Formación
Abdelmalik Moujahid es Licenciado en Física por la Universidad Mohamed V de Rabat, cuenta con un Diploma de Estudios Avanzados (DEA) en Ingeniería de Sistemas y Automática por la Universidad de Málaga, y un doctorado en Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial en la Universidad del País Vasco (UPV/EHU).
Experiencia
Abdelmalik Moujahid acumula más de 18 años de experiencia como Personal Docente Investigador, impartiendo clases en diversos departamentos relacionados con las Matemáticas, Ciencias de la Computación, Inteligencia Artificial y Teoría de la Señal y Comunicaciones. Su sólida trayectoria investigadora está respaldada por dos sexenios de investigación reconocidos por la CNEAI. Además, ha dirigido tres tesis doctorales, contribuyendo de manera significativa a la transferencia de conocimiento y al desarrollo de nuevos investigadores en el ámbito de las ciencias de la computación. Ha participado, asimismo, en proyectos innovadores en estos campos. A nivel internacional, su impacto es notable, con un 51.7% de sus publicaciones realizadas en colaboración con investigadores de otros países y un 34.5% de sus trabajos ubicados entre el 25% más citados a nivel mundial, lo que resalta la relevancia de su investigación en la comunidad científica internacional.
Líneas de investigación
Abdelmalik Moujahid es miembro del grupo de investigación Data Driven Science (DDS) en UNIR, especializado en ciencia de datos, estadísticas avanzadas, minería de datos y macrodatos. El grupo investiga en áreas de inteligencia artificial como reconocimiento de imágenes, aprendizaje automático, lógica difusa, razonamiento semántico y construcción del conocimiento, así como en métodos matemáticos, incluyendo convergencia local, sistemas dinámicos, métodos iterativos y optimización. Actualmente, está co-dirigiendo una tesis doctoral centrada en la aplicación de técnicas avanzadas de IA y visión por ordenador para analizar procesos de mezcla en lechos fluidizados. Esta investigación, que integra segmentación, extracción de características y modelado predictivo, busca mejorar la comprensión y optimizar la evaluación de estos procesos.
Algunos estudios en los que imparte clase
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