Maestría de Investigación en Computación - EPN

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Escuela Politécnica Nacional
Facultad de Ingeniería de Sistemas EPN

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📆 INSCRIPCIONES hasta el 31 de agosto de 2022.

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Admisión EPN
EPN Internacional
Facultad de Ingeniería de Sistemas EPN

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Felicitaciones a la Ing. Silvia Vacela estudiante de la por la Defensa Oral de su tesis “2D Semantic Segmentation of the Prostate Gland in Magnetic Resonance Images using Convolutional Neural Networks”.

El Tribunal calificador estuvo conformado por:
PhD. Marco Benalcázar (Director)
PhD. María Pérez (Tribunal)
PhD. José Lucio (Tribunal)

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Te invitamos a ser parte de la Maestría en Computación con mención en Sistemas Inteligentes enfatizando los conocimientos en:
Inteligencia artificial, teoría de la computación, minería de datos, algoritmos y complejidad, aprendizaje de máquina y percepción computacional.

Los estudiantes admitidos podrán obtener una beca de descuento del 80% en el costo de aranceles de la matrícula.

Cupos disponibles
Más información en https://maestriacomputacion.epn.edu.ec/

El Ing. Mario Gerardo Moreno Pallares estudiante de la rindió la Defensa Oral, hoy jueves 24 de junio 2021, de su tesis
“DETECCIÓN DE INCIDENTES AUTOMOVILÍSTICOS USANDO TÉCNICAS DE APRENDIZAJE DE MÁQUINA”. El Tribunal calificador estuvo conformado por:
PhD. Sang Guun Yoo (Director)
PhD. Wilbert Aguilar (Co-director)
PhD. Marco Molina
PhD. Diana Yacchirema (Presidenta del Tribunal)

El Ing. Paúl Tinizaray estudiante de la rindió la Defensa Oral, hoy viernes 07 de mayo 2021, de su tesis
“IDENTIFICACIÓN DE REGIONES LIBRES DE OBSTÁCULOS EN NUBES DE PUNTOS UTILIZANDO UNA RED NEURONAL CONVOLUCIONAL”. El Tribunal calificador estuvo conformado por:
PhD. José Lucio (Director)
PhD. Wilbert Aguilar (Co-director)
MSc. Henry Paz
PhD. Diana Yacchirema(Presidenta del Tribunal)

MSc. Lenín Falconí estudiante de la Maestría en Computación de la EPN, Dra. María Pérez docente de la Facultad de Ingeniería en Sistemas de la EPN, junto a investigadores internacionales han publicado su investigación "Transfer Learning and Fine Tuning in Mammogram BI-RADS Classification" en el Congreso IEEE 33rd International Symposium on Computer Based Medical Systems (CBMS).
Mira su artículo que fue publicado en IEEE en el siguiente enlace: https://ieeexplore.ieee.org/document/9182840

Transfer Learning and Fine Tuning in Mammogram BI-RADS Classification The BI-RADS report system is widely used by radiologists and clinicians to document relevant findings in the mammogram exam by using a 6 category final assessment. Deep learning has achieved a high level of accuracy in multi category classification of natural images. Because of that, it is of intere...