Oferta de TFT

Los libros y la lectura nos aportan nuevos conocimientos pero, aún así, los estudiantes no siempre tienen tiempo para leer todo el volumen necesario de libros en poco tiempo. Por lo tanto, las aplicaciones que contienen breves resúmenes y reseñas de libros son muy útiles en la sociedad moderna. Resuelven dos problemas básicos a la vez: "qué leer" y "hacerlo antes de la fecha límite".

Objetivo: Graficar los resultados de los simuladores virtuales de formación y entrenamiento sanitario para realizar representaciones visuales de forma amigable e inteligibles por los tutores.

Descripción: Utilizar librerías, lenguajes de scripting o entornos abiertos para desarrollar aplicativo software en web que importe las bases de datos de los resultados de los simuladores virtuales utilizados en el entrenamiento sanitario y represente las métricas de manera amigable para su interpretación.

App para Android que, a partir de un evento nos permita localizar su lugar de realización, así como los servicios cercanos: Farmacias, centro de salud, restaurantes,..., con accesibilidad para discapacitados visuales e indicarnos las rutas alternativas sin barreras arquitectónicas para discapacidades motoras

App para Android donde un cliente/paciente salva la dificultad del idioma ante un personal sanitario del país donde se encuentre. A su vez, el personal sanitario podrá comunicarse con dicho paciente a través del terminal móvil o Tablet del mismo (dispositivo del cliente). En él, el enfermero/personal sanitario seleccionará el protocolo de actuación que va a aplicar y el software mostrará al paciente los pasos de dicho protocolo en el idioma escogido. Tendrá la opción de leerlo, escucharlo o ver un video demostrativo subtitulado en su idioma

App para Android para la resolución de problemas matemáticos en 2º ciclo de primaria que permita conjugar el aprendizaje con la diversión

Con la implantación de las nuevas tecnologías, el movimiento puede ser cuantificado y dar datos objetivos los médicos para ayudarles en sus diagnósticos. El objetivo de este proyecto es a partir de distintos tipos dibujos capturados con una tableta, estudiar qué parámetros y/o sistema de IA permite discriminar mejor entre diferentes tipos Parkinson.

VPL para Moodle es un módulo integrable en la plataforma de enseñanza Moodle que permite la gestión de actividades de programación. Entre las distintas funcionalidades el entorno permite la edición en un navegador de código fuente en el lenguaje de programación Java. El proyecto pretende ofrecer ayuda al desarrollo de código fuente en Java suministrando ayuda a la sintaxis del lenguaje y autocompletado con documentación de clases y métodos de las librerías estándares. El proyecto consistirá en desarrollar un servidor de documentación que será el encargado de responder a las consultas de ayuda recibidas desde del editor.

Los visitantes ya conocen las zonas más populares del país. Esta aplicación para web y/o móvil de ayuda turística puede conectar a los nativos con los turistas e informarles sobre los lugares ocultos o menos conocidos que generalmente no reciben la atención que merecen. Esto ayudará al turista a conocer aún más íntimamente su destino.

VPL para Moodle es un módulo integrable en la plataforma de enseñanza Moodle que permite la gestión de actividades de programación. Entre las distintas funcionalidades el entorno permite la edición en un navegador de código fuente en el lenguaje de programación Python. El proyecto pretende ofrecer ayuda al desarrollo de código fuente en Python suministrando ayuda a la sintaxis del lenguaje y autocompletado con documentación de clases y métodos de las librerías estándares. El proyecto consistirá en desarrollar un servidor de documentación que será el encargado de responder a las consultas de ayuda recibidas desde del editor.

El proyecto pretende eliminar el ruido introducido por el movimiento de una cámara en un entorno deportivo, preservando el movimiento de los atletas en la escena y analizando la trayectoria de los mismos.

Se requieren habilidades en algún framework de deep learning (Keras o Pytorch).

Imagine una red social en la que pueda evaluar anónimamente los diversos rasgos personales de sus amigos: temperamento, apariencia, comportamiento, estilo de ropa, etc., las personas verán su calificación y la cantidad de usuarios que votaron, pero nunca podrán descubrir quién los calificó y cómo. Este tipo de aplicación para web y/o móvil que se propone podría ser especialmente popular entre los adolescentes.

Este TFG consiste en clasificar escritura de niños en tres grupos de edad: niños pequeños, niños medianos y niños grandes. La clasificación se hará a partir de letras separadas escritas en una tableta y a partir de conjuntos de letras. Se podrán usar técnicas de clasificación automáticas (machine learning/deep learning).

Para la elaboración de este TFG se usarán técnicas de Deep Learning para crear un clasificador de los diferentes tipos de plancton que se encuentran presentes en las muestras de microscopio. Se hará énfasis en ser capaz de detectar el plancton y de clasificarlo en el tipo concreto. Este trabajo se realizará en colaboración con investigadores de ciencias del mar de la ULPGC que aportarán las bases de datos de plancton.

Se trata de crear un dataset de textos equivalentes generados por IA generativa o por humanos y aplicar técnicas avanzadas de aprendizaje automático para clasificar los textos según su origen humano o artificial.

El objetivo de este trabajo es utilizar redes neuronales convolucionales y/o Vision Transformers para clasificar y segmentar distintos tipos de enfermedades a partir de imágenes de resonancia magnética (MRI).

En esta app o web, los miembros de un grupo anotan gastos individuales por bienes o servicios que revierten en uno o más miembros del grupo; el sistema realizaría la compensaciones pertinentes obteniendo los saldos deudores o acreedores de cada miembro.

La anotación de datos es un caballo de batalla para el desarrollo de clasificadores robustos basados en aprendizaje profundo. Esta propuesta aborda la creación de un mayor conjunto de datos de dorsales de competiciones deportivas, a partir de ejemplos de dorsales ideales y en condiciones reales, haciendo uso de aproximaciones image-to-image.

A partir de diferentes diccionarios conocidos y de otras fuentes con información lingüística de las que dispone la División de Lingüística Computacional y Procesamiento del Lenguaje Natural del IATEXT, se trata de crear una aplicación web que muestre toda la información lingüística relacionada con una palabra de entrada. Dado que se trata de mucha información, el principal reto es diseñar una web en capas o menús de forma que el usuario pueda moverse con facilidad a través de toda la información lingüística relacionada con la palabra de entrada. Se necesitan habilidades en el diseño de páginas web.

Este Trabajo Fin de Grado plantea el desarrollo de un "cuadro de mando" como componente Angular (se puede estudiar trabajar con otro framework), diseñado para integrar diversas visualizaciones de datos y conectarlas a través de eventos. El objetivo es crear una herramienta interactiva y altamente configurable que facilite la gestión y análisis de información compleja, mejorando así la toma de decisiones y la presentación de datos en tiempo real en diversas aplicaciones.

Varios TFT orientados a la implementación de demostradores online en las áreas del procesamiento de imágenes a bajo nivel y la visualización y manipulación de gráficos por computador.

Desarrollo de infraestructura software para la anotación del banco de imágenes recopilado por el sistema de adquisición de imágenes desarrollado para el Proyecto de Investigación Bathypelagic. El objetivo de es el facilitar el procesamiento posterior de este banco de imágenes (tratamiento de imágenes estéreo, identificación de organismos u partículas, aprendizaje profundo, etc.).

Este Trabajo de Fin de Título (TFT), enmarcado en el ámbito de la Neurociencia Computacional, consistirá en la realización de una Plataforma Software Extensible para la Simulación y Visualización de modelos de la dinámica del Óxido Nítrico (NO) como neurotransmisor en el cerebro.

Desde la perspectiva funcional, este TFT está centrado en el desarrollo de una Plataforma Virtual que permita la incorporación de los correspondientes Módulos Computacionales que simulan la dinámica del NO.

Se persigue un Sistema Software preparado, y organizado funcionalmente, para realizar estudios que nos permitan descubrir la forma en la que este gas influye en los procesos de aprendizaje y formación de memoria de la Red Neuronal Biológica, y poder incorporarlo en los algoritmos de aprendizaje de las Redes Neuronales Artificiales.

Desde la perspectiva tecnológica, este TFT plantea un desarrollo que implemente las anteriores funcionalidades mediante la utilización de un stack tecnológico basado en Python (htps://www.python.org/downloads/), Django (htps://www.djangoproject.com/), MongoDB (htps://www.mongodb.com/) y librerías asociadas: TensorFlow (htps://www.tensorflow.org/), Scikit-Learn (htps://scikit-learn.org/stable/), Matplotlib (htps://matplotlib.org/).