Man

Nicolás Ignacio Torres Rudloff

Profesor

Universidad Técnica Federico Santa María

Santiago, Chile

Líneas de Investigación


Inteligencia Artificial, Sistemas de Recomendación, Ciencia de Datos, Visión por Computador, Procesamiento del lenguaje natural.

Educación

  •  Informática, UNIVERSIDAD TECNICA FEDERICO SANTA MARIA. Chile, 2017
  •  Informática, UNIVERSIDAD TECNICA FEDERICO SANTA MARIA. Chile, 2015

Experiencia Académica

  •   Profesor Full Time

    UNIVERSIDAD TECNICA FEDERICO SANTA MARIA

    San Joaquín

    Santiago, Chile

    2021 - A la fecha

  •   Profesor Part Time

    UNIVERSIDAD TECNICA FEDERICO SANTA MARIA

    San Joaquín

    Santiago, Chile

    2016 - 2021

Experiencia Profesional

  •   Profesor Full Time

    Universidad Técnica Federico Santa María

    Santiago, Chile

    2021 - A la fecha

  •   Profesor Part Time

    Universidad Técnica Federico Santa María

    Santiago, Chile

    2016 - 2021

Formación de Capital Humano


En mi rol como Profesor Guía y Correferente en la Universidad Técnica Federico Santa María, he supervisado y guiado a 8 estudiantes titulados de diversas carreras, incluyendo Ingeniería Civil Telemática, Ingeniería Civil Informática e Ingeniería Civil Matemática. Actualmente, estoy guiando a 10 estudiantes en proceso de titulación en Ingeniería Civil Telemática. Además de mi labor académica, he contribuido a la formación de capital humano en la industria, dictando el Programa Análisis de Datos con Python para CODELCO desde 2021 hasta 2024, así como cursos de postítulo y mejora continua en la UTFSM, incluyendo el Curso de Introducción a Python, el curso de Analítica de Datos usando Python, y el curso de Elementos de Analítica Predictiva para la Toma de Decisiones, todos impartidos en 2023 como parte del Programa Data Analytics. Mi compromiso con la formación de capital humano y la excelencia académica ha sido reconocido con el Premio Excelencia en Docencia “Maestro Destacado” durante varios años consecutivos (2019-2022).


Difusión y Transferencia


He desempeñado un rol destacado como Director e Investigador en diversos proyectos que buscan integrar la inteligencia artificial y la tecnología en contextos educativos y sociales. Fui Director del Proyecto Interno UTFSM "Olivier Espinosa Aldunate (2022) Modalidad I", donde desarrollé un asistente con inteligencia artificial para cursos de programación, y continué liderando el Proyecto Interno UTFSM "Olivier Espinosa Aldunate (2023) Modalidad II", que implementó un modelo generativo de ejercicios de programación. Finalmente, dirigí el Proyecto Interno UTFSM "Línea de Investigación Iniciación (2023)" con el proyecto "Teloprogramo", una plataforma de inteligencia artificial para la corrección automática de ejercicios de programación. Además, fui Investigador en el Proyecto Multidisciplinario Interno USM (2023), donde trabajé en la caracterización de escenarios y factores para la gestión de residuos en el espacio público mediante inteligencia artificial.

Mi compromiso con la vinculación de la tecnología con la sociedad se refleja también en mi papel como Director en el Proyecto Interno UTFSM "Fortaleciendo el posicionamiento de Ing. Civil Telemática (2022)", donde desarrollé un plan estratégico para posicionar la carrera de Ingeniería Civil Telemática en el colectivo, destacando su impacto en la sociedad. Asimismo, he dirigido el Proyecto Interno UTFSM "Un Día en Telemática (2023)", donde organicé talleres y charlas para transmitir conocimientos en ciencia y tecnología a escolares de enseñanza media, abordando tópicos como inteligencia artificial y ciberseguridad.

En mi esfuerzo por promover la inclusión y la diversidad en el ámbito de la ingeniería, lideré el Proyecto Interno UTFSM "Conectando a las Niñas con las TICS (2024)", un evento diseñado para acercar a las niñas y mujeres jóvenes a la Ingeniería Civil Telemática mediante charlas y conversatorios liderados por alumnas y profesoras. También dirigí el Proyecto Interno UTFSM "Women in ICT Workshop (2024)", un evento que fomenta el intercambio de conocimientos y experiencias en ciencia y tecnología con un enfoque en la participación de mujeres, contribuyendo así a la equidad de género en el ámbito tecnológico.

Estos proyectos, junto con mi trayectoria académica y de investigación, reflejan mi compromiso con la difusión del conocimiento y la transferencia tecnológica, especialmente en áreas clave como la inteligencia artificial, la programación, y la inclusión en la ingeniería.


Premios y Distinciones

  •   Premio a la Excelencia Académica

    UNIVERSIDAD TECNICA FEDERICO SANTA MARIA

    Chile, 2017

    Estudiante con mejores notas de su generación.

  •   Premio Excelencia en Docencia

    UNIVERSIDAD TECNICA FEDERICO SANTA MARIA

    Chile, 2022

    Maestro Destacado

  •   Premio Excelencia en Docencia

    UNIVERSIDAD TECNICA FEDERICO SANTA MARIA

    Chile, 2021

    Maestro Destacado

  •   Premio Excelencia en Docencia

    UNIVERSIDAD TECNICA FEDERICO SANTA MARIA

    Chile, 2020

    Maestro Destacado

  •   Premio Excelencia en Docencia

    UNIVERSIDAD TECNICA FEDERICO SANTA MARIA

    Chile, 2019

    Maestro Destacado


 

Article (7)

A Cyborg Walk for Urban Analysis? From Existing Walking Methodologies to the Integration of Machine Learning
De-Anonymizing Users across Rating Datasets via Record Linkage and Quasi-Identifier Attacks
A Multimodal User-Adaptive Recommender System
Do Robots Dream of Passing a Programming Course?
Recommender Systems for Education: A case of Study Using Formative Assessments
Evaluating content novelty in recommender systems
Clustering Approaches for Top-k Recommender Systems

ConferencePaper (3)

Fostering Engagement and Creativity through Programming: The Beauty and Joy of Computing in a First-year Engineering class
Creating High Level Content Descriptors for Recommender Systems Datasets
A bray-curtis strategy for boosting product recommendation

Proyecto (4)

Caracterización de escenarios y factores para la gestión de residuos en el espacio público mediante inteligencia artificial
Modelo generativo con aprendizaje profundo para recomendación de ejercicios personalizados de programación
Plataforma Generativa de Ejercicios de Programación con Autocorrección y Retroalimentación a través de Inteligencia Artificial
Aprobando programación a través de la retroalimentación de una IA
14
Nicolás Torres

Profesor

Electrónica

Universidad Técnica Federico Santa María

Santiago, Chile

2
Marcelo Mendoza

Académico

Ciencias de la Computación

Pontificia Universidad Católica de Chile

Santiago, Chile

1
Patricio Olivares

Instructor Académico

Electrónica

Universidad Técnica Federico Santa María

San Joaquí, Chile