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Multiplicador masivo

Multiplicador masivo

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Variar entre verduras, frutas, legumbres, cereales, infusiones, jugos naturales, harinas integrales no procesadas es un buen balance. Desde Huella Verde apoyamos la agroecología.

Alimentos producidos de manera sostenible con métodos culturalmente tradicionales, sin la utilización de químicos ni paquetes tecnológicos. Consideramos importante saber qué es lo que comemos y de dónde proviene.

Alimentos saludables para un cuerpo saludable. Transitar el camino de la soberanía alimentaria. Y es por eso que nuestras primeras acciones, dada la necesidad actual, han estado orientadas a proveer alimentos agroecológicos o saludables a comedores, merenderos o centros comunitarios.

Creemos que cultivar alimentos, sembrar semillas, es cultivarnos a nosotrxs mismxs. Presentamos una vista unificada del procesamiento de matrices, formación de haces modernos y sistemas MIMO, incluido el procesamiento de matrices.

Antenas adaptables. Este curso se centra en los sistemas de comunicación que pueden ser atacados en un entorno hostil. Medidas electrónicas y contramedidas para las comunicaciones. Los primeros problemas son los métodos de transmisión robustos, y luego se extienden a técnicas resistentes a ataques inteligentes.

Se realizarán una serie de sesiones prácticas sobre medición de antenas, caracterización de materiales, calibración de analizadores de redes vectoriales, medición de componentes activos, compatibilidad electromagnética, etc. Se presentarán los fundamentos del diseño y análisis de circuitos y circuitos pasivos a RF y frecuencia de microondas utilizando el método numérico más utilizado, MoM, FDTD, FEM, GTD, Mode Matching, etc.

El diseño avanzado se llevará a cabo utilizando software comercial disponible. El Trabajo Fin de Máster ofrece una gran oportunidad para colaborar estrechamente con tu profesor favorito en temas avanzados que se acordarán con él.

Ubicado en el segundo semestre con 12 ECTS, en ese momento tendrás la perspectiva global sobre cuáles son los temas más desafiantes o más demandados por empresas locales o internacionales en las que deseas profundizar.

Luego de una discusión inicial con tu asesor académico sobre tus preferencias, este se pondrá en contacto con el investigador más adecuado entre nuestros profesores que liderará tu etapa final antes de obtener la titulación final.

Tendrá la posibilidad de acceder a los laboratorios profesionales de nuestro departamento e involucrarse en nuestra investigación o en nuestros proyectos de transferencia tecnológica.

Finalmente tendrás que elaborar un informe extenso describiendo tus logros y hacer una presentación oral defendiendo tus resultados frente a otros profesores expertos en la materia. Al final, habrás ganado plena madurez profesional para continuar tu carrera en el mundo académico o empresas de alta tecnología con capacidades únicas.

El programa ofrece formación básica en análisis estadístico, series temporales y técnicas de optimización, así como formación especializada en ciencia de datos, aprendizaje automático y redes neuronales.

Incluye contenidos específicos donde se estudia la integración de estas técnicas con los últimos avances en procesado de señal y el manejo de grandes bases de datos.

El programa presenta una fuerte orientación práctica dirigida a conocer impacto del análisis de datos y la inteligencia artificial en diferentes sectores industriales, incluyuendo las telecomunicaciones y los contenidos multimedia.

Esta asignatura utiliza la mayoría de los temas ya proporcionados en Fundamentos de optimización, ahora enfocados al problema específico que surge con datos masivos. Aunque proporcionaremos los fundamentos teóricos sobre las técnicas evolucionadas, enfatizaremos diferentes estudios de casos clave en aplicaciones de big data.

Distinguiremos tres bloques principales: 1 Paralelización de problemas simples como ecuaciones lineales, inversión de matrices y problemas no lineales. Este curso proporciona las bases del análisis estadístico de datos como antecedente fundamental para el estudio de técnicas de aprendizaje automático.

El curso revisa la teoría de la probabilidad, así como los conceptos y herramientas básicos para la estadística descriptiva y la inferencia estadística. Este curso es una introducción a la teoría y la práctica del análisis de series de tiempo, proporcionando herramientas estadísticas para analizar datos aleatorios ordenados en el tiempo.

Este curso cubre los principios y la metodología para el diseño, evaluación y selección de una gran variedad de métodos de Machine Learning para el aprendizaje supervisado y no supervisado. Se pone especial énfasis en los algoritmos adecuados para la implementación en paralelo para gestionar datos a muy gran escala.

Este curso tiene como objetivo ayudar a los estudiantes a obtener una perspectiva global de todos los cursos de esta pista. Los estudiantes aprenderán a evaluar críticamente el valor de diferentes enfoques científicos y tecnológicos para derivar conocimiento de los datos en aplicaciones del mundo real.

Los estudios de casos y los debates se abordan en un conjunto de conferencias que reúnen a los principales expertos en diferentes sectores: radio y redes cognitivas, servicios de Internet del futuro, redes sociales y análisis multimedia, Internet de las cosas, máquina a máquina, ciudades inteligentes, Grids, Aplicaciones Biomédicas, Biometría y Forense, Servicios Financieros, Sistemas Robóticos ….

En este laboratorio los alumnos consolidarán sus conocimientos de teorías y antecedentes fundamentales recibidos a lo largo del primer semestre del Máster.

Se presta especial atención al trabajo experimental en plataformas y herramientas de Big Data Hadoop, Spark, H2O, R, Python, Scala, … aplicadas sobre problemas prácticos a gran escala. Se consideran varios casos de uso reales, principalmente trabajando con series de tiempo financieras, señales de sensores y señales de voz y audio.

Esta asignatura tiene como objetivo presentar las técnicas y metodologías más relevantes para analizar colecciones multimedia a gran escala. Este curso aborda los nuevos desafíos del procesamiento de señales cuando se aplica a datos a gran escala, incluidos los algoritmos de procesamiento para datos dispersos a gran escala, como la transformada de Fourier dispersa, el procesamiento de señales discretas en gráficos DSPG y el uso de tensores para analizar Big Data.

Este curso presenta una selección de las técnicas más recientes y relevantes para el procesamiento, transmisión y almacenamiento masivo de imágenes y videos. Aborda nuevos conceptos como nuevos marcos de muestreo de señales, detección de compresión, proyecciones aleatorias e introduce casos de uso prácticos innovadores, como la visualización intuitiva de datos de alta dimensión y aplicaciones en el campo de la visión por computadora.

El objetivo de este curso es desarrollar enfoques biológicamente inspirados para el aprendizaje automático, incluidas las redes neuronales artificiales, las redes neuronales profundas y los sistemas Swarm. El curso también introduce conceptos y aplicaciones de Ingeniería de Sistemas y Simulación de Sistemas Inteligentes.

Este curso presenta la motivación, fundamentos y diferentes métodos existentes para resolver problemas de Aprendizaje por Refuerzo. A lo largo del curso se consideran varios casos de uso práctico relacionados con la comunicación distribuida y las redes de sensores.

En este curso los estudiantes pueden reforzar su experiencia de aprendizaje trabajando en proyectos prácticos que pueden seleccionar entre una amplia gama de áreas: radio cognitiva, redes de sensores, sensores sociales, gráficos sociales, análisis de sentimientos, sensores de teléfonos inteligentes y redes sociales, ciudades inteligentes, análisis multimedia.

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com donde los estudiantes formar equipos y trabajar juntos. Esto permitirá a los estudiantes aplicar los conceptos aprendidos en los diferentes cursos y desarrollar las habilidades computacionales para analizar datos en un entorno colaborativo.

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Raquel Dueñas Suárez - Data scientist en SGAE El MU TSC me ha aportado una mayor especialización en el área de procesado de señal y aprendizaje automático, así como un pensamiento analítico con el cual me he podido enfrentar a los diferentes problemas que se me han ido planteando tanto en estas áreas como en la inteligencia artificial y los negocios.

Carlos Rodríguez Abellán - Senior Data Scientist en Telefónica Del SSR destaco la profesionalidad, el amplio conocimiento de los docentes y la estrecha relación entre alumnos y profesores.

Xiaolian Sun - Especialista en medidas de antenas en LEHA Laboratoratorio de Ensayos y Homologación de Antenas de la UPM Tras 13 años trabajando en el sector de las comunicaciones por satélite, buscaba expandir mis conocimientos. Encontrar este máster fue exactamente lo que necesitaba, ya que sabía que la UPM iba a aportarme un aprendizaje de calidad.

Ekhi Uranga - Centro Europeo de Astronomía Espacial ESAC de la Agencia Europea del Espacio ESA Aparte de que disfruté del contenido de las asignaturas del MU TSC de la UPM, también me pareció muy buena la calidad de la educación y me motivó el entusiasmo de los profesores.

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Author: Vudosar

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