PhD in Artificial Intelligence
Time series data mining: preprocessing, analysis, segmentation and prediction. Applications. 10 (with High Honors)
Perfil académico
Antonio M. Durán-Rosal
Profesor e investigador en el área de Métodos Cuantitativos en la Universidad Loyola Andalucía, con trabajo en aprendizaje automático, minería de series temporales, predicción, clustering y segmentación.
Su investigación combina rigor metodológico con aplicaciones interdisciplinares en energías renovables, detección de eventos atmosféricos, salud y sistemas de apoyo a la decisión.
Líneas de investigación
- Machine learning
- Time series data mining
- Prediction and segmentation
- Applied artificial intelligence
Trayectoria académica
Formación
Resumen de titulaciones y formación académica reglada.
MSc in Teacher Training
Probabilidades. 9.33
MSc in Computer Science
Segmentación de series temporales mediante una algoritmo multiobjetivo evolutivo. 9.71
BSc in Computer Science
Trayectoria académica
Experiencia académica
Puestos, instituciones y experiencia profesional orientada a la investigación.
Associate Professor
Córdoba, Spain
Researcher (PhD. Grant)
Córdoba, Spain
Researcher (Project Funding)
Córdoba, Spain
Intern collaborator in Department
Córdoba, Spain
Producción científica
Publicaciones destacadas
Artículos recientes destacados dentro de la trayectoria investigadora.
A hybrid optimization and data-driven approach to understand the role of the risk-aversion profile parameter in portfolio optimization problems with shorting constraints
Operations Research Perspectives · Vol. 15 · 100353
JCR(2024): 3.7 Position: 30/106 (Q2) Category: OPERATIONS RESEARCH & MANAGEMENT SCIENCE
Global and Diverse Ensemble model for regression
Neurocomputing · Vol. 647 · 130520
JCR(2024): 6.5 Position: 37/204 (Q1) Category: COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
A memetic dynamic coral reef optimisation algorithm for simultaneous training, design, and optimisation of artificial neural networks
Scientifc Reports · Vol. 14 · 6961
JCR(2022): 4.6 Position: 22/73 (Q2) Category: MULTIDISCIPLINARY SCIENCES
Generalised Triangular Distributions for ordinal deep learning: novel proposal and optimisation
Information Sciences · Vol. 648 · 119606
JCR(2022): 8.1, Position: 13/158 (Q1D1) Category: COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS
Docencia
Docencia actual
Responsabilidades docentes activas en el curso académico vigente.
Machine Learning
MSc. Inteligencia Artificial · Year 1
Técnicas de Análisis Cuantitativo II
MSc. Métodos de Investigación aplicados a las Ciencias Sociales · Year 1
Técnicas de Machine Learning
PhD. Ciencia de los Datos · Year 1
Machine Learning
Ing. Informática y Tecnologías Virtuales · Year 4
Programación Avanzada
Ing. Informática y Tecnologías Virtuales · Year 2
Actividad investigadora
Proyectos y financiación competitiva
Proyectos seleccionados, ayudas y oportunidades de colaboración.