- Profesor Adjunto del Departamento de Matemática y Estadística del Litoral (DMEL-UdelaR).
- Doctor en Matemática Aplicada, (UdelaR y Université de Paris).
- Área de investigación: Deep Learning aplicado al Procesamiento de Imágenes.
- Contacto: mgonzalez@unorte.edu.uy
Formación e Investigación
- Licenciado en Matemática, (Facultad de Ciencias, UdelaR).
- Magíster en Ingeniería Matemática (Facultad de Ingeniería, UdelaR).
- Doctor en Matemática Aplicada (UdelaR y Université de Paris).
Área de investigación actual: Procesamiento de Imágenes y Aprendizaje Automático (Machine Learning), en particular lo que respecta al entrenamiento de redes neuronales artificiales y al Aprendizaje Profundo (Deep Learning).
Experiencia Docente
- Profesor Asistente (Grado 2), Departamento de Matemática y Estadística del Litoral (DMEL), UdelaR (2012-Actual).
- Universidad Católica, Sede Salto (2015-2016)
- Centro Regional de Profesores (CeRP) – Sede Salto (2013-2016)
- Facultad de Química, UdelaR (2012)
- Centro de Matemática – Facultad de Ciencias, UdelaR (2011-2012)
Publicaciones:
M. Gonzalez, A. Almansa, P. Tan, Solving Inverse Problems by Joint Posterior Maximization with Autoencoding Prior. SIAM Journal on Imaging Sciences (accepted), 2022.
M. González, J. Preciozzi, P. Musé, A. Almansa, Joint denoising and decompression using CNN regularization, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops, p. 2598-2601, 2018.
J. Preciozzi, M. González, A. Almansa, P. Musé, Joint denoising and decompression: A patch-based Bayesian approach, IEEE International Conference on Image Processing, p. 1252-1256, (2017).
Otros enlaces:
- Tesis de Doctorado: Bayesian Plug & Play Methods for Inverse Problems in Imaging
- Tesis de Maestría: Procesamiento de artefactos de compresión wavelet en imágenes satelitales de alta resolución
- Monografía de Licenciatura: Introducción a las Wavelets
- Curriculum Vitae (CVuy)