TFG en curso · deep learning en 3D
Hola, soy
Estudiante de Ingeniería Informática · IA y ciberseguridad
Me apasionan la inteligencia artificial y la ciberseguridad, y aprendo construyendo cosas. Aquí tienes lo que he hecho hasta ahora.
Granada, España
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Soy Joaquín. Estudié el bachillerato en Tenerife y desde 2022 estudio Ingeniería Informática en la Universidad de Granada, donde ya estoy en la recta final.
Lo que más me engancha es la inteligencia artificial: desde modelos que intentan adivinar quién gana una liga hasta mi TFG, en el que uso deep learning para segmentar e identificar dientes en escaneos intraorales 3D. También me interesa mucho la ciberseguridad y entender cómo funcionan las cosas por dentro.
En 2026 hice mis prácticas como desarrollador full-stack y construí desde cero un módulo que hoy está en producción. Me gusta el código limpio, cuidar los detalles y trabajar en equipo.
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Una selección de lo que he construido. Todo el código está en GitHub.
Trabajo de Fin de Grado · En curso
Modelos de aprendizaje profundo que segmentan las coronas dentales en escaneos intraorales 3D e identifican cada pieza con su numeración FDI, incluidos los dientes ausentes. Tiene aplicación clínica y también forense, en la identificación de víctimas.
Ver códigoMachine learning
Dashboard web que descarga resultados, entrena un modelo XGBoost y simula con Monte Carlo el resto de la temporada en LaLiga, Premier League, Bundesliga, Serie A y Ligue 1. Muestra la precisión junto a tres baselines para interpretarla con honestidad.
Ver códigoMachine learning
Clasificador XGBoost multiclase que predice el podio de cada Gran Premio con datos desde 2010, feature engineering propio, validación walk-forward por temporadas y un dashboard en Streamlit.
Ver códigoCiberseguridad
Escáner de puertos TCP multihilo en Python, sin librerías externas: detecta puertos abiertos, intenta leer el banner del servicio y exporta los resultados a JSON. Lo hice para entender cómo funciona un escaneo por dentro.
Ver códigoDeep learning
Redes convolucionales sobre Fashion-MNIST, autoencoders que generan imágenes, clustering y un agente de Q-Learning con Gymnasium. La práctica de deep learning obtuvo un 10/10.
Ver códigoSistemas inteligentes
Agente en C++ para una variante de n en raya con búsqueda adversaria, poda alfa-beta y heurísticas propias. Ganó sus 8 partidas contra los agentes de evaluación y obtuvo un 10/10.
Ver códigoAlgoritmo de las Abejas memético
Tres variantes en C++ (base, memética con búsqueda local Solis-Wets y una propuesta multi-local propia) evaluadas en el benchmark CEC2017.
Agentes reactivos y deliberativos
Dos agentes que exploran, planifican rutas y cooperan en un entorno dinámico. Nota: 9,55/10.
Técnicas de los Sistemas Inteligentes
Búsqueda heurística (A*) para agentes de videojuegos, programación con restricciones y planificación automática.
Sistemas expertos basados en reglas, ontologías OWL y razonamiento difuso y probabilístico.
Escenas 3D interactivas con iluminación, materiales, texturas y shaders propios.
Juego de laberinto desarrollado en paralelo en Java y Ruby, con herencia, polimorfismo y arquitectura MVC.
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jul. 2026 – sep. 2026
ATISoluciones Seguridad S.L. · Peligros, Granada
2022
9.º puesto en la provincia de Santa Cruz de Tenerife (fase local, Universidad de La Laguna).
sept. 2022 – actualidad
Universidad de Granada
2020 – 2021
ESM Tenerife – Coding Academy · Santa Cruz de Tenerife
400 horas de frontend, PHP, bases de datos, despliegue en la nube y apps móviles. Proyecto final con Notable.
2020 – 2022
Colegio Martin Luther King · La Laguna, Tenerife
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Si te interesa mi trabajo, quieres colaborar o simplemente charlar de IA o ciberseguridad, escríbeme.