Francisco José Castellanos Regalado és Doctor en Informàtica (2022) per la Universitat d’Alacant. Abans d’això, va obtindre la seua titulació com a Enginyer Tècnic en Telecomunicació, especialitat en So i Imatge (2012), i el Grau d’Enginyer en Informàtica (2016) per la Universitat d’Alacant. Després de graduar-se en el Màster Universitari en Desenvolupament de Programari per a Dispositius Mòbils (2017) en la mateixa universitat, finançat per l’ajuda d’iniciació a la investigació AII2016, es va introduir en el camp de la investigació, i més concretament en l’estudi i desenvolupament de sistemes de reconeixement òptic de música, temàtica principal de la tesi doctoral. El seu doctorat va ser finançat per la Generalitat Valenciana a través del programa de subvencions per a la contractació de personal investigador de caràcter predoctoral (ACIF/2019/042). Des dels seus inicis en la investigació, ha contribuït amb fins a 16 articles científics publicats en revistes d’alt impacte i congressos internacionals, així com altres contribucions en tallers de recerca. Cal destacar que actualment la seua investigació ha sigut citada en 311 ocasions segons Google Scholar, tenint dos articles amb més de 50 cites.
Ha impartit docència a la Universitat d’Alacant des de 2019 en assignatures dels Graus d’Enginyeria Informàtica i Enginyeria Robòtica, així com en el Màster de Ciència de Dades. Fins a la data, ha co-tutoritzat 9 treballs de fi de grau i 4 de fi de màster. A més, ha participat en 4 xarxes docents, ja finalitzades, i actualment està participant en dues més, en una d’elles com a coordinador del projecte docent.
La major part de la seua investigació ha estat vinculada a projectes de recerca com HISPAMUS (TIN2017-86576-R) i més recentment MultiScore (part del projecte I+D+i PID2020-118447RA-I00, i finançat per MCIN/AEI/10.13039/501100011033), el projecte amb major finançament fins ara concedit al grup de recerca al qual pertany (Grup de Reconeixement de Formes i Intel·ligència Artificial de la Universitat d’Alacant). També ha participat en altres projectes de recerca com GV/2020/030 finançat per la Generalitat Valenciana o DOREMI (TED2021-132103A-I00) finançat per MCIN/AEI/10.13039/501100011033 i per la Unió Europea NextGenerationEU/PRTR.
Va estar col·laborant durant 12 mesos a la Universitat McGill (Mont-real, Canadà), dels quals 6 mesos van ser finançats per la Generalitat Valenciana (CIBEFP/2021/72). Durant la seua col·laboració, va participar en el projecte "Single Interface for Music Score Searching and Analysis" (SIMSSA), un dels projectes més importants en el camp de la recuperació de contingut musical, com a coordinador i investigador de l’equip d’anàlisi de documents sota la supervisió del professor Ichiro Fujinaga, un dels majors experts en el camp de recerca.
Actualment és professor ajudant doctor a la Universitat d’Alacant i pertany al Grup d’Investigació de Reconeixement de Formes i Intel·ligència Artificial, on continua la seua recerca en l’àmbit de la intel·ligència artificial, aprenentatge profund i visió per computador, principalment orientat al processament de documents.
Francisco José Castellanos Regalado és Doctor en Informàtica (2022) per la Universitat d’Alacant. Abans d’això, va obtindre la seua titulació com a Enginyer Tècnic en Telecomunicació, especialitat en So i Imatge (2012), i el Grau d’Enginyer en Informàtica (2016) per la Universitat d’Alacant. Després de graduar-se en el Màster Universitari en Desenvolupament de Programari per a Dispositius Mòbils (2017) en la mateixa universitat, finançat per l’ajuda d’iniciació a la investigació AII2016, es va introduir en el camp de la investigació, i més concretament en l’estudi i desenvolupament de sistemes de reconeixement òptic de música, temàtica principal de la tesi doctoral. El seu doctorat va ser finançat per la Generalitat Valenciana a través del programa de subvencions per a la contractació de personal investigador de caràcter predoctoral (ACIF/2019/042). Des dels seus inicis en la investigació, ha contribuït amb fins a 16 articles científics publicats en revistes d’alt impacte i congressos internacionals, així com altres contribucions en tallers de recerca. Cal destacar que actualment la seua investigació ha sigut citada en 311 ocasions segons Google Scholar, tenint dos articles amb més de 50 cites.
Ha impartit docència a la Universitat d’Alacant des de 2019 en assignatures dels Graus d’Enginyeria Informàtica i Enginyeria Robòtica, així com en el Màster de Ciència de Dades. Fins a la data, ha co-tutoritzat 9 treballs de fi de grau i 4 de fi de màster. A més, ha participat en 4 xarxes docents, ja finalitzades, i actualment està participant en dues més, en una d’elles com a coordinador del projecte docent.
La major part de la seua investigació ha estat vinculada a projectes de recerca com HISPAMUS (TIN2017-86576-R) i més recentment MultiScore (part del projecte I+D+i PID2020-118447RA-I00, i finançat per MCIN/AEI/10.13039/501100011033), el projecte amb major finançament fins ara concedit al grup de recerca al qual pertany (Grup de Reconeixement de Formes i Intel·ligència Artificial de la Universitat d’Alacant). També ha participat en altres projectes de recerca com GV/2020/030 finançat per la Generalitat Valenciana o DOREMI (TED2021-132103A-I00) finançat per MCIN/AEI/10.13039/501100011033 i per la Unió Europea NextGenerationEU/PRTR.
Va estar col·laborant durant 12 mesos a la Universitat McGill (Mont-real, Canadà), dels quals 6 mesos van ser finançats per la Generalitat Valenciana (CIBEFP/2021/72). Durant la seua col·laboració, va participar en el projecte "Single Interface for Music Score Searching and Analysis" (SIMSSA), un dels projectes més importants en el camp de la recuperació de contingut musical, com a coordinador i investigador de l’equip d’anàlisi de documents sota la supervisió del professor Ichiro Fujinaga, un dels majors experts en el camp de recerca.
Actualment és professor ajudant doctor a la Universitat d’Alacant i pertany al Grup d’Investigació de Reconeixement de Formes i Intel·ligència Artificial, on continua la seua recerca en l’àmbit de la intel·ligència artificial, aprenentatge profund i visió per computador, principalment orientat al processament de documents.