Jorge Alberto Berrocal Pérez-Albela

Jorge Alberto Berrocal Pérez-Albela

Director en Bioinformática, Universidad Pontificia Católica del Perú
Lima, Perú
Categoría: Evaluador Senior
Comité designación: Computación, Ingeniería y Tecnología e ingeniería
Año de Habilitación: 2008

Doctor en Bioinformática (2007), y Magister en Ciencia de la Computación (2003), ambos en la Universidad de Sao Paulo (USP), Brasil; realizó una estancia Post- doctoral en Texas A&M University (USA), 2016; posee graduación en Ing. de Sistemas de la Universidad Católica de Santa María (Arequipa), 1993. Actualmente es Profesor Principal e Investigador Senior de la Pontificia Universidad Católica del Perú, es líder fundador del Grupo científico en Inteligencia Artificial (IA-PUCP) y Presidente de la IEEE Computer Society (2019-2020) de la cual es Miembro Senior (90432437). Posee una reconocida trayectoria académica ejercida en diferentes universidades del país y extranjero. Posee publicaciones científicas indexadas en revistas y conferencias así como participa de redes científicas mundiales.

Universidad Pontificia católica del Perú
Director en Bioinformática
2024 - 2025
Lima - Perú
Universidad Pontificia católica del Perú
Cargo: Director en Bioinformática
Plazo: 2024 - 2025
Lugar: Lima - Perú

Pregrado

Universidad del Perú
Programa(s): Ingeniería de Sistemas
Cursos que dicta: Sistemas Operativos, Gestión de Proyectos

Formación continua

Nombre de la institución
Área: Sin información
Capacitaciones: Sin información

Posgrado

Universidad del Perú
Programa(s): Ingeniería de Sistemas
Cursos que dicta: Sistemas Operativos

Paper

CÁCERES, E.; PINEDA, F. E.; BELTRAN, C. A.(2024)
Road Multilabel Semantic Segmentation from Satellite Images Using Convolutional Neural Networks.
Evento: ANDESCON 2024, Cusco, Perú, 2024. (pp. 1 - 8). IEEE.

Revistas

ALEJO, A. M. y BELTRAN, C. A.(2024)
A Deep Learning Approach to Distance Map Generation Applied to Automatic Fiber Diameter Computation from Digital.
Volumen: 24. (pp. 1 - 9).

Proyectos

INSTITUTO TECNOLÓGICO NACIONAL
Implementación de un sistema inteligente para detección de fallas en maquinaria industrial mediante sensores IoT.
Tiempo: 2021 - 2023
Alcance: Proyecto de Innovación Tecnológica
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