Mauricio Leonardo Rosas Gómez

Soy un estudiante de Ciencias que disfruta enfrentar nuevos retos y encontrar soluciones a problemas complejos. Mis habilidades de aprendizaje aceleradas me permiten adaptarme a ambientes dinámicos nuevos y permanecer actualizado con nuevas tecnologías, así como conectar con personas de diferentes profesiones

Durante mis estudios en la licenciatura en Física he adquirido herramientas avanzadas en matemáticas, tales como cálculo, álgebra lineal, probabilidad y estadística. He tomado cursos en física computacional, aprendizaje profundo e inteligencia artificial, lo cual me provee de los conocimientos necesarios para poner manos a la obra, incluyendo lenguajes de programación como Julia, Python y C++, que he utilizado en proyectos de redes neuronales usando librerías como Numpy, Pandas, Keras y Tensorflow.

Cuando estudiaba la preparatoria, mi entusiasmo por aprender y crecer me llevó a estudiar matemáticas y física para participar en competencias, con lo cual logré ganar una medalla de bronce en la Olimpiada Internacional de Física en representación de mi país, prueba de mi compromiso y talento

Ayudante de profesor (6 meses)

Facultad de Ciencias,
Universidad Nacional Autónoma de México

Cursos impartidos:
• Cálculo diferencial e integral II
• Introducción a la Física Cuántica

Tutor de matemáticas y física (2 años 9 meses)

Brainly.com

 • Redacción de soluciones detalladas a problemas de matemáticas y fisica de nivel bachillerato de Estados Unidos.
• Elaboración de diagramas y gráficas de uso didáctico.
• Interacción con usuarios via chat para preguntas de seguimiento.

Físico (Licenciatura, 2024)

Facultad de Ciencias,
Universidad Nacional Autónoma de México

Cursos:

Inteligencia Artificial para Físicos

• Proyecto: Clasificación de clientes de tarjetas de crédito usando Redes Neuronales Artificiales.
• Análisis exploratorio de datos usando Numpy, Pandas y Pyplot.
• Modelos de Machine Learning supervisados y no supervisados(k-means,
decision trees, reinforcement learning, CNNs, RNNs, GANs). 

Introducción a Deep Learning con Python

• Proyecto: Clasificación de imágenes utilizando Redes Neuronales Convolucionales.
• Modelos de Deep Learning usando Keras y Tensorflow.
• Ajuste fino de capas preentrenadas.