Universidad de las Américas Puebla

Julio Noe Hernandez Torres

Semblanza

Julio Noé Hernández Torres es Doctor en Ciencias en Computación por el Centro de Investigación y de Estudios Avanzados del Instituto Politécnico Nacional. Maestro en Ciencias Computacionales por el Instituto Nacional de Astrofísica Óptica y Electrónica. Ingeniero en Ciencias de la Computación por la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla. Sus áreas de especialización en las que se ha formado están relacionadas con minería de datos, procesamiento automático de textos y, recientemente, la web semántica (datos enlazados). Tiene amplio conocimiento de herramientas de procesamiento de lenguaje natural como Stanford CoreNLP, Apache OpenNLP. En el área de minería de datos tiene experiencia con algoritmos de clasificación como Naive Bayes, Support Vector Machine, Random Forest, etc. Finalmente, cuenta con conocimientos en herramientas de la Web Semántica como RDF, RDFS, OWL y SPARQL. Sus intereses están relacionados con la enseñanza y la investigación, que le ha permitido desarrollar la capacidad de abstraer problemas y buscar soluciones basadas en el análisis y la experimentación, así como la capacidad de transmitir conocimiento al impartir cursos a nivel licenciatura y posgrado. Desde 2024 es profesor de tiempo completo del Departamento de Computación Electrónica Y Mecatrónica en la Universidad de las Américas, Puebla.

Palabras clave de la investigación

Semantic Web, Linked Data, Ontologies, Standards, Natural Language Processing

Sistema Nacional de Investigadores

Nivel: Candidato

Grados académicos

• Doctor en Ciencias en Computación. Centro de Investigación y de Estudios Avanzados del Instituto Politécnico Nacional . Mexico. febrero 29, 2020.
• Maestro en Ciencias Computacionales. Instituto Nacional de Astrofísica Óptica y Electrónica. Mexico. mayo 23, 2013.
• Ingeniero en Ciencias de la Computación. Benemérita Universidad Autónoma de Puebla . Mexico. mayo 26, 2009.

Producción de investigación

2024
1. 2024 Artículos de investigación A novel trace-based sampling method for conformance checking, Nombre de la revista: PeerJ Computer Science, Volumen: , Número: , Páginas: , DOI: 10.7717/peerj-cs.2601, ISSN: 23765992.