Misión
Nuestra misión es empoderarte en el uso de tecnologías de frontera
Erik Zamora
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Claudia Montaño
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Instructores
Israel PradoMaestro en Inteligencia Artificial por la Universidad de la Rioja España y Maestro en Ciencia de Datos por la Universidad del Valle de México, con más de 6 años de experiencia en el diseño, desarrollo e implementación de soluciones tecnológicas avanzadas de Inteligencia Artificial. Su trayectoria profesional ha sido en empresas líderes como IBM México y SAS Institute, donde ha implementado soluciones de IA que abordan problemas complejos en sectores clave como la banca y el gobierno para países como México y Colombia. Ha sido ponente en conferencias internacionales en países como Brasil, Colombia y Argentina, donde abordó temas de vanguardia como el uso de Watson Machine Learning para la detección de fraudes financieros, y la implementación de sistemas de visión artificial con plataformas distribuidas como IBM Spark y TensorFlow. Además, presentó casos de uso innovadores, como sistemas de reconocimiento facial para gestionar la asistencia en eventos y conferencias. En el ámbito nacional, su experiencia como conferencista incluye presentaciones en instituciones académicas como el Instituto de Ciencias Nucleares de la UNAM. De 2023 a 2024, se desempeñó como Instructor de Inteligencia Artificial en el programa AI Fellowship LATAM 2023 para la empresa neoyorkina Fusemachines Inc., una iniciativa diseñada para capacitar y empoderar a talentos emergentes en inteligencia artificial en América Latina. Durante este periodo, impartió un microgrado especializado a más de 50 estudiantes provenientes de países como Argentina, Colombia, Bolivia, Chile, República Dominicana, Uruguay y Perú.
![]() Rodrigo RománIngeniero 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
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Uriel EscalonaEs 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.
Adolfo PerrusquíaEs 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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Actumlogos
Planetario Lindavista, Alc. GAM
Ciudad de México, 07360
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Ciudad de México, 07360