable y aprendizaje por refuerzo de la Sociedad de Inteligencia Computacional del IEEE.

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Rodrigo Román 

Ingeniero en sistemas computacionales egresado del Instituto Tecnológico de Zacatepec (Hoy Tecnológico Nacional de México campus Zacatepec) titulado por el trabajo final de locomoción de un robot bípedo a partir de principios biológicos realizado en el CENIDET, también egresado de la maestría en ciencias en ingeniería de cómputo del Centro de Investigación en Computo del IPN (CIC-IPN) donde desarrolló el trabajo de control de robots humanoides para el pase de pelota a través del análisis de imágenes. Durante ese tiempo realizó una estancia de investigación en la Universidad del Carmen en donde trabajo en conjunto con el equipo de representativo de la universidad que posteriormente participó en la diversas ediciones de la RoboCup. Desde el 2015 a la fecha se ha desempeñado como docente en diversas instituciones educativas como la UACM, Uninter y Justo Sierra. Tiene un doctorado en el CIC-IPN en el área de investigación de redes neuronales y aprendizaje profundo. Linkedin

Omar Gutiérrez

Es maestro en ciencias y estudiante de doctorado en el Centro de Investigación en Computación (CIC) del Instituto Politécnico Nacional, su línea de investigación e intereses se enfocan en resolver tareas algorítmicas a través de modelos de aprendizaje profundo. Entre sus áreas de experiencia están las técnicas de aprendizaje reforzado profundo, los modelos secuenciales (tales como redes recurrentes, arquitecturas encoder-decoder y transformers) y las graph neural networks. Desde el 2018 es instructor de cursos de machine learning dirigidos a todo público y recientemente colaboró como co-profesor en el curso de machine learning impartido por el CIC a estudiantes de posgrado.

Director

Erik Zamora
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Zacatenco, Alc. GAM
​Ciudad de México, 07360