Grado en Ingeniería Telemática (E.P.S. Linares)

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Análisis de datos y extracción de conocimiento utilizando Big Data
(2018-07-20) Verjaga Felgueras, María Elena; Muñoz Expósito, José Enrique ; Universidad de Jaén. Ingeniería de Telecomunicación
En el presente trabajo de fin de grado se ha hecho un estudio (Teórico y práctico) sobre Big Data y tecnologías de tratamiento de datos. La parte teórica se centra en una profunda descripción de Big Data, los algoritmos más utilizados en el tratamiento de datos y se profundiza en la tecnología Spark. En la parte práctica se ha hecho una preparación del entorno de trabajo con todas las instalaciones y configuraciones necesarias de Spark y se ha creado un clúster con varios nodos. Todo ello en dos escenarios: máquinas virtuales en el ordenador portátil como modo experimental y computadores físicos donde se han hecho pruebas ejecutando un algoritmo escrito en Python que incluye técnicas de Machine Learning. Se va a evaluar la eficacia de Spark haciendo un estudio comparativo con tiempos de ejecución y considerando la distribución de las tareas.
Desarrollo y evaluación de un modelo predictivo basado en Machine Learning para estudiar y predecir el comportamiento del absentismo en prestaciones sanitarias.
(2019-03-29) Romero Aceituno, Pedro ; Martínez Cruz, Carmen; Universidad de Jaén. Informática
El absentismo de pacientes a sus citas es un problema que produce perdidas económicas en sanidad e impacta negativamente en la salud de los pacientes. En el presente trabajo se construye un modelo predictivo con tecnologías de learning machine con el que predecir la asistencia de los pacientes a sus citas. A su vez se diseña y evalúa una aplicación de overbooking inteligente que utiliza las predicciones anteriores para proporcionar recomendaciones de sobre citación y optimizar la planificación de citas del centro. El trabajo es desarrollado en el marco real de un grupo de clínicas Mission Neighborhood Health Center, situado en San Francisco (EEUU).
Diseño de un sistema de seguridad en el hogar basado en IoT y creación de prototipo
(2022-03-08) Fúnez Fernandez, Eduardo; Ruano Ruano, Ildefonso; Universidad de Jaén. Ingeniería de Telecomunicación
En este Trabajo de Fin de Grado (TFG), se ha realizado el diseño de un sistema de seguridad con elementos Internet of Things (IoT) basado en Raspberry Pi y se ha creado un prototipo funcional del mismo. Para la realización de dicho sistema de seguridad, se llevó a cabo un estudio previo de las comunicaciones, tecnologías y dispositivos necesarios para su funcionamiento. Además, se implementó un bot de Telegram para la gestión a distancia del sistema de seguridad por parte del usuario. El sistema de seguridad incluye sensores y actuadores de distintos tipos. Entre los sensores existen detectores de presencia mediante infrarrojos pasivos y cámaras, mientras que los actuadores utilizados son una cerradura automática, un pulsador, luces y un altavoz. Adicionalmente, se ha implementado una inteligencia artificial (IA) usando la cámara de la entrada, que realiza un reconocimiento facial de la imagen captada por una de las cámaras.
Diseño y desarrollo de un sistema de detección de somnolencia
(2023-07-13) Domenech López, Rubén; Ruano Ruano, Ildefonso; Universidad de Jaén. Ingeniería de Telecomunicación
El proyecto se basa en el diseño y desarrollo de un sistema de detección de somnolencia que monitoriza el parpadeo en tiempo real. Para ello, se emplean técnicas de visión por ordenador, inteligencia artificial, machine learning, deep learning e Internet de las cosas mediante el envío de mensajes a la nube.
INSTALACIÓN Y DESARROLLO DE APLICACIÓN WEB CON APRENDIZAJE AUTOMÁTICO PARA ALQUILER DE HABITACIONES UJA
(2020-07-16) Resa-Oya, Alejandro; Ruano Ruano, Ildefonso; Universidad de Jaén. Ingeniería de Telecomunicación
[ES] Desarrollo de una aplicación web dedicada al alquiler de habitaciones para estudiantes pertenecientes a la Universidad de Jaén. Esta aplicación está diseñada para ofrecer servicios a los estudiantes y a los arrendadores que ofertan sus viviendas. Se incluye un sistema de recomendación basado en aprendizaje automático. Para ello, se ha diseñado e implementado un entorno web que incluye las herramientas necesarias para realizar las siguientes acciones: • Inserción, búsqueda y solicitud de alojamientos • Cumplimentación de contrato y fianza • Glosario de recibos (mensualidad, luz, agua y gas) • Representación de gastos mensuales mediante diagramas de barras interactivos ajustables por el usuario • Envío de mensajería • Gestión de perfiles de usuario para estudiantes y arrendadores • Uso de Machine Learning para recomendaciones dinámicas • Cumplimiento de protección de datos [EN] Development of a web application dedicated to the rental of rooms for students belonging to the University of Jaén. This application is designed to offer services to students and property owners who offer their homes. It includes a recommendation system based on automatic learning. For this purpose, a web environment has been designed and implemented that includes the necessary tools to perform the following actions: - Insertion, search and request of accommodation - Completion of contract and deposit - Glossary of receipts (monthly payment, electricity, water and gas) - Representation of monthly expenses through user-adjustable interactive bar charts - Messaging - User profile management for students and landlords - Using Machine Learning for dynamic recommendations - Data Protection Compliance
Metaplanificador para Cloud Computing.
(2017-09-26) Cotes Ruíz, Adrián; Cuevas Martínez, Juan Carlos; Universidad de Jaén. Ingeniería de Telecomunicación
En este trabajo fin de grado se ha desarrollado un simulador de Meta-Planificación mediante el cual se pueda realizar la unificación y centralización de múltiples datacenters con sus respectivos planificadores locales. Así mismo, se han implementado cuatro algoritmos de Meta-Planificación, que establecen la estrategia de reparto de tareas a los distintos datacenters. Tres de ellos se basan en estrategias clásicas de planificación: MaxMin, MinMin y Round Robin. El cuarto hace uso de en un sistema basado en reglas borrosas (fuzzy rule based system o FRBS). El uso de este último algoritmo persigue la reducción y optimización del consumo eléctrico, mejorando las técnicas clásicas de planificación.
Planificación cloud basada en un sistema fuzzy. Análisis de interpretabilidad
(2020-12-14) Jiménez Sánchez, Antonio; Muñoz Expósito, José Enrique; Universidad de Jaén. Ingeniería de Telecomunicación
Este proyecto realiza un análisis e implementación de sistemas y algoritmos que hacen uso de la Lógica Difusa en lenguaje de programación Python. La Lógica Difusa funciona haciendo uso de reglas y conjuntos de pertenencia para obtener una salida en un sistema. Las reglas se generan utilizando la Computación Evolutiva, que mediante simulaciones y algoritmos intenta solventar este inconveniente. Las reglas obtenidas con los métodos mencionados son procesadas por una aplicación intérprete, permitiendo la obtención de parámetros como la interpretabilidad de las reglas, haciendo posible un análisis de estas. Finalmente, se añade una aplicación web junto al simulador “WorkflowSim” y se integran todos los componentes de la aplicación con tecnología Docker. La aplicación web permitirá la selección de parámetros de simulación, “WorkflowSim” generará resultados de consumo de energía para ser optimizados y Docker permitirá que el sistema sea escalable
Sistema domótico a escala con acceso remoto
(2024-07-24) Thabet, Elyssar Myrna ; Ruano Ruano, Ildefonso; Universidad de Jaén. Ingeniería de Telecomunicación
Se ha diseñado un hogar inteligente sostenible que se ha implementado creando un sistema domótico a escala basado en una vivienda que incorpora un sistema de control desarrollado en un microcontrolador Raspberry pi conectado con múltiples sensores y actuadores. Se usan tecnologías como (1) IoT (Internet de las Cosas), que permite conocer el estado del sistema, visualizar la vivienda y realizar control remoto del sistema domótico a través de una web creada a tal efecto, (2) sistemas de mensajería electrónica, con los que se pueden recibir avisos del estado de todo el sistema, (3) IA (Inteligencia Artificial), para controlar el acceso a la vivienda con un sistema de ML (Aprendizaje Automático) facial biométrico, (4) elementos de captación de energía solar que permiten obtener un sistema más sostenible. Todo ello ayuda al cumplimiento de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODSs).
Sistema inteligente de transporte: control de carretera basado en videovigilancia con sistema Raspberry Pi
(2022-10-04) Drammeh, Suwaraba; Ruano Ruano, Ildefonso; Universidad de Jaén. Ingeniería de Telecomunicación
Este Trabajo Fin De Grado se basa principalmente en la creación de un modelo de aprendizaje automático que será capaz de realizar análisis de vídeo avanzados. Hace uso de bibliotecas avanzadas disponibles en Python para realizar la segmentación de imágenes, la detección de objetos y el seguimiento de los mismos. El proyecto tiene como objetivo contar el número de vehículos en la carretera, estimar su velocidad y enviar los datos obtenidos a la nube. Comienza con el posicionamiento de la cámara estática, el entrenamiento del modelo de aprendizaje automático y el despliegue del modelo entrenado. También demuestra las ventajas e inconvenientes básicos del uso del deep learning en la visión artificial. Adicionalmente, se ha creado un simulador para realizar la detección y estimación de la velocidad de los coches en los vídeos

CREA: Colección de Recursos Educativos Abiertos

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Examinando Grado en Ingeniería Telemática (E.P.S. Linares) por Materia "1203.04"