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Luis
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Físico y Magíster en Informática | Machine Learning, Python, IA e IA Explicable, Redes Neuronales, Matemáticas.
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Modalidad de la clase
Sobre Luis
Soy físico de formación con magíster en Ciencias de la Ingeniería Informática en la UTFSM, Valparaíso. Me especializo en Machine Learning, Deep Learning e Inteligencia Artificial Explicable, áreas en las que además hago investigación activa: mi tesis aplica redes neuronales a datos de un observatorio de rayos cósmicos en el Atacama.
He trabajado y trabajo en ayudantías de pregrado y posgrado en la UTFSM, donde diseño material, corrijo entregas y explico conceptos técnicos a alumnos de magíster. Eso me da perspectiva real sobre dónde se traban las personas cuando aprenden estas materias.
Mi enfoque como profesor es directo: antes de explicar cualquier cosa, entiendo exactamente dónde está el problema del alumno. Adapto cada sesión a lo que realmente se necesita. Si hay algo que no se entiende, lo atacamos desde el principio hasta que quede claro.
Puedo ayudar con Python, Machine Learning, estadística, cálculo, álgebra lineal, física universitaria, y proyectos o tesis con componente computacional. Si tu objetivo es entender, aprobar o construir algo real, puedo ayudarte con cualquiera de esos frentes.
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Acerca de la clase
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Soy físico con magíster en Ciencias de la Ingeniería Informática en la UTFSM (Valparaíso), con especialización en Machine Learning, Deep Learning e Inteligencia Artificial Explicable (XAI).
Actualmente soy ayudante del curso de posgrado "Introducción a la IA Explicable" en la UTFSM y desarrollo investigación en modelos de redes neuronales aplicados a física de altas energías.
Tengo experiencia enseñando conceptos técnicos complejos a estudiantes de distintos niveles, desde cálculo y álgebra lineal hasta arquitecturas avanzadas Transformer y técnicas de explicabilidad de modelos. Mi enfoque es directo: primero entender el problema del alumno, luego ir al núcleo conceptual que está fallando.
Puedo ayudarte con:
• Python desde cero hasta nivel intermedio-avanzado
• Machine Learning y Deep Learning (scikit-learn, PyTorch, TensorFlow)
• Inteligencia Artificial Explicable (SHAP, LIME, atención)
• Ciencia de datos y análisis estadístico
• Matemáticas universitarias: cálculo, álgebra lineal, estadística, física matemática
• Preparación de tesis o proyectos de titulación con componente computacional
La primera sesión la usamos para diagnosticar dónde estás y qué necesitas.
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