Experiencia:
- Universidad Complutense de Madrid, Profesor Asociado, 10/2020 - Presente:
• Impartición de asignaturas en el Grado en Informática, Grado en Farmacia,
Grado en Matemáticas y Grado en Estadística.
• Desarrollo de proyectos de investigación en el ámbito de la ciencia de datos y
la inteligencia artificial.
- Datais (spin off de Visualitics), Machine Learning Lead, 05/2020 - Presente:
• Formación, desarrollo y mentorización de proyectos relacionados con el desarrollo
e implementación de modelos causales y soluciones de machine learning en el ámbito de IoT, ingeniería e industria.
- Universidad Politécnica de Madrid, Investigador, 02/2019 - Presente:
• Participación en proyectos de investigación relacionados con redes bayesianas,
modelos gráficos probabilísticos, deep learning, estadística funcional y proyectos
de ingeniería.
- Colegio Universitario de Estudios Financieros - CUNEF (UCM), Profesor
Asociado, 09/2016 - Presente:
• Impartición de asignaturas en el Máster en Data Science para Finanzas y Programa
Ejecutivo en Data Science.
G. Valverde, D. Quesada, P. Larrañaga, C. Bielza, "Causal reinforcement learning based on Bayesian networks applied to industrial settings", Engineering Applications of Artificial Intelligence, Vol. 125, pp. 106657, Octubre 2023. [Online: Julio 2023] doi: 10.1016/j.engappai.2023.106657
G. Valverde, J.M. Mira McWilliams, B. González-Pérez, "One-layer vs. two-layer som in the context of outlier identification: a simulation study", Applied Sciences, Vol. 11, nº. 14, pp. 6241, Julio 2021. [Online: Julio 2021] doi: 10.3390/app11146241
B. González-Pérez, C. Núñez, J.L. Sánchez, G. Valverde, J.M. Velasco, "Expert system to model and forecast time series of epidemiological counts with applications to COVID-19", Mathematics, Vol. 9, nº. 13, pp. 1485, Julio 2021. [Online: Junio 2021] doi: 10.3390/math9131485