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Doctor-Engineer imparte cursos de Ingeniería Eléctrica, Electrónica de Potencia y Electrónica Integrada
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La ingeniería eléctrica y la electrónica de potencia se encuentran entre las ciencias de la ingeniería más populares en el mercado laboral. Con este curso y sea cual sea el nivel (BTS, DUT, MASTER) dominarás los conceptos básicos aplicables directamente en las tareas diarias de un técnico o ingeniero en una oficina de diseño o jefe de proyecto.Los cursos se imparten con una perspectiva técnica y práctica de varios años de educación superior y ejercicio en el campo de la ingeniería eléctrica tocando diversos campos de la profesión:
• La red eléctrica
• Distribuciones industriales
• Transformadores
• Convertidores estáticos (electrónica de potencia)
• Automatización del hogar
• Electrónica integrada
• Encendiendo
• Aire acondicionado
• Energía renovable
•...
Información adicional
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Informaciones generales
Edad: | Adolescentes (13-17 años) Adultos (18-64 años) Tercera edad (65+ años) |
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Nivel del estudiante: | Principiante Intermedio Avanzado |
Duración: | 60 minutos 90 minutos 120 minutos |
La clase se imparte en : | francés, español |
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Envía un mensaje a Mohammed explicándole lo que deseas aprender:
Cuantos más detalles, mejor.
Si haces preguntas precisas sobre lo que deseas, el profesor podrá responderte con mayor rapidez. Por ejemplo: ¡Hola! ¿Cuándo estarías disponible para dar una clase?
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Llevo involucrado en clases de este estilo desde hace más de 4 años, cuando estaba todavía estudiando el doble grado de Matemáticas e Informática.
He estado involucrado en preparaciones para selectividad desde que yo mismo realicé la prueba, por lo que tengo bastante experiencia.
Durante mis años de carrera, siempre he desempeñado tareas de profesor con el objetivo no solo de financiarme parte de mis estudios sino porque siempre he pensado que es otra forma de aprender y de afianzar conceptos.
Actualmente me encuentro estudiando un Máster en Inteligencia Artificial en el que estoy en contacto con la base matemática que enseño como con la programación en python, de la que también soy profesor.
Estoy bastante enfocado en el Machine Learning y la IA, por lo que si alguien estuviera interesado en recibir clases o orientación sobre este aspecto también estaría dispuesto.
Siempre intento compaginar el entendimiento de los conceptos teóricos de matemáticas y su aplicación a problemas para que el alumno logre llegar a entender mejor la resolución de los mismos.
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He obtenido matrícula de honor en la asignatura de Fundamentos de Programación 2, lo cual es un reflejo de mi dedicación y habilidad en programación. Además, he trabajado en una serie de proyectos reales que abarcan diversas áreas de la Ciencia de Datos y la Inteligencia Artificial, tales como:
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Como tutor, mi objetivo es crear un entorno atractivo y de apoyo donde los estudiantes puedan prosperar. Me esfuerzo por comprender el estilo de aprendizaje único de cada estudiante y adaptar mis métodos de enseñanza en consecuencia. Creo en el poder del aprendizaje activo, animando a los estudiantes a hacer preguntas, participar en debates y abordar problemas de forma colaborativa. Juntos, podemos desbloquear todo su potencial y lograr el éxito académico en matemáticas.
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Posee experiencia en la enseñanza, brindando explicaciones ilustrativas para un mejor entendimiento tanto de la parte teórica como práctica. Algunos ejemplos de ponencias impartidas:
También ha asesorado a estudiantes de diferentes países en sus tesis de graduación y maestría brindándoles la base teórica y practica con ejemplos que luego pueden utilizar para continuar con su desarrollo.
Algunos de los temas que puedo ayudarte:
- Machine Learning: Regresión lineal, regresión logística, regularización, LDA, QDA, SVMs, árboles de decisión, random forest, boosting, PCA, clustering (K-means, DBSCAN, jerárquico, GMM), redes neuronales, model selection, métricas de evaluación, MLE, aprendizaje bayesiano, data preprocessing, etc.
- Deep Learning: Perceptrón multicapa (MLP), backpropagation, funciones de activación, clasificación multiclase, optimizadores (SGD, Adam, RMSProp, etc.), CNNs, arquitecturas (ResNet, DenseNet, EfficientNet, Siamese, etc), RNNs, LSTMs, Seq2seq, Atención, Transformers (BERT, GPT, ViT, etc), autoencoders, modelos generativos (VAE, GAN, Diffusion, etc.), etc.
- Lenguajes: Python, C++
- Librerías y frameworks: PyTorch, Tensorflow, Keras, Huggingface, numpy, pandas, scikit-learn, sympy, etc.
Enrique
Cálculo, Circuitos Eléctricos, Sistemas Digitales, Electrónica, Sistemas de ControlEl estudiante contacta, informa el tema que requiere, se solicita algo de información relacionada como puede ser bibliografía y problemas tipo planteados en su curso académico, y se acuerda la primera clase (que será muy posiblemente online, aunque podría ser presencial).
Temas relacionados: Cálculo, Circuitos Eléctricos, Electrónica Analógica, Sistemas Digitales, Sistemas de Potencia, Sistemas de Control, ...
NOTAS:
1) la primera clase de dos (2) horas mínimo.
2) Temas relacionados a Cálculo, Circuitos Eléctricos, Electrónica Analógica, Sistemas Digitales, Sistemas de Potencia.
3) Matemáticas aplicadas a ingeniería, por lo que no se consideran temas asociados a demostraciones matemáticas formalmente estrictas de teoremas ni se abarcan métodos afines como el de la inducción.
4) El rendimiento del tiempo de clase dependerá marcadamente de las bases conceptuales que ya tenga el estudiante. Lo ideal es usar estas clases para abordar dudas puntuales y analizar los ejercicios/problemas que el estudiante considere más difíciles o interesantes.