Fabián Fallas Moya

Es investigador y profesor costarricense con amplia experiencia en aprendizaje profundo, detección de objetos y aprendizaje semi-supervisado. Obtuvo su Ph.D. en Ciencias de la Computación en The University of Tennessee. Su investigación doctoral se centró en el uso de deep learning para el análisis de mutaciones en ADN y la detección de objetos en conjuntos de datos pequeños mediante técnicas de aprendizaje semi-supervisado y modelos visuales fundacionales.  

Posee además una Maestría en Ciencias de la Computación Su tesis abordó el rastreo de objetos basado en Hierarchical Temporal Memory (HTM), comparando diferentes técnicas de aprendizaje automático. También es Bachiller en Informática Empresarial .

Actualmente se desempeña como profesor e investigador en la Universidad de Costa Rica y en el Instituto Tecnológico de Costa Rica, impartiendo cursos en programación, inteligencia artificial, sistemas expertos, compiladores y métodos estadísticos. Además, lidera proyectos de investigación en machine/deep learning y agricultura de precisión, y forma parte del grupo de investigación PARMA .

Su trayectoria incluye experiencia como asistente de investigación en EE. UU. y desarrollador de software en el sector privado. Sus publicaciones están disponibles en Google Scholar y ResearchGate