Departamento de Electrónica y Ciencias de la Computación
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Julián Gil González

Facultad Ingeniería y Ciencias

Julián Gil González, profesor Javeriana Cali
Icono email Profesores julian.gil@javerianacali.edu.co Icono teléfono Profesores 3218200 Ext. Icono web profesores CvLAC

Perfil

Formación académica

Doctorado en Ingeniería
Universidad Tecnológica de Pereira
2014
A supervised learning framework in the context of multiple annotators.

Maestría en Ingeniería Eléctrónica
Universidad Tecnológica de Pereira
2016
A methodology for peripheral nerve segmentation using a multiple annotators aproach based on centered kernel alignment.

Ingeniería Electrónica
2014
Comparación de técnicas de clasificación de múltiples anotadores para la valoración automática de la calidad de voz.

Experiencia profesional

Universidad Tecnológica de Pereira
Docente catedrático
2014-2022

SITE, Soluciones Innovadoras en Tecnología Empresarial
Desarrollador, Ciencia de Datos
2020-2021

Reconocimientos

  • Beca Jorge Roa Martínez
    Universidad Tecnológica de Pereira
    Marzo del 2014

Publicaciones

  • Rendón-Cardona., Gil-González J., Páez-Valdez, J., & Rivera-Henao, M. (2022). Self-supevised sentiment analysis in Spanish to understand the university narrative of the Colombian conflict. Applied Sciences 12 (11), 5472.

  • Gil-González, J., Valencia-Duque, A., Álvarez-Meza, A., Orozco-Gutiérrez, Á., & García-Moreno, A. (2021). Regularized Chained Deep Neural Network Classifier for Multiple Annotators. Applied Sciences, 11(12), 5409.

  • Gil-Gonzalez, J., Alvarez-Meza, A., & Orozco-Gutierrez, A. (2021). Learning from multiple inconsistent and dependent annotators to support classification tasks. Neurocomputing, 423, 236-247.

  • Gil-Gonzalez, J., Alvarez-Meza, A., & Orozco-Gutierrez, A. (2018). Learning from multiple annotators using kernel alignment. Pattern Recognition Letters, 116, 150-156.

  • González, J. G., Álvarez, M. A., & Orozco, Á. A. (2016, August). A probabilistic framework based on SLIC-Superpixel and Gaussian processes for segmenting nerves in ultra-sound images. In 2016 38th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), (pp. 4133-4136). IEEE.

Áreas de interés

  • Aprendizaje de máquina
     
  • Procesos guassianos
     
  • Inferencia Bayesiana
     
  • Ciencia de datos. 

Investigaciones

  • Desarrollo de un prototipo funcional para el monitoreo no intrusivo de vehículos usando data analytics para innovar en el proceso de mantenimiento basado en la condición en empresas de transporte público, 2020-2022, Integra-Universidad Tecnológica de Pereira

Participación académica

Departamentos

  • Departamento de Electrónica y Ciencias de la Computación

Asignaturas

  • Aprendizaje automático
     
  • Aprendizaje automático para la toma de decisiones
     
  • Proyecto Aplicado I

Trabajos y tutorías

 

 

Posgrado

  • Estudio comparativo de técnicas de clasificación binaria con múltiples anotadores.
    2019
    Universidad Nacional de Colombia, Medellín
    Tesis concluida
    Maestría en Ingeniería de Sistemas
    Persona orientada: Arles Felipe García Maya
    Rol: tutor principal
    Áreas: Aprendizaje de máquina, múltiples anotadores
     

  • Development of a methodology for the diagnosis of internal combustion engines using non-invasive measurements based on the use of interpretable neural networks applicable to databases with multiple annotators.
    2022
    Universidad Tecnológica de Pereira.
    Tesis concluida
    Maestría en Ingeniería eléctrica
    Persona orientada: Andrés Felipe Valencia.
    Rol: tutor principal
    Áreas: Aprendizaje de máquina, Múltiples anotadores, aprendizaje profundo.