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Uziel  Uziel Jaramillo

Técnico académico, CIMAT Zacatecas

Núcleo Académico Básico (NAB) en:

  


Cursos impartidos:

* (MIS = Maestría en Ingeniería de Software, MCR = Maestría en Ciencias con Orientación en Robótica)



Agosto-diciembre/2021 (MIS y MCR), agosto-diciembre/2022 (MIS y MCR), agosto-diciembre/2024 (MCR, rediseñada como “Programación avanzada y algoritmos”).

Enero-junio/2022 (MIS), enero-junio/2023 (MIS), enero-junio/2024 (MIS), enero-junio/2025 (MIS).

Enero-junio/2022 (MCR), enero-junio/2023 (MCR), enero-junio/2024 (MCR), enero-junio/2025 (MCR).

Agosto-diciembre/2022 (MIS).

Agosto-diciembre/2023 (MCR).

Enero-junio/2024 (MCR).

Junio-julio/2023 (MCR).

Agosto-diciembre/2024 (MCR).

Enero-junio/2023 (MIS), enero-junio/2024 (MCR), enero-junio/2025 (MCR).

Proyectos

Aquí puedes consultar algunas ideas de proyectos futuros.


Tesis de posgrado dirigidas

Programa
MCR 2024, CIMAT
MIS 2024, CIMAT

Conoce sobre las actividades de divulgación de la ciencia en que participo en:


https://robomaticz.cimat.mx/

Currículum vitae

Contacto

+52 1 492 410 9224


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uziel.jaramillo @ cimat.mx

Aprendizaje Profundo por Refuerzo para Robots Colaborativos y/o Competitivos

Julio De La Torre Vanegas

Esta tesis aborda la implementación de algoritmos de aprendizaje por refuerzo multiagente en entornos cooperativos y/o competitivos. La investigación parte de los fundamentos del aprendizaje por refuerzo, analizando algoritmos como iteración por valor hasta algoritmos Actor-Crítico que son el estado del arte en este campo. Para llevar a cabo la implementación de estos algoritmos, se desarrollan simuladores especializados que reflejan fielmente los desafíos y características de los entornos reales seleccionados. La metodología para llevar a cabo el entrenamiento de los agentes incorpora técnicas innovadoras como el aprendizaje curricular y la búsqueda óptima de hiperparámetros con el objetivo de mejorar la eficiencia y convergencia del proceso de aprendizaje.

Diciembre de 2024

Un enfoque de ingeniería de software en el desarrollo de un sistema de imagen para la detección preventiva de la retinopatía diabética

Isaul Ibarra Belmonte

Esta tesis aborda el desarrollo de un sistema de detección preventiva automática de retinopatía diabética. La retinopatía diabética es una complicación común y potencialmente devastadora de la diabetes que afecta la visión. La detección temprana es fundamental para prevenir o retrasar su progresión. El sistema diseñado incluye una interfaz gráfica de usuario intuitiva para visualizar imágenes oculares en tiempo real. Utiliza algoritmos de seguimiento de la iris para automatizar la captura precisa de imágenes y controla la luz de manera óptima para mejorar la calidad de las imágenes. Además, integra modelos de clasificación basados en redes neuronales para detectar retinopatía diabética de manera eficaz.

Febrero de 2024