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Docencia
Me considero un docente apasionado de Algoritmos e Inteligencia Artificial. Me gusta explicar los conceptos más complejos de la manera más intuitiva posible. No creo que el memorismo sea el objetivo del sistema educativo, por ello espero que mis estudiantes puedan resolver problemas que estén fuera de la distribución 👽 de los ejercicios que vemos en clase (es justo así como probamos que una red neuronal realmente haya aprendido algo! 😁). Recomiendo siempre para el estudio el método descrito por Feynman, quien tiene una frase que inspira mi labor docente: "Enseñar principios, no fórmulas. Entender, no memorizar". Tengo el honor de ser docente de pregrado de 2 universidades importantes en el sur del Perú, siendo una de ellas mi alma mater.
Me considero un docente apasionado de Algoritmos e Inteligencia Artificial. Me gusta explicar los conceptos más complejos de la manera más intuitiva posible. No creo que el memorismo sea el objetivo del sistema educativo, por ello espero que mis estudiantes puedan resolver problemas que estén fuera de la distribución 👽 de los ejercicios que vemos en clase (es justo así como probamos que una red neuronal realmente haya aprendido algo! 😁). Recomiendo siempre para el estudio el método descrito por Feynman, quien tiene una frase que inspira mi labor docente: "Enseñar principios, no fórmulas. Entender, no memorizar". Tengo el honor de ser docente de pregrado de 2 universidades importantes en el sur del Perú, siendo una de ellas mi alma mater.
Foto con el grupo que me tocó dirigir en el Deep Learning Course del NMA 2024.
Ceremonia de Clausura del NMA 2022, collage de todos los Teaching Assistant (me encuentro en la fila 4 columna 4).
Deep Learning Course Neuromatch Academy
Deep Learning Course Neuromatch Academy
Neuromatch Academy es una iniciativa que pretende democratizar la educación científica, haciendola inclusiva y accesible en todo el mundo. En este programa, como Teaching Assistant, dirigí a un grupo de estudiantes (12 - 18) que trabajaron en línea a través de problemas interactivos, proyectos de grupo y experiencias de desarrollo profesional durante 3 semanas a tiempo completo (128 horas en total).
El curso de Deep Learning aborda una comprensión bastante profunda de los fundamentos de Deep Learning, considerando también la ética responsable, con el fin de usar Deep Learning para hacer avanzar la ciencia y lograr mejores conocimientos científicos. Los estudiantes también deben presentar un proyecto finalizar en el área de Computer Vision, Natural Lanugage Processing o Reinforcement Leanring.
En el año 2022 instruí a un grupo de hablahispana y en 2024 instruí a un grupo en angloparlante!. Todo el material se encuentra disponbible en: Deep Learning NMA.
Inteligencia Artificial ESIS
Inteligencia Artificial ESIS
Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann: 2022-I, 2023-I, 2024-I, 2025-I
La currícula de la Escuela Profesional de Ingeniería en Informática y Sistemas de la UNJBG cuenta con el curso de Inteligencia Artificial, aparte de un curso de Sistemas Expertos. Esto permite enfocar el curso de Inteligencia Artificial directamente al estado del arte basado en redes neuronales durante 06 horas semanales. Este curso incluye 03 certificaciones del Deep Learning Institute de NVIDIA (Fundamentals of Deep Learning, Applications of AI in Anomaly Detection, Generative Artificial Intelligence with Difussion Models). Durante el curso le da especial atención a las tareas de Visión por Computadora.
Material disponible: Debido a derechos de autor por parte del DLI de NVIDIA, solo se comparte el Sílabo del Curso 2024.
Alumnos del IX ciclo de la ESIS que obtuvieron certificación en Fundamentos de Deep Learning por el DLI de NVIDIA (nota).
Proceso de difusión hacia adelante de los Modelos Probabilísticos de Difusión (IA Generativa).
Inserción en un BST (Árbol de Búsqueda Binaria).
Estructuras de Datos ESIS
Estructuras de Datos ESIS
Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann: 2022-I, 2023-I
En este curso se introduce la complejidad temporal y espacial de los algoritmos. Los estudiantes aprenden las estructuras de datos elementales y las operaciones sobre estas, con un enfoque orientado a reconocer las ventajas y desventajas de cada estructura de datos a fin de elegir la adecuada para resolver un problema. El curso hace énfasis en los punteros del lenguaje de programación C++. Adicionalmente, se incluyen ejercicios de programación competitiva en las prácticas, que desafían a los estudiantes a encontrar soluciones eficaces. Lista de temas: Punteros, Arreglo y Matrices, Listas Enlazadas, Pilas, Colas, Árboles, Árboles Rojo y Negro, Grafos. Temas adicionales: Tablas Hash, Montículos y Tries.
Material disponible: Notas de Clase 2022, Prácticas de Laboratorio 2023.
Fundamentos de Programación ESIS
Fundamentos de Programación ESIS
Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann: 2023-I
En este curso se introduce la complejidad temporal y espacial de los algoritmos. Los estudiantes aprenden las estructuras de datos elementales y las operaciones sobre estas, con un enfoque orientado a reconocer las ventajas y desventajas de cada estructura de datos a fin de elegir la adecuada para resolver un problema. El curso hace énfasis en los punteros del lenguaje de programación C++. Adicionalmente, se incluyen ejercicios de programación competitiva en las prácticas, que desafían a los estudiantes a encontrar soluciones eficaces. Lista de temas: Punteros, Arreglo y Matrices, Listas Enlazadas, Pilas, Colas, Árboles, Árboles Rojo y Negro, Grafos. Temas adicionales: Tablas Hash, Montículos y Tries.
Material disponible: Notas de Clase 2022, Prácticas de Laboratorio 2023.
Inserción en un BST (Árbol de Búsqueda Binaria).
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