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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

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Mestre em Engenharia Elétrica (Universidade de Sao Paulo-Escola de Engenharia de Sao Carlo)

DOCENTE ORDINARIO - ASOCIADO
Docente a tiempo completo (DTC)
Departamento Académico de Ingeniería - Sección Ingeniería Informática

Sumilla

Graduado en Ingeniería Electrónica por la UNSA. 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 São 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 proyectos de investigacion en el campo de Inteligencia Artificial e aplicaciones en diversos dominios, tales como: Mercados Financieros, Ciencias atmosfericas y Monitoreo y Prediccion de Calidad del Aire

Correo electrónico
  ervillanueva@pucp.edu.pe

Publicaciones (26)

Artículos en memoria o anales de congreso (14) | Artículos en revista (10) | Parte o capítulo de libro (2)
VILLANUEVA, E. R.; ESPEZUA, S.; Castelar, G.; Diaz, K.; Ingaroca, E.(2023). Smart Multi-Sensor Calibration of Low-Cost Particulate Matter Monitors. SENSORS. Volumen: 7. (pp. 3776). Recuperado de: https://www.mdpi.com/1424-8220/23/7/3776
MONTALVO, L. G.; FOSCA, D.; PAREDES, D. J.; ABARCA, M. L.; SAITO, C.; VILLANUEVA, E. R.(2022). An Air Quality Monitoring and Forecasting System for Lima City With Low-Cost Sensors and Artificial Intelligence Models. Frontiers in Sustainable Cities. Volumen: 4. Recuperado de: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/frsc.2022.849762/full
CABRERA, J. J. y VILLANUEVA, E. R.(2022). Investigating Generative Neural-Network Models for Building Pest Insect Detectors in Sticky Trap Images for the Peruvian Horticulture. En 8th Annual International Conference on Information Management and Big Data. (pp. 356 - 369). NUEVA YORK. Springer, Cham. Recuperado de: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-04447-2_24
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Investigaciones (8)

2023 - 2024
Calibración inteligente de módulos de medición de calidad del aire de bajo costo utilizando técnicas de Inteligencia Artificial

2021 - 2023
Investigando modelos competentes de Aprendizaje por Refuerzo para la optimización de portafolios de acciones en un mercado con baja liquidez y altos costos de transacción: caso Bolsa de Valores de Lima

2021 - 2023
Meteo-Huascarán: Ecoturismo seguro con monitoreo y pronóstico meteorológico automatizado con machine learning en el Parque Nacional Huascarán

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Docencia

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Pregrado

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Semestre 2024

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1INF32 - ALGORITMOS AVANZADOS

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INF265 - APLICACIONES DE CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN

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Posgrado

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