Pablo Andrés Arbeláez

• Nuestro campo de investigación es la visión por computadora, el área de la inteligencia artificial que busca la comprensión automatizada de la información visual, y nuestro principal dominio de aplicación es el análisis cuantitativo de datos biomédicos. Nuestro objetivo es aprovechar los avances recientes en la visión por computadora y el aprendizaje automático para contribuir a la solución de problemas biológicos y médicos de gran impacto y gran escala del mundo real. Nuestros proyectos en curso incluyen: análisis automatizado de expresiones faciales, comprensión por video y diagnóstico temprano de cáncer de cerebro y pulmón.

Postdoctorado en Análisis de Imágenes

• Université Paris-Dauphine (París-IX)
• Francia
• 2007

Doctorado en Matemáticas Aplicadas

• Université Paris-Dauphine (París-IX)
• Francia
• 2005

Pregrado en Matemáticas

• Universidad de los Andes
• Colombia
• 1997

  IBIO 3470 - Análisis y Procesamiento de Imágenes

Introducir el área del procesamiento y análisis de imágenes por computador como punto de entrada a las aplicaciones de estas técnicas en problemáticas reales multidisciplinarias en el área biomédica. El estudiante logrará al finalizar el curso un conocimiento de los conceptos y las técnicas básicas de procesamiento de imágenes y del trabajo de análisis que se puede lograr con ellas. Se pretende que el estudiante desarrolle criterios que le permitan decidir sobre la aplicabilidad de estas técnicas en una situación particular.

  IBIO 4111 - Matemáticas Aplicadas

La Medicina y Biología se perfilan como ciencias dominantes del siglo XXI. La complejidad intrínseca de las ciencias biológicas exige la participación e integración de varias disciplinas para su estudio y entendimiento. En la medida en que la Biología se vuelve más cuantitativa, el rol de las matemáticas es fundamental. La matemática aplicada a la biología y a la medicina es una disciplina reciente y creciente, que goza de amplio reconocimiento y futuro. En este curso desarrollaremos y analizaremos modelos matemáticos que describan procesos biológicos. También ilustraremos como se pueden usar los modelos para predecir resultados en situaciones hipotéticas. El curso aborda modelos matemáticos clásicos y contemporáneos a nivel molecular, celular, de organismos y de poblaciones.

  IBIO 4490 - Visión Artifical

La visión por computador, o visión artificial, es el área de la inteligencia artificial que busca modelar la percepción visual y emular las capacidades de los sistemas visuales biológicos. Su objetivo principal es representar e interpretar datos visuales para extraer información cuantitativa acerca del mundo. El curso tendrá énfasis en la investigación actual en esta área y abordará los principales problemas abiertos en visión artificial: representación de patrones visuales, segmentación de imágenes, reconocimiento de objetos, análisis de movimiento, reconstrucción tridimensional y estereoscopía. En el estudio de cada tema, se resaltarán las técnicas recientes y el estado del arte de la disciplina, en articular las técnicas de aprendizaje profundo (deep learning). La clase teórica se complementará con sesiones de laboratorio en Python, en las que se pondrán en práctica los conceptos y herramientas computacionales del curso. El curso culminará con un proyecto de investigación en el cual los estudiantes aplicarán las herramientas de la visión artificial a problemas multidisciplinarios reales.

  IBIO 4615 - Advanced Machine Learning

Éste es un curso electivo de nivel de maestría cuyo objetivo principal es explorar las fronteras del conocimiento actual en el área del aprendizaje automático. El curso requiere familiaridad previa y bases sólidas, tanto teóricas como prácticas, en los campos de visión por computador, aprendizaje estadístico y aprendizaje de máquina profundo (deep learning). El curso se estructurará alrededor de módulos que cubren los principales temas de investigación actual en aprendizaje automático y tendrá un formato mixto de presentaciones teóricas y prácticas en computador. El curso se enfocará en el desarrollo de un proyecto de investigación en el que los estudiantes integrarán las distintas herramientas teóricas y computacionales desarrolladas a lo largo del semestre para el estudio de una problemática real. Se espera que, después de cursar esta asignatura, el estudiante posea un nivel de familiaridad con el estado del arte y una destreza en el uso de las técnicas de punta en aprendizaje automático que le permitan realizar proyectos de investigación a nivel graduado en esta área.

  IBIO 4690 - Fronteras de Reconocimiento Visual

Éste es un curso electivo de nivel de maestría cuyo objetivo principal es explorar las fronteras del conocimiento actual en el área del reconocimiento visual. El curso requiere familiaridad previa y bases sólidas en los campos de la visión artificial, el aprendizaje estadístico y el aprendizaje de máquina profundo (deep learning). El curso se estructurará alrededor de módulos que cubren los principales temas de investigación actual en reconocimiento visual y tendrá un formato mixto de presentaciones teóricas y prácticas en computador. El curso culminará con un proyecto de investigación en el que los estudiantes integrarán las distintas herramientas teóricas y computacionales desarrolladas a lo largo del semestre para el estudio de una problemática real.

  Todos los profesores de planta asesoran Proyectos de Investigación de Pregrado, Proyectos Especiales de Maestría y Tesis de Maestría.

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Un colombiano entre los 100 expertos mundiales en Inteligencia Artificial [El Espectador]

Pablo Arbeláez, profesor de Ingeniería Biomédica, fue incluido en la lista ‘AI 2000’ [La W]