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Ing. David Domínguez Barbero

Categoría actual:
Investigador Predoctoral
Fecha de incorporación:
07/feb/2019
Puesto:
SM26. P-504
Teléfono:
+34 91 542-2800 ext. 2755
Correo electrónico:

Biografía:

David Domínguez Barbero es investigador Predoctoral en el IIT en el área de Modelado de Sistemas de Energía aplicando técnicas de aprendizaje por refuerzo. David nació en Toledo en 1993. Obtuvo el título de Grado en Ingeniería Informática (especialidad en computación) en 2016 por la Universidad de Castilla – La Mancha en Albacete, y el título oficial de Máster Universitario en Investigación en Inteligencia Artificial (especialidad razonamiento automático) por la Universidad Internacional Menéndez Pelayo en 2017. Ha trabajado durante 18 meses en Medsavana S.L. como desarrollador en procesamiento del lenguaje natural aplicado al campo de la medicina.


Áreas de interés:

Técnicas de aprendizaje por refuerzo, procesamiento del lenguaje natural, deep learning y otras técnicas de modelado, optimización, razonamiento, planificación y predicción. Computación cuántica.


Habilidades:

DRL, NLP, DL, ML, análisis, procesamiento, almacenamiento y búsqueda de datos. Habilidades relacionadas con la ing. informática (bases de datos, diseño de aplicaciones web, sobre todo backend, licencias de software y distribución, buenos patrones y prácticas de programación). Lenguajes de programación, sobre todo python (>4 años de experiencia), utilizando diversas librerías pero sobre todo centradas en ML y visualización. Conocimientos generales en computación como diseño de algoritmos y optimización (búsqueda en árboles/grafos, optimización combinatorial, programación lineal, programación dinámica, metaheurísticos, planificación), y conocimiento en herramientas avanzadas ideales en algoritmos (estructuras de datos avanzadas, paralelización y concurrencia, profiling, debugging). Conocimientos en matemáticas, principalmente en estadística (en RL y NLP se usan mucho el ajuste de distribuciones) y álgebra lineal, pero además miro material de teoría de juegos, grafos y en general de matemáticas. Además trabajo con Linux, LaTex y Git constantemente.


Conferencias y Seminarios invitados

  • Conferencia "Optimising a microgrid system by deep reinforcement learning techniques" 15th Workshop on Industrial Systems and Energy Technologies - JOSITE'2020. Instituto de Investigación Tecnológica. Universidad Pontificia Comillas. Madrid (España). Jul 2020.
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