Teodor Andrei Diaconescu

Estudiante de Doctorado en Inteligencia Artificial

Biografía

Teodor Andrei Diaconescu se graduó en Ingeniería Informática por la Universidad Rey Juan Carlos (URJC) y posee un Máster en Investigación en Inteligencia Artificial de la Universidad Internacional Menéndez Pelayo (UIMP). Actualmente está realizando su Doctorado en Inteligencia Artificial, especializándose en optimización y metaheurísticas como investigador predoctoral.

Aporta una combinación única de experiencia académica y experiencia práctica industrial a su investigación. Su experiencia profesional incluye trabajar como Desarrollador Full Stack en el área de Aplicaciones Corporativas de la Universidad Rey Juan Carlos, donde obtuvo experiencia valiosa en desarrollo de software y arquitectura de sistemas.

En su rol académico, se ha desempeñado como Profesor Visitante en el Departamento de Ciencias de la Computación y Estadística en la URJC, donde enseñó materias en varias áreas incluyendo Sistemas Distribuidos, Estadística e Informática y Competencia Digital para la Enseñanza. Esta experiencia docente demuestra su capacidad para vincular conocimiento teórico con aplicación práctica.

Sus intereses de investigación se centran en la intersección de inteligencia artificial, algoritmos de optimización y metaheurísticas, con énfasis particular en desarrollar soluciones eficientes para problemas computacionales complejos.

Enfoque de Investigación

Optimización y Metaheurísticas: Su especialización principal en investigación radica en optimización y metaheurísticas, trabajando dentro del marco de inteligencia artificial para desarrollar algoritmos eficientes para resolver problemas computacionales complejos.

Aplicaciones de Inteligencia Artificial: Se enfoca en aplicar técnicas de IA para resolver desafíos de optimización del mundo real, contribuyendo al avance de metodologías de inteligencia computacional.

Resolución de Problemas Computacionales: Su trabajo involucra desarrollar e implementar algoritmos que pueden abordar efectivamente problemas de optimización difíciles en varios dominios.

Investigación Académica: Como investigador predoctoral, está activamente comprometido en avanzar los aspectos teóricos y prácticos de algoritmos metaheurísticos y técnicas de optimización.

Educación

• Estudiante de Doctorado en Inteligencia Artificial - Universidad Rey Juan Carlos (2024-presente)
• Máster en Investigación en Inteligencia Artificial - Universidad Internacional Menéndez Pelayo (2022-2024)
• Ingeniería Informática - Universidad Rey Juan Carlos (2017-2022)

Experiencia Profesional

Docencia Académica:

• Profesor Visitante - Departamento de Ciencias de la Computación y Estadística, URJC
  • Sistemas Distribuidos
  • Estadística
  • Informática y Competencia Digital para la Enseñanza

Experiencia Industrial:

• Desarrollador Full Stack - área de Aplicaciones Corporativas, Universidad Rey Juan Carlos
  • Desarrollo de software y arquitectura de sistemas
  • Desarrollo y mantenimiento de aplicaciones corporativas

Docencia y Mentoría

Áreas de Materias:

• Sistemas Distribuidos - Enseñanza de conceptos avanzados en computación distribuida y diseño de sistemas
• Estadística - Instrucción en métodos estadísticos y análisis de datos
• Competencia Digital - Formación en informática y habilidades digitales para aplicaciones de enseñanza

Filosofía Educativa: Su enfoque de enseñanza combina fundamentos teóricos con aplicaciones prácticas, aprovechando su experiencia industrial para proporcionar a los estudiantes perspectivas del mundo real sobre conceptos computacionales.

Aplicaciones de Investigación

• Desarrollo de Algoritmos - Creación de algoritmos metaheurísticos eficientes para problemas de optimización
• Inteligencia Computacional - Aplicación de técnicas de IA para resolver desafíos complejos de optimización
• Sistemas de Software - Aprovechamiento de experiencia en desarrollo full-stack para implementación de investigación
• Tecnología Educativa - Integración de competencia digital en instrucción académica

Desarrollo Profesional

Puente Académico-Industrial: Su experiencia única combinando experiencia industrial como desarrollador full-stack con investigación académica proporciona perspectivas valiosas sobre implementación práctica de conceptos teóricos.

Enfoque Multidisciplinario: Su experiencia docente en sistemas distribuidos, estadística y competencia digital demuestra versatilidad en ciencias computacionales.

Colaboración en Investigación: Participación activa en la comunidad académica a través de actividades de investigación y docencia en la Universidad Rey Juan Carlos.

Áreas de Investigación Actuales

• Diseño de Algoritmos Metaheurísticos - Desarrollo de nuevos enfoques a problemas de optimización
• Aplicaciones de Inteligencia Artificial - Implementación de soluciones de IA para desafíos computacionales complejos
• Teoría de Optimización - Avance del entendimiento teórico de algoritmos de optimización
• Implementación Práctica - Vinculación de teoría y práctica en desarrollo de algoritmos

Intereses

Inteligencia Artificial | Metaheurísticas | Optimización | Estadística | Sistemas Distribuidos | Desarrollo de Software | Educación Digital

Enlaces