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EDWIN RAFAEL VILLANUEVA TALAVERA

EDWIN RAFAEL VILLANUEVA TALAVERA

EDWIN RAFAEL VILLANUEVA TALAVERA


DOUTOR EM CIÊNCIAS (Universidade de Sao Paulo-Escola de Engenharia de Sao Carlo) y Mestre em Engenharia Elétrica (Universidade de Sao Paulo-Escola de Engenharia de Sao Carlo)
DOCENTE CONTRATADO - CONTRATADO
Tiempo parcial por asignaturas (TPA)
Departamento Académico de Ingeniería - Sección Ingeniería Informática

Sumilla

Graduado en Ingeniería Electrónica por la UNSA (2000). Realizó estudios de posgrado en la Universidad de São Paulo - Brasil, obteniendo el grado de magister en Ingeniería Eléctrica en 2007 y doctor en ciencias en 2012. Realizó estancias pos-doctorales en el Instituto de Ciencias Matemáticas y de Computación de la Universidad de Sao Paulo - Brasil y en el Instituto de Genómica funcional de la Universität Regensburg - Alemania. Desde el 2017 se desempeña como docente e investigador principal en el Grupo de Inteligencia Artificial (IA-PUCP) de la Pontificia Universidad Católica del Perú. Lidera varios proyectos de investigacion en el campo de Inteligencia Artificial e aplicaciones en diversos dominios, tales como: Genómica, Mercados Bursatiles y modelado/prediccion de Calidad del Aire

Correo electrónico
  ervillanueva@pucp.edu.pe

Publicaciones (4)

Artículos en revista (4)
ESPEZUA, S. y VILLANUEVA, E. R.(2015). A PROJECTION PURSUIT FRAMEWORK FOR SUPERVISED DIMENSION REDUCTION OF HIGH DIMENSIONAL SMALL SAMPLE DATASETS. Neurocomputing. Volumen: 149, Part B. (pp. 767 - 776).
VILLANUEVA, E. R.(2014). EFFICIENT METHODS FOR LEARNING BAYESIAN NETWORK SUPER-STRUCTURES. Neurocomputing. Volumen: 123. (pp. 3 - 12).
ESPEZUA, S. y VILLANUEVA, E. R.(2014). TOWARDS AN EFFICIENT GENETIC ALGORITHM OPTIMIZER FOR SEQUENTIAL PROJECTION PURSUIT. Neurocomputing. Volumen: 123. (pp. 40 - 48).
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Investigaciones (2)

2016 - 2019
Aplicación de técnicas de biclustering y comités de clasificadores en la predicción de interacciones causales gen-gen a partir de datos observacionales temporales de expresión génica

2014 - 2015
Detection of functional gene-gene interactions from observational gene expression data using classifier ensembles and Metalearning

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Docencia

Docencia en la PUCP (últimos 2 años)

Pregrado

Facultad de Ciencias e Ingeniería

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INF371 - INTELIGENCIA ARTIFICIAL

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INF392 - PROYECTO DE TESIS 2

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