D. Francisco Rodríguez Cuenca

Categoría actual:

Investigador Predoctoral

Área:

Sistemas Inteligentes

Fecha de incorporación:

01/sep/2021

Puesto:

SM26. P-302

Teléfono:

+34 91 542-2800 ext. 2744

Correo electrónico:

francisco.rodriguez@iit.comillas.edu

LinkedIn:

francisco-rodríguez-cuenca-358396141

Biografía:

Francisco Rodríguez Cuenca obtuvo el título de graduado en Ingeniería de Software en 2020 por la Universidad Politécnica de Madrid y el título de Máster en Big Data y Analítica Avanzada en 2021 por la Universidad Pontificia Comillas. Durante los dos últimos años de su etapa de estudiante trabajó a tiempo completo en proyectos de ingeniería y ciencia de datos con la empresa Innova-TSN. Actualmente es investigador Predoctoral en el Área de Sistemas Inteligentes del Instituto de Investigación Tecnológica (IIT).

Áreas de interés:

Aprendizaje automático, Predicción, Análisis y visualización de datos, Aprendizaje profundo, Big Data

Proyectos

Consumo responsable mediante la aplicación de técnicas de machine learning para la generación masiva de recomendaciones y ofertas personalizadas (RTC2019-007380-3). Realizado para Ministerio de Ciencia e Innovación (MCI), Agencia Estatal de Investigación (AEI). May 2020-Dic 2023

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Presentaciones en Conferencias

Rodríguez-Cuenca, F., Sánchez-Úbeda, E.F., Portela, J., Muñoz, A., Guizien, V., Veiga, A., Mateo, A., Probability density-based energy-saving recommendations for household refrigerating appliances, 9th International Conference on Time Series and Forecasting - ITISE 2023, Las Palmas de Gran Canaria (España). 12-14 julio 2023. En: Engineering Proceedings, vol. 39, nº. 1, e-ISSN: 2673-4591

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Conferencias y Seminarios invitados

Conferencia "Probability-based energy-saving recommendations for household appliances" 18th Workshop on Industrial Systems and Energy Technologies - JOSITE'2023. Instituto de Investigación Tecnológica. Universidad Pontificia Comillas. Madrid (España). Jun 2023.

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D. Francisco Rodríguez Cuenca

Proyectos

Consumo responsable mediante la aplicación de técnicas de machine learning para la generación masiva de recomendaciones y ofertas personalizadas (RTC2019-007380-3). Realizado para Ministerio de Ciencia e Innovación (MCI), Agencia Estatal de Investigación (AEI). May 2020-Dic 2023

Presentaciones en Conferencias

Conferencias y Seminarios invitados

Conferencia "Probability-based energy-saving recommendations for household appliances" 18th Workshop on Industrial Systems and Energy Technologies - JOSITE'2023. Instituto de Investigación Tecnológica. Universidad Pontificia Comillas. Madrid (España). Jun 2023.