El grupo GAVAB ofrece la posibilidad de realizar un TFM remunerado trabajando en un proyecto de reconocimiento de jeroglíficos egipcios. Más información en este ENLACE.
El grupo GAVAB ofrece la posibilidad de realizar un TFM remunerado trabajando en un proyecto de reconocimiento de jeroglíficos egipcios. Más información en este ENLACE.
Siemens Healthcare para su departamento de I+D busca estudiantes en ingería informática que quieran realizar sus prácticaso TFM en el área de desarrollo de software para sistemas de imagen para arcos quirúrgicos.
Perfil:
Contacto: Dr. Santiago García: santiago.garcia_sanchez@siemens-healthineers.com
El profesor Raúl Cabido ofrece la posibilidad de hacer un TFM remunerado en conducción autónoma utilizando sólo 1 cámara como sensor y aplicando modelos multimodales. Más información en este enlace.
El profesor Marcos García Lorenzo ofrece dos posibles TFMs:
Más información en el siguiente enlace TFM_marcos_2024_oct
Correo de contacto: marcos.garcia **arroba** urjc.es
Puedes leer la oferta con detalle en el siguiente PDF
Participación en un proyecto de análisis de imágenes satelitales de la ESA (European Space Agency) de las misiones SENTINEL, en el cual se deberá trabajar en el diseño de múltiples algoritmos e implementación de inteligencia artificial para la captación, tratamiento y entrega de imágenes y datos satelitales con el objetivo de analizar la calidad del agua en distintas áreas geográficas bajo distintas situaciones de contaminación.
Participación en un proyecto para la obtención de características del agua mediante el uso de técnicas de procesado de imágenes. Utilización de diferentes técnicas de procesamiento de imágenes para la extracción de características relevantes de forma que permitan distinguir diferentes niveles de contaminación de la misma. Utilización de técnicas de filtrado, reducción de ruido, selección de agua de interés, extracción de características, entre otras. División automática de imágenes. El trabajo se dividiría en dos etapas: una primera de búsqueda de características representativas de las imágenes y una segunda de generar una división de las imágenes atendiendo a las características. La primera parte se planteará una solución no supervisada que obtenga las características representativas, para la segunda se probarán diversas técnicas de clusterización.
Los interesados pueden dirigirse a mapero.sg@aquacorp.es o a talento@aquacorp.es
El Instituto de Investigaciones Biomedicas Sols-Morreale (CSIC-UAM) ofrece 2 temas para el TFM:
Website: www.imAIgene-lab.com
Tutores: Juan José Pantrigo y César Beltrán
RESUMEN: En el contexto de la Inteligencia Artificial basada en Deep Learning, se estudiarán algunos de los aspectos matemáticos de las redes neuronales (estructura y entrenamiento). Aplicaciones en Visión Artificial.
REQUISITOS: Python, Inglés y Matemáticas (Algebra lineal y Cálculo).
Para más información puedes escribir a cesar.beltran@urjc.es