Formación académica

A lo largo de mi carrera educativa, he desarrollado una profunda experiencia en el campo de la inteligencia artificial. Mi trayectoria académica internacional no sólo me ha dotado de una sólida base en IA, sino que también ha alimentado mi pasión por el aprendizaje continuo y la superación personal. Además de los cursos formales que he estudiado, también me he embarcado en un viaje de aprendizaje autodidacta, tomando la iniciativa de explorar varios cursos relacionados con la IA de forma independiente. Este enfoque autodidacta me ha permitido mejorar mis conocimientos y habilidades más allá de los límites del plan de estudios tradicional.

Educación formal

Photo of Henry Areiza at the University of Rennes

Ph.D. en Ciencias Computacionales

Université de Rennes

2019 - 2023

Tesis: Analysis of thoracic and intra-gastric cardiac vibration signals for the monitoring of heart failure

El objetivo principal de esta tesis fue proponer métodos de adquisición y procesamiento de señales para hacer el mejor uso de las unidades inerciales en la monitorización de pacientes con insuficiencia cardiaca (IC), explotando eficientemente la información multimodal de las señales de vibración cardiaca (CVS). En este contexto, se propusieron dos enfoques novedosos 1) la evaluación de la viabilidad de la adquisición de CVS longitudinales mediante un implante intragástrico en una configuración de experimentación animal preclínica, y 2) el desarrollo de un sistema de adquisición de señales cardíacas para evaluar de forma preliminar la viabilidad de la detección automática de eventos cardiorrespiratorios en el borde utilizando un sensor MEMS con un núcleo de aprendizaje automático integrado (MLC).

M.Sc. en Automatización y Control Industrial

Institución Universitaria ITM

2017 - 2019

Tesis: Selección objetiva de secuencias de resonancia magnética relevantes para el diagnóstico de cáncer de mama utilizando MKL y SWM

En esta tesis se propone un método basado en el uso de Multiple Kernel Learning (MKL) y Support Vector Machine (SVM) para seleccionar de forma objetiva y automática las secuencias MRI más relevantes para el diagnóstico del cáncer de mama, mediante la penalización de los pesos asociados a cada una de las matrices kernel que representan las secuencias de resonancia magnética (MRI).

B.Eng. en Ingeniería Electrónica

Institución Universitaria ITM

2013 - 2017

El programa de Ingeniería Electrónica del ITM desarrolla competencias para brindar soluciones en el área de automatización y control industrial utilizando dispositivos programables, gestionar redes de datos y asesorar proyectos de diseño con sistemas embebidos. También capacita a los estudiantes para desarrollar sistemas computacionales para la captura, gestión, procesamiento y análisis de datos, generando nueva información para la toma de decisiones y solución de problemas en diferentes contextos utilizando técnicas de inteligencia artificial.