Fernando Enrique Lozano Martinez

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Fernando Enrique Lozano Martinez

Fernando Enrique Lozano Martinez

Doctor Of Philosophy Engineering

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Información básica

Cursos

  • 2026
    • OPTIMIZACIÓN

      Primer Periodo
      Pregrado

      MACHINE LEARNING SUPERVISADO

      Primer Trimestre
      Maestría

Productos

Cruz M, Lozano F, Gonzalez A. (2026)
A Methodological Framework for Instructional Design–Guided Fine-Tuning of LLM-Based Tutors in Pre-Calculus Education
ACOFI Conference Proceedings (ISSN) (ISSN 2590-8219)
Artículo
.(2026).
Aprendizaje profundo para la detección de estrés con ECG de una derivación bajo restricciones de tiempo real
Tesis

Educación

Doctor Of Philosophy Engineering

Doctorado

University Of New Mexico

2000

Estados Unidos

Magíster En Ingeniería Eléctrica

Maestría

Universidad De Los Andes, Colombia

1994

Colombia

Proyectos

  • 2010
    • Fortalecimiento: Financiación de matrícula de un estudiante doctoral en el área de Sistemas Inteligentes

      Duración: 12 meses

      CMUA_20-2010

  • 2009
    • Comparación de diferentes dispositivos de digitalización de placas radiológicas: Evaluación de hallazgos en radiografía de tórax y correlación escanográfica Convocatoria CEIS

      Duración: 6 meses

      PRY-444

Cursos

  • 2026
    • OPTIMIZACIÓN

      Primer Periodo
      Pregrado

      MACHINE LEARNING SUPERVISADO

      Primer Trimestre
      Maestría
    • APREND. POR REFUERZO PROFUNDO

      Primer Trimestre
      Maestría

      SEÑALES

      Primer Periodo
      Pregrado
    • REINFORCEMENT LEARNING

      Primer Periodo
      Maestría
  • 2025
    • MACHINE LEARNING SUPERVISADO

      Segundo Periodo
      Maestría

      MACHINE LEARNING SUPERVISADO

      cuarto Trimestre
      Maestría
    • OPTIMIZACIÓN

      Primer Periodo
      Pregrado

      OPTIMIZACIÓN

      Segundo Periodo
      Pregrado
    • MACHINE LEARNING

      Segundo Periodo
      Maestría

      APREND. POR REFUERZO PROFUNDO

      Segundo Periodo
      Maestría
    • APREND. POR REFUERZO PROFUNDO

      cuarto Trimestre
      Maestría

      SEÑALES

      Primer Periodo
      Pregrado
    • MACHINE LEARNING SUPERVISADO

      Primer Trimestre
      Maestría

      SEÑALES

      Segundo Periodo
      Pregrado
    • REINFORCEMENT LEARNING

      Primer Periodo
      Maestría
  • 2024
    • MACHINE LEARNING SUPERVISADO

      Primer Trimestre
      Maestría

      SEÑALES

      Primer Periodo
      Pregrado
    • REINFORCEMENT LEARNING

      Primer Periodo
      Maestría

      MACHINE LEARNING

      Segundo Periodo
      Maestría
    • MATEMAT. PARA MACHINE LEARNING

      Segundo Trimestre
      Maestría

      MACHINE LEARNING SUPERVISADO

      cuarto Trimestre
      Maestría
    • SEÑALES

      Segundo Periodo
      Pregrado

      OPTIMIZACIÓN

      Segundo Periodo
      Pregrado
    • OPTIMIZACIÓN

      Primer Periodo
      Pregrado
  • 2023
    • MATEMAT. PARA MACHINE LEARNING

      Quinto Trimestre
      Maestría

      SEÑALES

      Primer Periodo
      Pregrado
    • MACHINE LEARNING

      Segundo Periodo
      Maestría

      OPTIMIZACIÓN

      Segundo Periodo
      Pregrado
    • SEÑALES

      Segundo Periodo
      Pregrado

      SEÑALES

      Periodo Intersemestral
      Pregrado
    • REINFORCEMENT LEARNING

      Primer Periodo
      Maestría

      OPTIMIZACIÓN

      Primer Periodo
      Pregrado
  • 2022
    • REINFORCEMENT LEARNING

      Primer Periodo
      Maestría

      OPTIMIZACIÓN

      Primer Periodo
      Pregrado
    • SEÑALES

      Primer Periodo
      Pregrado

      MASTERING MACHINE LEARNING

      Curso Verano
      Maestría
    • SEÑALES

      Segundo Periodo
      Pregrado

      MACHINE LEARNING

      Segundo Periodo
      Maestría
  • 2021
    • SEÑALES

      Primer Periodo
      Pregrado

      OPTIMIZACIÓN

      Primer Periodo
      Pregrado
    • MACHINE LEARNING

      Primer Periodo
      Maestría

      REINFORCEMENT LEARNING

      Primer Periodo
      Maestría
    • OPTIMIZACIÓN

      Segundo Periodo
      Pregrado

      MACHINE LEARNING

      Segundo Periodo
      Maestría
    • SEÑALES

      Periodo Intersemestral
      Pregrado

      SEÑALES

      Segundo Periodo
      Pregrado
    • LABORATOR SEÑALES

      Periodo Intersemestral
      Pregrado
  • 2020
    • SEÑALES

      Primer Periodo
      Pregrado

      MACHINE LEARNING

      Primer Periodo
      Maestría
    • LABORATOR SEÑALES

      Periodo Intersemestral
      Pregrado

      OPTIMIZACIÓN

      Segundo Periodo
      Maestría
    • SEÑALES

      Segundo Periodo
      Pregrado

      MACHINE LEARNING

      Segundo Periodo
      Maestría
    • SEÑALES

      Periodo Intersemestral
      Pregrado
  • 2019
    • SEÑALES

      Primer Periodo
      Pregrado

      OPTIMIZACION

      Primer Periodo
      Pregrado
    • MACHINE LEARNING

      Primer Periodo
      Maestría

      OPTIMIZACIÓN

      Primer Periodo
      Maestría
    • SEÑALES

      Segundo Periodo
      Pregrado

      OPTIMIZACION

      Segundo Periodo
      Pregrado
    • SEÑALES

      Periodo Intersemestral
      Pregrado

      OPTIMIZACIÓN

      Segundo Periodo
      Maestría
    • MACHINE LEARNING

      Segundo Periodo
      Maestría
  • 2018
    • OPTIMIZACIÓN

      Segundo Periodo
      Maestría

      SEÑALES

      Segundo Periodo
      Pregrado
    • ANALISIS INTEL, SEÑALES Y SIST

      Segundo Periodo
      Maestría

      FUNDAMENTOS DE ELECTRÓNICA

      Primer Periodo
      Pregrado
    • SEÑALES

      Primer Periodo
      Pregrado

      OPTIMIZACION

      Segundo Periodo
      Pregrado
    • MACHINE LEARNING

      Primer Periodo
      Maestría

      MACHINE LEARNING

      Segundo Periodo
      Maestría
  • 2017
    • OPTIMIZACIÓN

      Segundo Periodo
      Maestría

      MACHINE LEARNING

      Segundo Periodo
      Maestría
    • SEÑALES

      Segundo Periodo
      Pregrado

      OPTIMIZACIÓN

      Primer Periodo
      Maestría
    • SEÑALES

      Primer Periodo
      Pregrado
  • 2016
    • OPTIMIZACIÓN

      Primer Periodo
      Maestría

      LAB OPTIMIZACION

      Primer Periodo
      Pregrado
    • OPTIMIZACION

      Primer Periodo
      Pregrado

      MACHINE LEARNING

      Primer Periodo
      Maestría
    • OPTIMIZACION

      Primer Periodo
      Especialización

      ELECTRÓNICA ANÁLOGA

      Primer Periodo
      Pregrado
    • SEÑALES

      Segundo Periodo
      Pregrado

      LABORATORIO ELECTRONIC ANALOGA

      Primer Periodo
      Pregrado
    • OPTIMIZACION

      Segundo Periodo
      Pregrado

      OPTIMIZACIÓN

      Segundo Periodo
      Maestría
    • ELECTRÓNICA ANÁLOGA

      Segundo Periodo
      Pregrado

      MACHINE LEARNING

      Segundo Periodo
      Maestría

Productos

Cruz M, Lozano F, Gonzalez A. (2026)
A Methodological Framework for Instructional Design–Guided Fine-Tuning of LLM-Based Tutors in Pre-Calculus Education
ACOFI Conference Proceedings (ISSN) (ISSN 2590-8219)
Artículo
.(2026).
Aprendizaje profundo para la detección de estrés con ECG de una derivación bajo restricciones de tiempo real
Tesis
Cruz M, Gonzalez A, Lozano F. (2026)
IMPROVING PEDAGOGICAL STRUCTURE IN AI TUTORS: AN INSTRUCTIONAL DESIGN–GUIDED PROMPTING AND FINE-TUNING APPROACH
EDULEARN12 Proceedings (ISSN 2340-1117)
Artículo
.(2025).
Aprendizaje por refuerzo multiagente en un entorno competitivo de captura la bandera
Tesis
.(2025).
Aprendizaje y optimización de variaciones estratégicas en blackjack mediante aprendizaje por refuerzo en un entorno de simulación realista
Tesis
.(2025).
Aproximación de la cinemática inversa de los brazos de un robot Pepper mediante aprendizaje por refuerzo
Tesis
.(2025).
Asistente para psicoeducación sobre la depresión basado en LLMs
Tesis
.(2025).
Cancelación de ruido activa (ANC) con sistema Broadband FeedForward y filtro adaptativo FxLMS
Tesis
.(2025).
Control de un robot bípedo mediante aprendizaje por refuerzo y captura de movimiento
Tesis
.(2025).
Detección de anomalías en paneles solares usando redes convolucionales y redes generativas de datos
Tesis
.(2025).
Evaluación de un método de aprendizaje por refuerzo para problemas de recompensas con costos en sistemas de manejo de energía
Tesis
.(2025).
Modelo basado en machine learning para obtener la probabilidad de tener depresión en base a los hábitos de vida y comportamientos
Tesis
.(2025).
Optimización de la evaluación académica mediante procesamiento de lenguaje natural: desarrollo de un sistema de calificación automática para textos en educación superior
Tesis
.(2024).
Aplicación de técnicas de aprendizaje automático para el análisis y predicción de patrones de sueño usando variables fisiológicas y de actividad diaria
Tesis
.(2024).
Detección y clasificación automática de ciberataques en redes mediante modelos de aprendizaje supervisado
Tesis
.(2024).
Estimación monocular de profundidad con un enfoque basado en machine learning
Tesis
.(2024).
Evaluación de desempeño de modelos de aprendizaje profundo en la solución del problema de flujo en una cavidad
Tesis
.(2024).
Identificación de errores en impresión 3D FDM con Machine Learning
Tesis
.(2024).
Identificación de obstáculos con inteligencia artificial para facilitar la movilidad autónoma a personas con discapacidad visual
Tesis
.(2024).
Identificación de áreas cultivadas sobre imágenes satelitales utilizando técnicas de machine learning.
Tesis
.(2024).
Identificación y clasificación automática de lesiones cutáneas pigmentadas mediante imágenes dermatoscópicas
Tesis
.(2024).
Implementación de un sistema de traducción automática voz a voz mediante el uso de transformers
Tesis
.(2024).
Integrating convolutional neural networks and reinforcement learning for autonomous person-following in social robotics
Tesis
.(2024).
Predicción geoespacial de crímenes en Bogotá: un enfoque basado en Machine learning para mejorar la seguridad ciudadana
Tesis
.(2024).
Robust-NeuroBiometrics: sistema robusto de identificación biométrica basado en señales de electroencefalograma (EEG)
Tesis
.(2024).
ViQAgent: zero-shot video question answering via agent with open-vocabulary grounding validation
Tesis
.(2023).
Aplicación de RL para la evasión de obstáculos de un robot móvil diferencial
Tesis
.(2023).
Aprendizaje por refuerzo multiagente en entornos sociales: comparación entre enfoques convencionales vs. la integración de LLMS como planeadores multiagente
Tesis
.(2023).
Clasificación de enfermedades mentales en adultos mediante técnicas de machine learning y modelos a base de árboles en la salud mental colombiana
Tesis
.(2023).
Comparación de métodos de aprendizaje automático para la clasificación de transacciones fraudulentas
Tesis
.(2023).
Desarrollo y programación de un agente computacional capaz de jugar un juego de estrategia mediante algoritmos de aprendizaje por refuerzo profundo
Tesis
.(2023).
Enhancing medical diagnosis through NLP in clinical texts for informed healthcare decisions
Tesis
.(2023).
Estimación de la producción de fruto o cosecha utilizando técnicas de machine learning sobre imágenes de satélite, para la construcción de un explorador que permita estimar el potencial energético de biomasa residual agrícola
Tesis
.(2023).
Modelaje de inundaciones en el departamento de Antioquia a partir de redes neuronales
Tesis
.(2023).
Sistema de seguridad a partir de una base de datos mediante machine learning, basado en reconocimiento de rostros
Tesis
Abrego-Perez A.L., Lozano F, Valencia C, Diaz M, Pacheco N, Sanchez S. (2023)
The role of data driven methodologies in weather index insurance
Applied Sciences (ISSN 20763417)
Artículo
.(2023).
Utilizando técnicas de aprendizaje por refuerzo para enseñar a un agente a jugar el videojuego "Galaga"
Tesis
.(2022).
Identificación automática de acordes musicales utilizando Machine Learning
Tesis
.(2022).
Sistema de recomendación ontológico basado en análisis de publicaciones escritas de redes sociales
Tesis
.(2021).
Aproximacion de un sistema de navegación autónoma en UAVs basado en aprendizaje por refuerzo
Tesis
.(2021).
Control de navegación de un dron usando aprendizaje por refuerzo
Tesis
.(2021).
Detección de mentiras a través de reconocimiento facial usando Machine Learning
Tesis
.(2021).
Detección de transacciones fraudulentas en tarjetas de crédito mediante el uso de modelos de Machine Learning
Tesis
Lozano F. (2021)
Energy Management System for Microgrids based on Deep Reinforcement Learning
Capítulo en Memoria
.(2021).
Energy management system for microgrids based on deep reinforcement learning
Tesis
.(2021).
Formación de patrones por movimiento autónomo a través de algoritmos de Deep QLearning
Tesis
.(2021).
Identificación de idioma y respuesta en tiempo real usando técnicas de Deep Learning con espectrogramas y reconocimiento de voz
Tesis
.(2021).
Implementación de un sistema para comprensión lectora basada en redes neuronales profundas
Tesis
.(2021).
Modelo de máxima entropía para la predicción de criminalidad con técnicas de Machine Learning
Tesis
.(2021).
Método basado en redes convolucionales profundas para la clasificación de retinopatía diabética
Tesis
.(2021).
Natural language processing techniques for document retrieval in the biomedical domain
Tesis
.(2021).
Navegación de robot movil en entornos domésticos basada en reconocimiento de objetos
Tesis
.(2021).
Predicción de alineaciones en la NBA con base en el clustering previo de jugadores y sus características
Tesis
.(2021).
Redes neuronales profundas en la transcripción automática de música
Tesis
.(2021).
Sistema Multimodal para un asistente robótico por medio de aprendizaje por refuerzo
Tesis
.(2021).
Sistema de enseñanza para robots manipuladores a través de vídeos humanos utilizando IRL
Tesis
.(2021).
Traductor de letras en lenguaje de señas con redes neuronales convolucionales
Tesis
Garcia J .(2020).
Comparacion de métodos de compresión de redes neuronales
Tesis
Rodriguez D .(2020).
Control de sistema robotizado a partir de señales mioeléctricas e inteligencia artificial
Tesis
Arias A .(2020).
Detección de Sentimientos en Tuits y Reseñas con Polaridad Aplicando Machine Learning.
Tesis
Tellez J .(2020).
Detección de vida en huellas dactilares usando redes convolucionales
Tesis
Garrido C .(2020).
Sistema de navegación para robot móvil basado en aprendizaje por refuerzo
Tesis
Torres E, Lozano F. (2020)
Transfer Learning in Attack Avoidance Games
Journal of computer science (ISSN 1549-3636)
Artículo
Torres E, Lozano F, Avendaño L.
Transfer learning with Human-like Recall/association - Poster
Otro
.(2019).
Atención al cliente por medio de reconocimiento facial
Tesis
Hurtado B .(2019).
DETECCIÓN AUTOMÁTICA DEL NIVEL DE CONCENTRACIÓN DE ESTUDIANTES MEDIANTE MACHINE LEARNING
Tesis
.(2019).
Detección de alzheimer por medio de imágenes médicas usando machine learning
Tesis
Diaz S .(2019).
Determinación automática de edad aparente promedio en grupos de personas usando machine learning.
Tesis
Chaves J .(2019).
Diseño de un sistema de apoyo en seguridad basado en reconocimiento de multiples rostros e identifiación de usuarios
Tesis
Movilla V .(2019).
IDENTIFICACIÓN AUTOMÁTICA DE TEJIDO METASTÁSICO EN IMÁGENES DE NÓDULOS LINFÁTICOS USANDO MACHINE LEARNING
Tesis
.(2019).
La Restitución de tierras comunitarias. Una mirada a partir de la primera sentencia de restitución de tierras que favoreció a una comunidad étnica
Tesis
Higuera C, Lozano F, Camilo Camacho. (2019)
Multiagent Reinforcement Learning Applied to Traffic Light Signal Control
PAAMS:International conference on practical applications of agents and multi agent systems
Capítulo en Memoria
Villamil M, Lozano F, Franco C, Moreno A, Castellanos Camilo, Perez B, Mojica A, Peña F, Ortiz J, Alonso J.
PROGRAMA DE SOFTWARE DENOMINADO IDENTIFICACIÓN DE POSIBLES OMISOS DE LAS ACTIVIDADES ECONÓMICAS 4711 1 Y 6810 Y ESTIMACIÓN DE BASE GRAVABLE PARA EL CÁLCULO DEL IMPUESTO DE ICA
DIRECCION NACIONAL DE DERECHO DE AUTOR.
Software
Villamil M, Castellanos Camilo, Perez B, Moreno A, Peña F, Mojica A, Lozano F.
PROGRAMA DE SOFTWARE TITULADO PRIORIZACIÓN DE ZONAS Y DIRECCIONES A VISITAR EN EL PROCESO DE REGISTRO EMPRESARIAL
DIRECCION NACIONAL DE DERECHO DE AUTOR.
Software
Correa L .(2019).
Reconocimiento automático de emociones en audio y video usando Machine Learning
Tesis
Sosa J .(2019).
Transfer learning in reinforcement learning for image-based environments. An image to image translation approach.
Tesis
Garcia J .(2019).
Ópera aprende a jugar Linea 4 con aprendizaje por refuerzo
Tesis
.(2018).
Documento Síntesis: Omar Andres Ortiz Barrera
Tesis
.(2017).
1 Análisis de la textura de las microcápsulas en función de la formulación
Tesis
.(2017).
Detección de sueño en conductores de automóviles por reconocimiento de imagen
Tesis
Avendaño L .(2017).
Implementación de un sistema para calificar ensayos
Tesis
Daza C .(2016).
AGENTE BASADO EN APRENDIZAJE POR REFUERZO PARA EL CONTROL DE LA SEMAFORIZACIÓN DE UNA INTERSECCIÓN
Tesis
.(2016).
Aprendizaje rápido en Redes Neuronales Convolucionales por medio de sFFT
Tesis
Higuera C .(2016).
Control de intersecciones semaforizadas aplicando aprendizaje por refuerzo multiagente
Tesis
Cordoba R .(2016).
Entrenamiento de un sistema de clasificación de movimiento mediante señales EMG
Tesis
Giraldo G .(2016).
IMPLEMENTACIÓN DE LIBRERÍA PARA USO Y EVALUACIÓN DE SUM-PRODUCT NETWORKS SOBRE TARJETAS GRÁFICAS
Tesis
Pardo L .(2016).
Reconocimiento de emociones a trave?s de expresiones faciales usando ima?genes RGB-D
Tesis
Maldonado E .(2016).
Reconocimiento en tiempo real de la lengua dactilológica colombiana basado en aprendizaje supervisado usando la cámara 3D RealSense
Tesis
Acosta C .(2016).
Segmentación de instrumental quirúrgico en imágenes laparoscópica aplicando técnicas de aprendizaje supervisado
Tesis
Pinzon C .(2016).
Sistema de recomendacio?n de Recreovi?as, utilizando un modelo hi?brido de Collaborative Filtering, Demographic Correlation y Content-Based Filtering
Tesis
Araujo E .(2015).
Desarrollo un filtro bilateral adaptativo mediante un proceso de aprendizaje supervisado con imágenes reales
Tesis
Velasquez J, García E .(2015).
Implementación de red neuronal para pronóstico de precio en bolsa de la energía eléctrica en Colombia en un aplicativo web
Tesis
Pedraza C .(2015).
Implementación de técnicas de Machine Learning para la identificación asistida de lesiones tumorales en imágenes médicas
Tesis
.(2015).
Reconocimiento de diagramas circuitales dibujados a mano mediante aprendizaje supervisado
Tesis
Carranza J .(2014).
IMPLEMENTACIÓN DE UN AGENTE CAPAZ DE APRENDER LAS ACCIONES ÓPTIMAS DE UN ASCENSOR UTILIZANDO APRENDIZAJE POR REFUERZO
Tesis
Florez N .(2014).
Procesamiento y Clasificación de señales de electroencefalografía (EEG) de pacientes epilépticos según patología y expresión eléctrica de crisis usando aprendizaje de maquina
Tesis
Daza J .(2013).
Aplicación de Algoritmos de Clasificación de Machine Learning para la Segmentación de Mercados
Tesis
John Calvo, Villamil M, Lozano F. (2013)
Context-Aware Multi-Stream Mining for Predictions in Real Time Monitoring Systems
Capítulo en Memoria
Buitrago A., De la Rosa F, Lozano F. (2013)
Hierarchical Reinforcement Learning Approach for Motion Planning in Mobile Robotics
X Latin American Robotics Symposium and Competition (LARS/LARC)
Capítulo en Memoria
Rodriguez S .(2013).
IMPLEMENTATION OF A LANGUAGE IDENTIFICATION SYSTEM BASED ON OPTIMIZATION AND MACHINE LEARNING TECHNIQUES
Tesis
Lozano F. (2013)
Learning to rank drug combinations
International Conference on Machine Learning and Applications
Capítulo en Memoria
Quintero C, Lozano F. (2013)
Locally Linear Minimum Spanning Trees for Manifold Learning
International Conference on Machine Learning and Applications
Capítulo en Memoria
Realpe G .(2013).
Reconocimiento del Lenguaje de Señas Manuales con el Kinect
Tesis
.(2012).
Esquemas de representación de datos para problemas de aprendizaje activo
Tesis
Corredor R, Zuluaga M, Lozano F, Orkisz M, Hernandez M. (2012)
Segmentación de lumen arterial mediante Support Vector Machines en imágenes de TAC
Seminario Internacional de Ingeniería Biomédica
Capítulo en Memoria
Salazar A, Lozano F, Alvarado C. (2012)
System of heart and lung sounds separation for telemedicine application
Revista Facultad de Ingenieria (ISSN 0120-6230)
Artículo
Zuluaga M, Magnin I, Hernandez M, Delgado E, Lozano F, Orkisz M. (2011)
Automatic detection of abnormal vascular cross-sections based on density level detection and support vector machines
Computer-Assisted Radiology and Surgery (ISSN 1861-6410)
Artículo
.(2011).
Desarrollo de un programa de computador capaz de jugar Starcraft - Brood War usando técnicas de aprendizaje por refuerzo
Tesis
Uribe R, Lozano F, Shibata K, Anderson C. (2011)
Discount and Speed/Execution Tradeoffs in MDP Games
2011 IEEE Conference on Computational Intelligence and Games
Capítulo en Memoria
.(2011).
Diseño de implementación de una interfáz gráfica para la identificación semiautomática de las fases del sueño a partir de señales de polisomnografía y señales de electroencefalografía intracraneal
Tesis
.(2011).
Embeddings, connectivity and minimum spanning trees in dimensionality reduction
Tesis
.(2011).
Maximización del rendimiento en el envio de paquetes con prioridad, en un buffer a través de algoritmos de aprendizaje en línea
Tesis
.(2010).
Aprendizaje semisupervisado usando la complejidad de Rademacher
Tesis
Lozano F, Guerrero M, Garcia L, Quintero C. (2010)
Hardware/Software Implementation of an on-line Machine Learning Algorithm
IEEE Latin American Symposium on Circuits and Systems 2010.
Capítulo en Memoria
Salazar A, Garcia A, Lozano F.
Prototipo o software 1 -Proyecto 40-2008
N/A.
Software
Zuluaga M, Orkisz M, Hernandez M, Lozano F, Magnin I. (2010)
Towards vascular abnormality detection: an SVM approach
INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER ASSISTED RADIOLOGY AND SURGERY (ISSN 1861-6429)
Artículo
Lozano F.
Diseño e implementación de un dispositivo para la inferencia de estrés humano a través de la aplicación de Algoritmos de Machine Learning
Colciencias.
Propuesta
Salazar A, Garcia A, Lozano F.
Evaluación y comparación entre diferentes dispositivos de digitalización de placas radiológicas
COLCIENCIAS.
Propuesta
Luis Felipe Giraldo, Lozano F, Quijano N. (2009)
Foraging theory for dimensionality reduction of clustered data
Machine Learning (ISSN 0885-6125)
Artículo
Lozano F, Guerrero M, Quintero C. (2009)
Implementación Hardware de Adaboost
XV Workshop IBERCHIP
Capítulo en Memoria
Lozano F.
Prototipo o software 1 -Proyecto 32-2008
N/A.
Software
Salazar A, Garcia A, Lozano F.
Prototipo o software 1 -Proyecto 39-2008
N/A.
Software
Salazar A, Garcia A, Lozano F.
Telemonitoreo Materno-Infantil Basado en Sistemas Embebidos
COLCIENCIAS.
Propuesta
.(2008).
Control de mouse a través de señales EOG y algoritmos de boosting
Tesis
Nestor, Hernandez M, Stanislas, Maciej, Eduardo, Olivier, Jerôme, Lozano F, Camilo, Sanchez J. (2008)
Estudio no destructivo de los canales internos de octocorales por medio del análisis de imágenes biológicas y médicas
XIII Seminario Nacional de Ciencia y Tecnología del Mar.
Capítulo en Memoria
Lozano F, Garcia E. (2007)
Boosting of Support Vector Machines
International Conference on Machine Learning and Data Mining, MLDM 2007
Capítulo en Memoria
García E, Rangel P, Lozano F. (2006)
Adaptive Support Vector Machines para predicción de series de tiempo
XI Simposio de Tratamiento de Señales, Imágenes y Visión Artificial STSIVA 2006
Capítulo en Memoria
Lozano F, García E. (2006)
Boosting Support Vector Machines
Revista De Ingeniería (ISSN 0121-4993)
Artículo
.(2006).
Nuevo algoritmo para regularización de AdaBoost : DMN
Tesis
Lozano F. (2005)
Algorithms for parallel boosting
International Conference on Machine Learning and Applications
Capítulo en Memoria
Lozano F. (2005)
Boosting of Support Vector Machines with Application to Editing
International Conference on Machine Learning and Applications
Capítulo en Memoria
Lozano F, Koltchinskii V. (2005)
Self Bounding Algorithms for Machine Learning
International Conference on Machine Learning and Applications
Capítulo en Memoria
Lozano F. (2004)
Back-propagation aplicado a controles PID neuronales
VI Congreso Nacional De La Asociación Colombiana De Automática
Capítulo en Memoria
Koltchinskii V, Panchenko D, Lozano F. (2003)
Bounding the generalization error of convex combinations of classifiers: Balancing the dimensionality and the margins
Artículo
Lozano F, Koltchinskii V. (2002)
Direct Optimization of Simple Cost Functions of The Margin
First International NAISO Congress on Neuro Fuzzy Technologies
Capítulo en Memoria
Lozano F, Panchenko D, Koltchinskii V. (2002)
Empirical margin distributions and bounding the generalization error of combined classifiers
Artículo
Lozano F, Koltchinskii V, Panchenko D. (2001)
Further explanation of the effectiveness of voting methods: The game between margins and weights
Artículo
Lozano F. (2000)
Model Selection Using Rademacher Penalization
Second International ICSC Symposium on Neural Computation
Capítulo en Memoria
Lozano F, Hush D. (1998)
Function Approximation with the Sweeping Hinge Algorithm
Artículo
Lozano F, Cata F, Correa N. (1994)
LANCAMCard: Una Tarjeta de Memoria Asociativa para Bus de Datos Tipo I.S.A
VIII Jornadas de Electrónica y Telecomunicaciones, ACIEM,
Capítulo en Memoria
Lozano F, Cata F, Correa N. (1994)
La Máquina de Earley: Implementación LANCAMCard
Artículo

Educación

  • Doctor Of Philosophy Engineering

    Doctorado

    University Of New Mexico

    2000

    Estados Unidos

    Magíster En Ingeniería Eléctrica

    Maestría

    Universidad De Los Andes, Colombia

    1994

    Colombia

  • Ingeniero Electrónico

    Título de grado

    Pontificia Universidad Javeriana

    1990

    Colombia

Proyectos

  • 2010
    • Fortalecimiento: Financiación de matrícula de un estudiante doctoral en el área de Sistemas Inteligentes

      Duración: 12 meses

      CMUA_20-2010

  • 2009
    • Comparación de diferentes dispositivos de digitalización de placas radiológicas: Evaluación de hallazgos en radiografía de tórax y correlación escanográfica Convocatoria CEIS

      Duración: 6 meses

      PRY-444

  • 2008
    • Plataformas de hardware de alto desempeño aplicadas a algoritmos de Machine Learning

      Duración: 12 meses

      32-2008

      Metodología de selección de digitadores de placas de RX basado en el poder diagnóstico y en la optimización de costos de implantación y operación

      Duración: 12 meses

      41-2008

    • Sistema de separación de sonidos cardíacos y pulmonares de estetoscopios para aplicación en telemedicina

      Duración: 8 meses

      40-2008

      Telemonitoreo materno-infantil basado en sistemas embebidos

      Duración: 12 meses

      39-2008

  • 2004
    • Programa de Investigación en Machine Learning.

      Duración: 36 meses

      PR.3.2003.306.flozano

ORCID

Consulte el ORCID del profesor Fernando Enrique Lozano aquí