Facundo Bromberg

Facundo Bromberg

Facundo Bromberg es profesor Titular de la Universidad Tecnológica Nacional, e investigador adjunto del CONICET. Es fundador y actual director del grupo de investigación DHARMa desde el año 2007.  Ha dirigido varios PICTs de la ANPCyT y PIDs de UTN.  Además, ha dirigido tesistas y becarios doctorales, con 5 doctores ya graduados y 5 en actualmente en formación, ha dictando cursos de grado y postgrado, y ha participado activamente de distintas actividades organizadas por la AAIA (Asociación Argentina de Inteligencia Artificial). Es además director de la maestría en Inteligencia Digital para la InnovaciónActa N°534/2020 CONEAU.

Biografía personal

Facundo es nacido en la Ciudad de Mendoza en Marzo de 1974. Con dos años de vida su familia se muda a Israel, donde recide hasta fines del año 1982, momento en que regresa a Menodza, Argentina. Vuelve a partir con 20 años en el año 1994 hacia S. C. de Bariloche para realizar sus estudios en el Instituto Balseiro donde recide hasta 1998. De allí se muda dos años a Buenos Aires volviendo a Mendoza con 26 años en el año 2000. Apenas llega conoce a su actual esposa  con quien parte para EEUU en el año 2001 para realizar sus estudios doctorales. En el año 2006 tienen a su hija, con quienes vuelve en el año 2007 a Mendoza para radicarse definitivamente. 

Biografía académica

Facundo se graduó de Lic. en Física en el Instituto Balseiro en el año 1998, y de Ph.D. (Doctor en Filosofía, especializado en Ciencias de la Computación) en el Atanasoff Computer Science Department de la Iowa State University en el año 2007 bajo la dirección del Dr. Dimitris Margaritis y co-dirección del Dr. Vasant Honavar. En el año 2008 comienza como profesor asociado en la UTN, Facultad Regional Mendoza. Durante los años 1999 y 2000 se desempeño además como becario investigador en el Instituto de Investigaciones Cardiológicas de la Facultad de Medicina de la U. de Buenos Aires, bajo la dirección del Dr. Jorge Ponce-Hornos. 

Facundo Bromberg es Profesor titular en UTN, con una dedicación docente de 40 horas semanales.

Actualmente me desempeño como profesor titular en las cátedras de Inteligencia Artificial y Aprendizaje de Máquinas.  He dictado cursos de postgrado en Inteligencia Artificial, Aprendizaje de Máquinas y Razonamiento Probabilístico en la U. Nacional de Cuyo, UTN, U. Nacional de San Juan y en la Escuela Argentina de Inteligencia Artificial 2012.  

Cuenta con una categoría C en UTN.

Facundo Bromberg es Investigador CONICET, con una dedicación a la investigación de 40 horas semanales.

Cuenta con una categoría 2 en el Ministerio de Educación.

Publicaciones

Abraham, L. (2018).  Visión computacional y aprendizaje de máquinas aplicado a la estimación de activación muscular del bíceps braquial. (Bromberg, F., Ed.).Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires - Facultad de Ciencias Exactas. Computer Science Ph.D, 63.
Ribas, À., & Bromberg F. (2018).  Toward Self-Determinant Citizen Governance: Trust-Boosting Sociocracy 3.0 with Blockchain. Symposium on Implementing Collaborative Governance. Models, experiences and challenges to foster policy coordination, and to enhance sustainable community outcomes and public value generation.
Schlüter, F., Strappa Y., Bromberg F., & Milone D. H. (2017).  Blankets Joint Posterior score for learning Markov network structures . International Journal of Approximate Reasoning. https://doi.org/10.1016/j.ijar.2017.10.018,
Schlüter, F., & Bromberg F. (2014).  El enfoque IBMAP para aprendizaje de estructuras de redes de Markov. Tesis doctoral en Facultad de Ciencias Exactas - Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Director: Facundo Bromberg. . Doctorado en Ciencias de la Computación (PhD in Computer Science), 138.
Schlüter, F., Bromberg F., & Edera A. (2014).  The IBMAP approach for Markov network structure learning. Annals of Mathematics and Artificial Intelligence. 72(3), 197--223.
Edera, A., Schlüter F., & Bromberg F. (2014).  Learning Markov networks networks with context-specific independences.. International Journal on Artificial Intelligence Tools. 23(06), 
Abraham, L., Bromberg F., & Forradellas R. (2014).  Estimación de carga muscular mediante imágenes. Argentinean Symposium of Artificial Intelligence (ASAI) - Jornadas Argentinas de Informática. 91--98.
Edera, A.., Schlüter F.., & Bromberg F.. (2013).  Learning Markov networks with context-specific independences. IEEE 25th International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI).
Diedrichs, A. Laura, Robles M. Inés, Bromberg F., Mercado G., & Dujovne D. (2013).  Characterization of LQI behavior in WSN for glacier area in Patagonia Argentina. Embedded Systems (SASE/CASE), 2013 Fourth Argentine Symposium and Conference on. 1--6.
Bromberg, F.., Schlüter F.., & Edera A.. (2011).  Independence-based MAP for Markov networks structure discovery. 23rd IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI).
Catania, C.. A., C. Garino G., & Bromberg F.. (2010).  Application of a Bayesian semi-supervised Learning Strategy to Network Intrution Detection. Proceedings of ASAI 2010, Argentinean Symposioum of Artificial Intelligence.
Schlüter, F., Bromberg F., & Pérez D. S. (2010).  Speeding up the execution of a large number of statistical tests of independence. Proceedings of ASAI 2010, Argentinean Symposioum of Artificial Intelligence.
Brombereg, F., Catania C. A., & Garino C. Garcia (2009).  An Autonomous labeling approach to SVM algorithms for network traffic anomaly detection. Argentine Symposium of Artificial Intelligence (ASAI). Jornadas Argentinas de Informática. Mar del Plata, Argentina..
Bromberg, F., & Schlüter F. (2009).  Variante de grow shrink para mejorar la calidad de markov blankets. XXXV Latin American Informatics Conference (CLEI), Pelotas, Brasil.
Bromberg, F., & Margaritis D. (2007).  Efficient and Robust Independence-Based Markov Network Structure Discovery.. 20th International Joint Conference of Artificial Inteliigence (IJCAI). 2431-2436 .