Información acerca del Profesor:

• Áreas de Investigación:
  - Machine Learning
  - Pattern Recognition
  - Time Series Analysis
  - Natural Language Processing
  
• Número promedio de grupos que guía al semestre en Seminario y/o Proyecto de Título:
  5 a 8 grupos
• Medio de contacto preferencial:
  E-mail y oficina
• Proyectos de Investigación internos o externos desarrollados:
  - Monitoreo de Depósitos de Relave Mediante Algoritmos de Inteligencia Computacional
  - DEMOSCOPIA DEL ESPACIO PÚBLICO VIRTUAL: CONSTRUCCIÓN DE UN MODELO DE PREDICCIÓN ELECTORAL Y ANÁLISIS DE LA OPINIÓN PÚBLICA EN REDES SOCIALES, BASADO EN INTELIGENCIA COMPUTACIONAL
  - ADAPTIVE DISTRIBUTED MACHINE LEARNING: LEARNING FROM LARGE HETEROGENEUS DATA SOURCES UNDER NON-SATATIONARY ENVIRONMENTS
  - Red Neuronal Recurrente para intervalos de predicción en ambientes estacionarios y no lineales
  

Últimos proyectos guiados según el Catálogo de Recursos Bibliográficos de la Biblioteca Mayor de Ingeniería:

• Clasificación de estados de eclosión en moscas de la fruta para el estudio del ritmo circadiano en seres vivos con redes neuronales profundas.

• Modelo de segmentación para infección pulmonar usando U-Net con bloques Resnext y atención.

• Aplicación de escritorio para la evaluación de pacientes con Afasia y otros trastornos del lenguaje.

• Aplicación Web para el análisis de datos en campeonatos de fútbol - Elverdazo.Cl.

• ValiV: Plataforma web de detección preventiva de glaucoma por medio de deep learning

• Human Activity Recognition y Federated Learning.

• Artificial Neural-Networks for Container Pre-Marshalling Problem

• Predicción de Mortalidad de Casos Clínicos Mediante Técnicas de Deep Learning

• IOT Human Activity Recognition.

• Predicción de mortalidad en pacientes a partir de notas clínicas mediante técnicas de Deep Learning.

Para más información acerca de las investigaciones en las que ha trabajado el docente puede consultar el Catálogo de Recursos Bibliográficos