Rubén Martínez Sánchez
/home/Ruben# Data Scientist
42 años
Permiso de conducir
Madrid España
Status profesional
Asalariado
Disponible
Sobre mi
Apasionado por aprender y por conocer los mecanismos que nos permiten adquirir ese aprendizaje.
Entre los temas que más me motiva investigar están la Neurociencia, Causalidad y cómo poder implementar algoritmos que simulen "Inteligencia".
Github:
https://github.com/eldarsilver
Página Web:
https://eldarsilver.github.io/ruben.martinez/
Correo electrónico:
rubensilver@gmail.com
Teléfono móvil:
675733779
Entre los temas que más me motiva investigar están la Neurociencia, Causalidad y cómo poder implementar algoritmos que simulen "Inteligencia".
Github:
https://github.com/eldarsilver
Página Web:
https://eldarsilver.github.io/ruben.martinez/
Correo electrónico:
rubensilver@gmail.com
Teléfono móvil:
675733779
- Ponencia titulada "Next step of AI: How to add Causal Reasoning using only Observational Data" en el congreso "Big Things 2020".
Una descripción detallada de esta charla puede encontrarse en el el enlace del evento:
https://www.bigthingsconference.com/2020/schedule/next-step-of-ai-how-to-add-causal-reasoning-using-only-observational-data/ - Ponencia titulada "Bayesian Voice Emotion Detection Applied to Robotics" en el congreso "Big Things 2019".
Una descripción detallada de esta charla puede encontrarse en el el enlace del evento:
https://www.bigthingsconference.com/2019/schedule/bayesian-voice-emotion-detection-applied-to-robotics-adding-uncertainty/
El vídeo de la charla se puede reproducir en el siguiente enlace:
https://youtu.be/hMGppH6mmFI - Ponencia titulada "Teaching a robot Guess Who? From Deep Learning to Brain Spikes" en el congreso "Big Data Spain 2018".
Una descripción detallada de esta charla puede encontrarse en el el enlace del evento:
https://www.bigdataspain.org/2018/talk/teaching-a-robot-guess-who-using-adversarial-triplet-loss/
El vídeo de la charla se puede reproducir en el siguiente enlace:
https://youtu.be/63U2iCh-KD0 - Ponencia titulada "Attacking Machine Learning used in AntiVirus with Reinforcement Learning" en el congreso "Big Data Spain 2018".
Una descripción detallada de esta charla puede encontrarse en el el enlace del evento:
https://www.bigdataspain.org/2017/talk/attacking-machine-learning-used-in-antivirus-with-reinforcement/
El vídeo de la charla se puede reproducir en el siguiente enlace:
https://youtu.be/8Klu5GklSXY - Ponencia titulada "Deep Learning aplicado a Robótica: Construye tu propio Bender" en evento organizado en "Google Campus Madrid".
En esta ponencia se muestra cómo combinar modelos de Deep Learning codificados con Tensorflow con Robot Operating System (ROS) empleando la plataforma robótica Kobuki.
El vídeo de la charla se puede reproducir en el siguiente enlace:
https://youtu.be/2aF5836qal0 - Ponencia titulada "Fraud detection using machine learning & deep learning" en el congreso Cybercamp 2016 organizado por INCIBE (Instituto Nacional de Ciberseguridad).
En esta charla se muestra cómo emplear modelos de Deep Learning para detectar transacacciones bancarias fraudulentas.
El vídeo de la charla se puede reproducir en el siguiente enlace:
https://youtu.be/wIqOnMzyQ8k - Ponencia en el evento Cybercamp de 2015 organizado por el Instituto Nacional de Ciberseguridad (INCIBE)sobre la aplicación de Regresión Logística, SVM y Árboles de Decisión sobre Apache Spark para predecir crímenes.
El vídeo de esta ponencia puede encontrarse en el canal de Youtube de INCIBE en este enlace:
https://youtu.be/tg2fPFRuH_0
- Hacking y Seguridad en Internet Ed. 2011 Ra-Ma.
- Link para adquirir el libro:
https://www.amazon.es/Hacking-Seguridad-Internet-Edici%C3%B3n-2011/dp/8499640591 - Hacking y Seguridad de Páginas Web. MundoHacker Editorial Ra-Ma
- Link para adquirir el libro:
https://www.ra-ma.es/libro/hacking-y-seguridad-de-paginas-web_48371/
- Miembro co-fundador de proyecto sobre investigación en hacking e (in)seguridad informática.
- Comenzó con programas orientados a esta temática en radio on-line para a continuación emitir los capítulos en colaboración con el canal en internet sobre tecnología GlobbTV.
- El programa fue adquirido por el canal de TV DiscoveryMAX con el que se han emitido 2 temporadas.
- Posteriormente La 2 de TVE emitió la tercera temporada.
- Proyecto para investigar sobre algoritmos de Deep Learning y aplicarlos a un robot con plataforma móvil Kobuki sobre la que se armará un procesador Nvidia Jetson TX2, una cámara Asus Xtion Pro 3D, altavoz y micrófono. Utilizando la información proporcionada por esos dispositivos se ejecutarán distintos experimentos empleando algoritmos de Deep Learning.
