
El trabajo del académico Jorge Silva se encuentra en la interacción entre las áreas de aprendizaje de máquina, procesamiento de señales y teoría de información. Su investigación se ha centrado en el desarrollo de aspectos teóricos (limites y cotas fundamentales) y con ello el desarrollo de métodos de inferencia y aprendizaje en distintos contextos y aplicaciones: teoría de aprendizaje estadístico, procesamiento estadístico de señales, estimación y decisión, muestreo y reconstrucción, compresión, inferencia distribuida, geoestadística, astroestadística y astroinformación. Actualmente se dedicada a estudiar las conexiones entre el aprendizaje automático y la teoría de la información. Posee especial interés en el estudio de algoritmos de aprendizaje como compresores (encoders); modelamiento de esparsidad y otras estructuras estadísticas presentes en los datos; así como la comprensión de la capacidad de generalización de algoritmos de aprendizaje profundo.
Afiliaciones
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- Director y Profesor Titular, Departamento de Ingeniería Eléctrica, Universidad de Chile.
- Investigador Principal, Centro Avanzado de Ingeniería Eléctrica y Electrónica, (AC3E – FB0008).
- Académico del grupo de Investigación Representations for Learning and Language (ReLeLa), Universidad de Chile.
Educación
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- PhD. en Ingeniería Eléctrica, University of Southern California (2008)
- MSc. en Ingeniería Eléctrica, University of Southern California (2005)
- Ingeniero Eléctrico, Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas, Universidad de Chile (2002)
Publicaciones: Google Scholar
Cursos
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- EL7024 Teoria de Información: Fundamentos y Aplicaciones
- EL3203 Análisis de Señales
- EL4003 Sistemas Dinámicos y Estimación
- EL3101 Probabilidades y Procesos Estocásticos
Contacto
- Correo: josilva@ing.uchile.cl
- Sitio web: https://jorgesil77.github.io/


