Inés Prieto Centeno

¡Hola! Soy Inés, una apasionada de la Inteligencia Artificial y la Visión por Computadora, con 23 años de edad y una sólida formación académica en el campo de la ingeniería de software y la inteligencia artificial.

Poseo un Grado en Ingeniería de Software de la Universidad Complutense de Madrid, donde adquirí una base sólida en desarrollo de software, algoritmos y estructuras de datos. Posteriormente, amplié mis conocimientos al obtener un Máster en Inteligencia Artificial en la Universidad Politécnica de Madrid (UPM). Esta experiencia me brindó una comprensión profunda de los principios y aplicaciones de la Inteligencia Artificial, incluyendo áreas esenciales como el Aprendizaje Automático, Procesamiento de Lenguaje Natural y, en particular, la Visión por Computador.

Actualmente, me encuentro inmersa en un Doctorado en Inteligencia Artificial, que me permite explorar a fondo temas avanzados de la Visión por Computadora y Aprendizaje Profundo. Mi investigación se centra en la percepción automática relacionada con drones, lo que me ha brindado valiosas habilidades en análisis de datos, modelado y optimización.

Durante mi trayectoria académica y profesional, he tenido la oportunidad de trabajar en diversos proyectos desafiantes, incluyendo proyectos de la Comunidad de Madrid y competiciones a nivel internacional. Estas experiencias me han otorgado habilidades en programación en Python, frameworks de Visión por Computador como OpenCV, TensorFlow y PyTorch, así como experiencia en implementación y entrenamiento de modelos de Machine Learning.

Mi objetivo es aplicar estos conocimientos en un entorno laboral dinámico, donde pueda contribuir de manera significativa al desarrollo de soluciones innovadoras en Visión por Computadora. Estoy entusiasmada por unirme a un equipo apasionado y colaborativo, donde pueda seguir creciendo profesionalmente y aplicar mi pasión por la tecnología para crear un impacto positivo en el mundo.

Estoy abierta a oportunidades laborales y encantada de conectar y compartir más sobre mi experiencia y habilidades.

¡Gracias por considerar mi perfil! Estoy entusiasmada en la posibilidad de explorar futuras colaboraciones en el campo fascinante de la Visión por Computador.

• Detección de personas y vehículos para Start Robotics. El objetivo principal era detectar intrusos en instalaciones industriales.
• Proyecto de la comunidad de Madrid: COPILOT, con una durabilidad de 3 años donde destacan algunos puntos realizados como: 
  • Calibración y fusión de las imágenes del espectro visible con las imágenes termográficas.
  • Segmentación panóptica para la detección de paneles tanto en RGB como en infrarrojo.
  • ‘Stitching’ de imágenes con diversos métodos del Estado del Arte.
  • Creación de topología completa de la planta fotovoltaica.
  • Representación 3D de la topología creada.
  • Detección de defectos en los paneles fotovoltaicos.
• Colaboración con Airbus para la realización de un proyecto donde se incluye la segmentación por instancias y detección de defectos.
• Participación en la competición de ICUAS 2023 en Varsovia. El objetivo principal se residió en la detección de grietas en una instalación industrial en tiempo real. Esta detección se realizó tanto en real como en simulado. Ganadores de la competición en Varsovia contra otros potenciales equipos de diversos países.
• Directora de TFG: Detección de defectos en una planta fotovoltaica mediante ‘Contrastive Learning’
• Directora de TFM: Procesamiento de Imágenes de Aviones para Ayuda a la Inspección con Robots Autónomos

(2015-2017) Bachillerato científico/tecnológico con una nota media de 8,4. Amplios conocimientos en matemáticas y física.

(2018-2021) Ingeniería de Software en la Universidad Complutense de Madrid. Media 7,41.

(2021-2022) Máster Inteligencia Artificial en la Universidad Politécnica de Madrid.

Actualmente: Doctorado de Automática y robótica especializado en visión por computador en el grupo de investigación Computer Vision and Aerial Robotics (CVAR) en la Universidad Politécnica de Madrid.