GONZALO ANDRÉS RUZ

Profesor Asociado

  • E-Mail:

    gonzalo.ruz@uai.cl 

  • Sede:

    SANTIAGO - PEÑALOLÉN 

  • Edificio:

  • Nº Oficina:

    311 

ÁREAS

TECNOLOGÍAS DE INFORMACIÓN

GRADO

PH.D. IN MACHINE LEARNING, CARDIFF UNIVERSITY, UNITED KINGDOM, 2008 

RESUMEN

Página web:  www.gonzaloruz.com
Su enseñanza básica la realizó en Nueva Zelandia y la enseñanza media en Chillán. Sus estudios superiores los realizó en la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas de la Universidad de Chile, obteniendo el título de Ingeniero Civil Electricista y el grado de Magíster en Ciencias de la Ingeniería, Mención Ingeniería Eléctrica. Luego trabajó en el departamento de Inteligencia de Negocios de Sonda S.A., en donde se dedicó a diseñar y ejecutar proyectos de data mining, en particular, diseño de sistemas de detección de fraude, y modelos predictivos.  En Julio del 2005, inició sus estudios de PhD en el Manufacturing Engineering Centre, Cardiff University, UK, gracias a la beca ORSA award. Completó sus estudios en el 2008, donde su tema de tesis doctoral consistió en el desarrollo de nuevas técnicas para data mining mediante el uso de Redes Bayesianas. En el 2009 ingresa a la UAI como Postdoctorado para realizar investigación relacionada con modelos de redes de regulación genética junto al Profesor Eric Goles.
Principales Programas y Cursos donde participa/participó
Ingeniería Civil, Diplomado de Business Analytics, Magíster en Ciencias de la Ingeniería.
Principales Publicaciones
– Ruz, G. A. and Pham, D. T., “NBSOM: The naive Bayes self-organizing map”, Neural Computing & Applications. (2011 Accepted, DOI: 10.1007/s00521-011-0567-9).
– Pham, D. T. and Ruz, G. A., “Unsupervised training of Bayesian networks for data clustering”, Proceedings of the Royal Society A, vol. 465, 2009, pp 2927-2948.
– Ruz, G.A. and Pham, D.T., “Building Bayesian network classifiers through a Bayesian complexity monitoring system”, Proc. IMechE, Part C: J. Mechanical Engineering Science, Vol. 223(C3), 2009, pp.743-755.
– Ruz, G.A., Estévez, P.A. and Ramirez, P.A., “Automated Visual Inspection System for Wood Defect Classification Using Computational Intelligence Techniques”, International Journal of Systems Science, Vol. 40, No. 2, February 2009, pp. 163-172.
– Ruz, G.A., Estévez, P.A., Perez, C.A., “A Neurofuzzy Color Image Segmentation Method for Wood Surface Defect Detection”, Forest Products Journal, Vol. 55, N° 4, April 2005, pp. 52-58.
Principales Proyectos
“Constructing genetic regulatory networks from data using evolutionary computation”. Proyecto Nº3100044, Concurso Fondecyt Postdoctorado 2010.
“Mathematical modeling for industrial and management science applications: a multidisciplinary approach”. Proyecto ACT88, III Concurso Anillos de Ciencia y Tecnología 2009; (integrante Postdoctorado).
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