Ing. Juan Carlos Mendez

Ing. Juan Carlos Mendez

Machine Learning Specialist

Especialista en aprendizaje automático en MdConsgroup

El Ing. Juan Carlos lidera el Desarrollo y Mantenimiento de Plataforma de Inteligencia Artificial para Ecografía Ecoendoscópica con visión integradora de la Inteligencia Artificial y el dominio de técnicas avanzadas de Machine Learning y Optimización Computacional. Nuestro grupo de profesionales comparten nuestra visión trasversal de la inteligencia artificial aplicada a sectores como salud, logística, ingeniería, educación, industria, finanzas Serás capaz de dirigir la transformación digital de tu organización hacia una empresa cognitiva. En Mdcosngroup implementamos las últimas tecnologías aplicadas a la IA (Anaconda, Python, Keras, TensorFlow, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib, MapReduce, MySQL, MongoDB) de la mano de profesionales en activo involucrados en proyectos  multinacionales de primer nivel.
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Software Engineer
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Anaconda, Python, Keras, TensorFlow, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib, MapReduce, MySQL, MongoDB
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Development
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Big Data

En Mdconsgroup invertimos en el desarrollo de nuevas tecnologías, uno de los proyecto estrellas es la Inteligencia Artificial, tendrás acceso a entornos, herramientas y librerías para poder poner en práctica todo el conocimiento adquirido, entre otras Anaconda, Python, Keras, TensorFlow, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib, MapReduce, MySQL, MongoDB.

 

  • Técnicas lineales y no lineales de clasificación
  • Aprendizaje supervisado para Predicción de Valores
  • Métodos basados en la combinación de modelos
  • Tratamiento de conjuntos de datos desbalanceados.
  • Evaluación de resultados de clasificación
  • Aprendizaje por refuerzo
  • Redes de Neuronas Artificiales
  • Redes Convolucionales y redes recurrentes
  • Algoritmos de optimización y técnicas de regularización
  • Aprendizaje adversario y autoencoders variacionales, modelos generativos
  • Aprendizaje por transferencia
  • Aprendizaje generativo
  • Análisis sintáctico de dependencias. Semántica léxica y representaciones densas del lenguaje
  • Procesamiento de secuencias con redes neuronales recurrentes
  • Modelos encoder-decoder, attention y embeddings contextuales
  • Semántica computacional y análisis semántico (semantic parsing)
  • Aplicaciones avanzadas de procesamiento del lenguaje.
  • Visión y Percepción. Entornos y bibliotecas de programación en visión.
  • Fundamentos de preprocesado y segmentación de imagen.
  • Fundamentos de análisis multiescala
  • Modelos Neuronales avanzados para Visión: Clasificación, segmentación y reconocimiento.
  • Modelos generativos de imagen. Modelos de aprendizaje auto-supervisados y autoencoders en computación visual.
  • Paradigmas avanzados de supervisión.

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