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Identificador 4317140

IMPRESO SOLICITUD PARA VERIFICACIOacuteN DE TIacuteTULOS OFICIALES

1 DATOS DE LA UNIVERSIDAD CENTRO Y TIacuteTULO QUE PRESENTA LA SOLICITUD

De conformidad con el Real Decreto 13932007 por el que se establece la ordenacioacuten de las Ensentildeanzas Universitarias Oficiales

UNIVERSIDAD SOLICITANTE CENTRO COacuteDIGOCENTRO

Universidad Autoacutenoma de Madrid Escuela Politeacutecnica Superior 28048397

NIVEL DENOMINACIOacuteN CORTA

Maacutester Aprendizaje Profundo para el Tratamiento de Sentildeales de Audio y

VideoDeep Learning for Audio and Video Signal Processing

DENOMINACIOacuteN ESPECIacuteFICA

Maacutester Universitario en Aprendizaje Profundo para el Tratamiento de Sentildeales de Audio y VideoDeep Learning for Audio and

Video Signal Processing por la Universidad Autoacutenoma de Madrid

RAMA DE CONOCIMIENTO CONJUNTO

Ingenieriacutea y Arquitectura No

HABILITA PARA EL EJERCICIO DE PROFESIONESREGULADAS

NORMA HABILITACIOacuteN

SOLICITANTE

NOMBRE Y APELLIDOS CARGO

Juan Carlos San Miguel Avedillo Profesor Contratado Doctor

Tipo Documento Nuacutemero Documento

NIF 70070739C

REPRESENTANTE LEGAL

Juan Antonio Huertas Martiacutenez Vicerrector de Docencia Innovacioacuten Educativa y Calidad

NIF 05255176K

RESPONSABLE DEL TIacuteTULO

Joseacute Mariacutea Martiacutenez Saacutenchez Director de la Escuela Politeacutecnica Superior

NIF 51380809M

2 DIRECCIOacuteN A EFECTOS DE NOTIFICACIOacuteNA los efectos de la praacutectica de la NOTIFICACIOacuteN de todos los procedimientos relativos a la presente solicitud las comunicaciones se dirigiraacuten a la direccioacuten que figure

en el presente apartado

DOMICILIO COacuteDIGO POSTAL MUNICIPIO TELEacuteFONO

C Einstein 1 Edificio Rectorado CiudadUniversitaria de Cantoblanco

28049 Madrid 638090858

E-MAIL PROVINCIA FAX

vicerrectoradodocenciauames Madrid 914973970

3 PROTECCIOacuteN DE DATOS PERSONALES

De acuerdo con lo previsto en la Ley Orgaacutenica 51999 de 13 de diciembre de Proteccioacuten de Datos de Caraacutecter Personal se informa que los datos solicitados en este

impreso son necesarios para la tramitacioacuten de la solicitud y podraacuten ser objeto de tratamiento automatizado La responsabilidad del fichero automatizado corresponde

al Consejo de Universidades Los solicitantes como cedentes de los datos podraacuten ejercer ante el Consejo de Universidades los derechos de informacioacuten acceso

rectificacioacuten y cancelacioacuten a los que se refiere el Tiacutetulo III de la citada Ley 5-1999 sin perjuicio de lo dispuesto en otra normativa que ampare los derechos como

cedentes de los datos de caraacutecter personal

El solicitante declara conocer los teacuterminos de la convocatoria y se compromete a cumplir los requisitos de la misma consintiendo expresamente la notificacioacuten por

medios telemaacuteticos a los efectos de lo dispuesto en el artiacuteculo 59 de la 301992 de 26 de noviembre de Reacutegimen Juriacutedico de las Administraciones Puacuteblicas y del

Procedimiento Administrativo Comuacuten en su versioacuten dada por la Ley 41999 de 13 de enero

En Madrid AM 19 de julio de 2019

Firma Representante legal de la Universidad

1 DESCRIPCIOacuteN DEL TIacuteTULO11 DATOS BAacuteSICOSNIVEL DENOMINACIOacuteN ESPECIFICA CONJUNTO CONVENIO CONV

ADJUNTO

Maacutester Maacutester Universitario en Aprendizaje Profundo parael Tratamiento de Sentildeales de Audio y VideoDeepLearning for Audio and Video Signal Processing porla Universidad Autoacutenoma de Madrid

No Ver Apartado 1

Anexo 1

LISTADO DE ESPECIALIDADES

No existen datos

RAMA ISCED 1 ISCED 2

Ingenieriacutea y Arquitectura Ingenieriacutea y profesionesafines

Ciencias de la computacioacuten

NO HABILITA O ESTAacute VINCULADO CON PROFESIOacuteN REGULADA ALGUNA

AGENCIA EVALUADORA

Fundacioacuten para el Conocimiento Madrimasd

UNIVERSIDAD SOLICITANTE

Universidad Autoacutenoma de Madrid

LISTADO DE UNIVERSIDADES

COacuteDIGO UNIVERSIDAD

023 Universidad Autoacutenoma de Madrid

LISTADO DE UNIVERSIDADES EXTRANJERAS

No existen datos

LISTADO DE INSTITUCIONES PARTICIPANTES

No existen datos

12 DISTRIBUCIOacuteN DE CREacuteDITOS EN EL TIacuteTULOCREacuteDITOS TOTALES CREacuteDITOS DE COMPLEMENTOS

FORMATIVOSCREacuteDITOS EN PRAacuteCTICAS EXTERNAS

60 0 0

CREacuteDITOS OPTATIVOS CREacuteDITOS OBLIGATORIOS CREacuteDITOS TRABAJO FIN GRADOMAacuteSTER

0 48 12

ESPECIALIDAD CREacuteDITOS OPTATIVOS

No existen datos

13 Universidad Autoacutenoma de Madrid131 CENTROS EN LOS QUE SE IMPARTE

LISTADO DE CENTROS

COacuteDIGO CENTRO

28048397 Escuela Politeacutecnica Superior

132 Escuela Politeacutecnica Superior1321 Datos asociados al centroTIPOS DE ENSENtildeANZA QUE SE IMPARTEN EN EL CENTRO

PRESENCIAL SEMIPRESENCIAL A DISTANCIA

Siacute No No

PLAZAS DE NUEVO INGRESO OFERTADAS

PRIMER ANtildeO IMPLANTACIOacuteN SEGUNDO ANtildeO IMPLANTACIOacuteN

TIEMPO COMPLETO

ECTS MATRIacuteCULA MIacuteNIMA ECTS MATRIacuteCULA MAacuteXIMA

PRIMER ANtildeO 370 600

RESTO DE ANtildeOS 370 600

TIEMPO PARCIAL

NORMAS DE PERMANENCIA

httpwwwuamesssSatellitees1242665181069listadoSimplePermanenciahtm

LENGUAS EN LAS QUE SE IMPARTE

CASTELLANO CATALAacuteN EUSKERA

No No No

GALLEGO VALENCIANO INGLEacuteS

No No Siacute

FRANCEacuteS ALEMAacuteN PORTUGUEacuteS

No No No

ITALIANO OTRAS

2 JUSTIFICACIOacuteN ADECUACIOacuteN DE LA PROPUESTA Y PROCEDIMIENTOSVer Apartado 2 Anexo 1

3 COMPETENCIAS31 COMPETENCIAS BAacuteSICAS Y GENERALES

BAacuteSICAS

CB6 - Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo yo aplicacioacuten deideas a menudo en un contexto de investigacioacuten

CB7 - Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolucioacuten de problemas en entornosnuevos o poco conocidos dentro de contextos maacutes amplios (o multidisciplinares) relacionados con su aacuterea de estudio

CB8 - Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir deuna informacioacuten que siendo incompleta o limitada incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y eacuteticas vinculadas a laaplicacioacuten de sus conocimientos y juicios

CB9 - Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones uacuteltimas que las sustentan a puacuteblicosespecializados y no especializados de un modo claro y sin ambiguumledades

CB10 - Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habraacute deser en gran medida autodirigido o autoacutenomo

GENERALES

CG1 - Capacidad para comprender y aplicar meacutetodos y teacutecnicas de investigacioacuten en el aacutembito del aprendizaje profundo aplicadoa sentildeales audiovisuales Ability to understand and apply research methods and techniques in the field of deep learning applied toaudiovisual signals

CG2 - Capacidad para proyectar calcular y disentildear productos derivados del aprendizaje profundo aplicado a sentildealesaudiovisuales Ability to design and implement products derived from deep learning applied to audiovisual signals

CG3 - Capacidad para trabajar en equipos multidisciplinares comunicaacutendose eficientemente y desarrollando su actividad deacuerdo con las buenas praacutecticas cientiacuteficas Ability to work in multidisciplinary teams communicating efficiently and developingtheir activity in accordance with good scientific practices

CG4 - Capacidad para la investigacioacuten desarrollo e innovacioacuten en empresas y centros tecnoloacutegicos en el aacutembito del aprendizajeprofundo aplicado a sentildeales audiovisuales Ability for research development and innovation in companies and technologycenters in the field of deep learning applied to audiovisual signals

CG5 - Capacidad para la aplicacioacuten de los conocimientos adquiridos y resolucioacuten de problemas en entornos nuevos o pococonocidos en el aacutembito del aprendizaje profundo aplicado a sentildeales audiovisuales Ability to apply acquired knowledge and solveproblems for new or little known environments in the field of deep learning applied to audiovisual signals

CG6 - Capacidad de utilizar herramientas computacionales de altas prestaciones para resolver problemas del aprendizaje profundoaplicado a sentildeales audiovisuales Ability to use high-performance computational tools to solve deep learning problems applied toaudiovisual signals

CG7 - Capacidad para comprender trabajos de investigacioacuten y para crear nuevo conocimiento en el aacutembito del aprendizaje profundoaplicado a sentildeales audiovisuales Ability to understand research papers and to create new knowledge in the field of deep learningapplied to audiovisual signals

CG8 - Capacidad para comprender y ser capaz de aplicar metodologiacuteas de investigacioacuten en el aacutembito del aprendizaje profundoaplicado a sentildeales audiovisuales Ability to understand and be able to apply research methodologies in the field of deep learningapplied to audiovisual signals

32 COMPETENCIAS TRANSVERSALES

CT1 - Capacidad para la identificacioacuten y el manejo adecuado de fuentes de informacioacuten Ability to identify and properly manageinformation sources

CT2 - Capacidad para trabajar en equipo de forma colaborativa y con responsabilidad compartida en el disentildeo y comunicacioacuten deestrategias experimentales Ability to work in a team collaboratively and with shared responsibility in the design development andcommunication of experimental strategies

CT3 - Capacidad para la exposicioacuten oral y escrita de manera estructurada y concisa tanto en el aacutembito investigador como en elprofesional Abitility to perform oral presentations and written reports in a structured and concise manner both in the research andprofessional fields

CT4 - Capacidad para aplicar conceptos fundamentales de la gestioacuten de proyectos tecnoloacutegicos incluyendo aspectos comocoordinacioacuten planificacioacuten estrateacutegica y desarrollo teacutecnico Ability to apply fundamental concepts of technological projectmanagement including aspects such as coordination strategic planning and technical development

CT5 - Capacidad de aprender de manera autoacutenoma para completar su formacioacuten cientiacutefica y tecnoloacutegica eacutetica social y en generalhumana Ability to learn autonomously to complete their scientific and technological ethical social and in general humantraining

33 COMPETENCIAS ESPECIacuteFICAS

CE01 - Capacidad para comprender los fundamentos teoacutericos y los detalles praacutecticos del funcionamiento de las redes neuronalesasiacute como los distintos paraacutemetros y teacutecnicas de optimizacioacuten de las mismas Ability to understand the theoretical foundations andthe practical details of neural networks as well as the different parameters and optimization techniques thereof

CE02 - Capacidad para resolver problemas de clasificacioacuten y regresioacuten mediante el uso de redes neuronales profundas Ability tosolve classification and regression problems using deep neural networks

CE03 - Capacidad para analizar y modelar secuencias temporales tanto en el dominio del tiempo como en el de la frecuencia Ability to analyze and model temporal sequences both in the time domain and in the frequency domain

CE04 - Capacidad para analizar y modelar algoritmos para representacioacuten y procesado de imaacutegenes Ability to analyze and modelalgorithms for image representation and processing

CE05 - Capacidad para comprender desarrollar y proponer nuevas aproximaciones basadas en aprendizaje profundo especialmentecentradas en el procesamiento de secuencias temporales en distintos aacutembitos del procesamiento de audio y voz Ability tounderstand develop and propose new approaches based on deep learning especially focused on the processing of time sequencesin different areas of audio and speech processing

CE06 - Capacidad para comprender la problemaacutetica especiacutefica del procesamiento de sentildeales de voz y audio y conocer las formasde preprocesar y representar estas sentildeales maacutes adecuadas para su posterior tratamiento mediante teacutecnicas de aprendizaje profundo Ability to understand the specific problems of speech and audio signal processing and to know ways for more suitably preprocessand represent these signals for subsequent treatment with deep learning techniques

CE07 - Capacidad para comprender y utilizar diferentes arquitecturas de redes neuronales convolucionales aplicadas a diferentestareas del anaacutelisis de imagen Ability to understand and use different convolutional neural network architectures applied todifferent tasks of image analysis

CE08 - Capacidad para comprender y utilizar diferentes meacutetodos de entrenaniento para redes neuronales convolucionales aplicadasa diferentes tareas del anaacutelisis de imagen Ability to understand and use different training methods for convolutional neuralnetworks applied to different tasks of image analysis

CE09 - Capacidad para comprender y utilizar diferentes arquitecturas de redes neuronales convolucionales aplicadas a diferentestareas del anaacutelisis de video Ability to understand and use different architectures of convolutional neural networks applied todifferent tasks of video analysis

CE10 - Capacidad para comprender y utilizar diferentes meacutetodos de entrenaniento para redes neuronales convolucionales ytemporales aplicadas a diferentes tareas del anaacutelisis de video Ability to understand and use different training methods forconvolutional and temporal neural networks applied to different tasks of video analysis

CE11 - Capacidad para modelar disentildear implantar gestionar operar administrar y mantener sistemas de reconocimientobiomeacutetrico basados en informacioacuten fisioloacutegica o conductual Ability to model design develop manage operate and maintainbiometric recognition systems based on physiological or behavioral characteristics

CE12 - Capacidad para entender y auditar el comportamiento y los efectos de algoritmos de aprendizaje automaacutetico sobre diferentesconjuntos poblacionales Ability to understand and audit the behavior and effects of machine learning algorithms over differentdemographic groups

CE13 - Capacidad para entender las arquitecturas hardware capaces de ejecutar eficientemente la algoritmia subyacente en elaprendizaje profundo

CE14 - Capacidad de utilizar optimizaciones hardware y software para acelerar la computacioacuten de inferencia y aprendizaje de losalgoritmos

CE15 - Conocimiento de meacutetodos y capacidad de manejo de teacutecnicas avanzadas en la vanguardia de la investigacioacuten en aprendizajeprofundo Knowledge of methods and ability to handle state-of-the-art research techniques of deep learning

CE16 - Conocimiento de meacutetodos y capacidad de manejo de teacutecnicas complementarias al aprendizaje profundo Knowledge ofmethods and ability to manage techniques complementary to deep learning

CE17 - Capacidad para realizar un trabajo individual que recoja la integracioacuten de conocimientos adquiridos en la totalidad delmaacutester y capacidad para defenderlo puacuteblicamente ante un tribunal Ability to perform an individual work that includes theintegration of knowledge acquired in the entire masters degree and ability to defend it publicly in front of a panel

CE18 - Capacidad de desarrollar proyectos de investigacioacuten utilizando una metodologiacutea adecuada teniendo en cuenta losaspectos eacuteticos y sus implicaciones sociales econoacutemicas y humanas Ability to develop research projects using an appropriatemethodology taking into account ethical aspects and their social economic and human implications

4 ACCESO Y ADMISIOacuteN DE ESTUDIANTES

41 SISTEMAS DE INFORMACIOacuteN PREVIO

Ver Apartado 4 Anexo 1

42 REQUISITOS DE ACCESO Y CRITERIOS DE ADMISIOacuteN

421 Requisitos acadeacutemicos generales de acceso al maacutester

Seguacuten los Reales Decretos 13932007 de 29 de octubre por el que se establece la ordenacioacuten de las ensentildeanzas universitarias oficiales en Espantildeay 8612010 de 2 de julio por el que se modifica el anterior para acceder a las ensentildeanzas oficiales de maacutester seraacute necesario estar en posesioacuten de untiacutetulo universitario oficial espantildeol u otro expedido por una institucioacuten de educacioacuten superior perteneciente a otro estado integrante del Espacio Europeode Educacioacuten Superior que faculte en el mismo para el acceso a ensentildeanzas de maacutester

Adicionalmente podraacuten acceder los titulados conforme a sistemas educativos ajenos al Espacio Europeo de Educacioacuten Superior sin necesidad de lahomologacioacuten de sus tiacutetulos previa comprobacioacuten por la Universidad de que aquellos acreditan un nivel de formacioacuten equivalente a los correspondien-tes tiacutetulos universitarios oficiales espantildeoles y que facultan en el paiacutes expedidor del tiacutetulo para el acceso a ensentildeanzas de postgrado El acceso por es-ta viacutea no implicaraacute en ninguacuten caso la homologacioacuten del tiacutetulo previo de que esteacute en posesioacuten el interesado ni su reconocimiento a otros efectos que elde cursar las ensentildeanzas de maacutester

El procedimiento formal de solicitud de admisioacuten se realizaraacute a traveacutes del Centro de Posgrado de la Universidad Autoacutenoma de Madrid durante los pla-zos establecidos al efecto por la Universidad La relacioacuten de la documentacioacuten especiacutefica que debe aportar el estudiante al solicitar su admisioacuten se re-coge en la paacutegina web httpwwwuamesadmisionmasteroficial

En todo caso los solicitantes deben cumplir las condiciones especificadas en la Normativa de Ensentildeanzas Oficiales de Posgrado de la UniversidadAutoacutenoma de Madrid (Aprobada en Consejo de Gobierno de 10 de Julio de 2008) cuyos artiacuteculos relevantes son transcritos a continuacioacuten

Artiacuteculo 2- Ensentildeanzas oficiales de MaacutesterEstructura1 Las ensentildeanzas de maacutester tienen como finalidad la adquisicioacuten por el estudiante de una formacioacuten avanzada de caraacutecter especializado o multidisci-plinar orientada a la especializacioacuten acadeacutemica o profesional o bien a promover la iniciacioacuten en tareas investigadoras2 Los planes de estudio conducentes a la obtencioacuten de los tiacutetulos de maacutester oficial tendraacuten una extensioacuten entre 60 y 120 creacuteditos que contendraacuten todala formacioacuten teoacuterica y praacutectica que el estudiante deba adquirir3 La superacioacuten de las ensentildeanzas previstas en el apartado anterior conduciraacute a la obtencioacuten del tiacutetulo de Maacutester Universitario en por la Universi-dad Autoacutenoma de Madrid con la denominacioacuten especiacutefica que figure en el Registro de Universidades Centros y Tiacutetulos En el caso de maacutesteres inter-universitarios el tiacutetulo se expediraacute conforme a lo que establezca el convenio establecido al efecto4 Los estudios de Maacutester de la Universidad Autoacutenoma de Madrid podraacuten contener materias obligatorias materias optativas seminarios praacutecticas ex-ternas trabajos dirigidos y tutelados e incluiraacuten la elaboracioacuten y defensa puacuteblica de un trabajo de fin de maacutester de entre 6 y 30 creacuteditosCondiciones de acceso5 Para acceder a las ensentildeanzas oficiales de maacutester seraacute necesario estar en posesioacuten de un tiacutetulo universitario oficial espantildeol Asimismo podraacuten ac-ceder los titulados universitarios conforme a sistemas educativos extranjeros sin necesidad de la homologacioacuten de sus tiacutetulos siempre que acreditenun nivel de formacioacuten equivalente a los correspondientes tiacutetulos universitarios oficiales espantildeoles y que faculten en el paiacutes expedidor del tiacutetulo para elacceso a ensentildeanzas de posgradoAdmisioacuten de estudiantes6 Los estudiantes seraacuten admitidos a un maacutester oficial determinado conforme a los requisitos especiacuteficos y criterios de valoracioacuten de meacuteritos que esta-raacuten definidos para cada uno de ellos entre los que podraacuten figurar requisitos de formacioacuten previa especiacutefica en algunas disciplinas o de formacioacuten com-plementaria Esta formacioacuten complementaria podraacute formar parte de la oferta de creacuteditos del maacutester y el estudiante podraacute cursarla como parte de susestudios de maacutester siempre que no le suponga la realizacioacuten de maacutes de 120 creacuteditos en el total de los estudios Para esta formacioacuten complementariapodraacuten utilizarse con la autorizacioacuten de los responsables del programa asignaturas de otros planes de estudios oficiales de la UAM

422 Requisitos acadeacutemicos especiacuteficos de acceso al maacutester

Dado el caraacutecter internacional del maacutester propuesto se opta por definir el perfil de ingreso acorde a conocimientos requeridos en lugar de especificarlas titulaciones que permitan acceder al maacutester Asiacute pues el perfil de admisioacuten al Maacutester Universitario en Deep Learning for Audio and Video SignalProcessing corresponderaacute con los siguientes candidatos

1 Ingenieros o candidatos en posesioacuten de un tiacutetulo de grado en la Rama de Ingenieriacutea relacionado con TIC (Tecnologias de Informacion y Comunicaciones) siem-pre que hayan cursado en su tiacutetulo al menos

middot 24 ECTS de fundamentos matemaacuteticos en caacutelculo (12 ECTS) aacutelgebra lineal (6 ECTS) probabilidad y estadiacutestica (6 ECTS)

middot 12 ECTS de programacioacuten en alguacuten lenguaje de alto nivel

middot 6 ECTS en tratamiento de sentildeales

middot 6 ECTS en aprendizaje automaacutetico2 Graduados en posesioacuten de un tiacutetulo oficial equivalente a cualquiera de los anteriores ya sea expedido por una universidad espantildeola o perteneciente a otro estado

integrante del Espacio Europeo de Educacioacuten Superior o asiacute declarado de acuerdo con las ordenaciones anteriores de los estudios universitarios en Espantildea Serequiere que los solicitantes acrediten un nivel de formacioacuten equivalente a los requisitos definidos en el primer caso

3 Solicitantes que esteacuten en posesioacuten de tiacutetulos obtenidos en sistemas educativos ajenos al Espacio Europeo de Educacioacuten Estos solicitantes comprobacioacuten por par-te de la Comisioacuten Acadeacutemica del maacutester de que los solicitantes deben acreditar un nivel de formacioacuten equivalente a los requisitos definidos en el primer caso

Seguacuten el perfil de ingreso de los estudiantes al Maacutester se consideraraacute si deben cursar un programa intensivo de nivelacioacuten programado justo al co-mienzo del curso acadeacutemico El programa contempla un moacutedulo de nivelacioacuten en Fundamentos de Tratamiento de Sentildeales (Fundamentals of Signalprocessing) de 1 ECTS dirigido a estudiantes cuya formacioacuten en el aacutembito sea inferior a 12 ECTS Este moacutedulo se ofertaraacute como complemento forma-tivo por no tratarse expresamente de materia del maacutester

Dado que las asignaturas seraacuten impartidas en lengua inglesa se exigiraacute para cursar el maacutester un conocimiento de la lengua inglesa al nivel del certifi-cado B2 En caso de no ser hablantes nativos este nivel de idioma deberaacute ser acreditado bien mediante un certificado o mediante una entrevista porparte de la comisioacuten del maacutester

423 Procedimiento de admisioacuten y documentacioacuten requerida de acceso al maacutester

Una vez admitida la solicitud la Comisioacuten Acadeacutemica del maacutester presidida por el Coordinador seraacute la encargada de gestionar la admisioacuten al MaacutesterUniversitario en Deep Learning for Audio and Video Signal Processing y llevaraacute tambieacuten a cabo el proceso de seleccioacuten necesario para garantizar quelos estudiantes admitidos cumplen las condiciones establecidas para su admisioacuten

Con el fin de valorar los meacuteritos de las personas interesadas en cursar el Maacutester Universitario en Deep Learning for Audio and Video Signal Proces-sing las solicitudes de admisioacuten al programa deben incluir los siguientes documentos

middot Certificado acadeacutemico oficial

middot Curriacuteculum Vitae

middot Certificado de nivel B2 o superior de conocimiento de ingleacutes En caso de no disponer de certificado se podraacute realizar una entrevista con el solicitante para esta-blecer su adecuado nivel de ingleacutes Se exceptuacutean aquellos estudiantes cuya lengua materna sea el ingleacutes

middot Carta de motivacioacuten en la que se detalle el intereacutes del solicitante por el programa

middot Carta de adecuacioacuten de los estudios previos del solicitante a los requisitos acadeacutemicos especiacuteficos de acceso al maacutester (descritos en el apartado 422)

En el proceso de seleccioacuten de solicitantes se tendraacuten en cuenta los siguientes criterios

middot Expediente acadeacutemico en la titulacioacuten de acceso [40-60 ]

middot Meacuteritos adicionales al expediente incluidos Curriacuteculum Vitae del solicitante [10-30 ]

middot Adecuacioacuten del perfil del solicitante a los contenidos y objetivos del programa [10-40 ]

En caso de que se estime necesario la Comisioacuten Acadeacutemica del Maacutester o los miembros en los que esta delegue podraacuten mantener una entrevista conel solicitante con el fin de poder evaluar de manera maacutes precisa sus meacuteritos y la adecuacioacuten de su perfil al programa

421 General academic requirements for applying to the master

According to the Royal Decree-Law of 13932007 (October 29th) which establishes the organization of Spanish official university education and8612010 (July 2nd) which modifies the previous Royal Decree-Law to access official education Masters degree in Spain it will be necessary to be inpossession of an official Spanish university degree or another issued by an institution of higher education belonging to another member state of the Eu-ropean Higher Education Area that provides the same for access to masters education

In addition students will be able to access the master degrees according to the educational systems outside the European Higher Education Area wit-hout the need for the homologation of their degrees subject to verification by the University that students accredit a level of training equivalent to thecorresponding official Spanish university degrees and that students are able to access to postgraduate education in the country issuing their degreetitle The access via this way will not imply in any case the homologation of the previous degree title that the students are in possession nor its recog-nition for other purposes than that of being admitted to the masteriquests degree

The formal procedure to apply for admission will be carried out through the Postgraduate Center of the Universidad Autoacutenoma of Madrid during thedeadlines established for this purpose by the University The specific documentation that the student must provide when requesting admission is listedin the website httpwwwuamesUAMAcceso-y-admision-posgrados1234886371157htmlanguage=en

In any case applicants must meet the conditions specified in the Official Postgraduate Teaching Regulations of the Universidad Autoacutenoma of Madrid(Approved by the Consejo de Gobierno of July 10 2008) whose relevant articles are transcribed below (in Spanish)

422 Specific academic requirements for applying to the master

Given the international orientation of the proposed master the admission profile has been defined according to the required knowledge instead of spe-cifying the degree titles that allow access to the master Thus the admission profile to the Masters Degree in Deep Learning for Audio and Video Sig-nal Processing will correspond to the following candidates

1 Engineers or candidates in possession of a bachelors degree in Engineering Areas related to ICT (Information and Communication Technologies) provided theirdegree contains at least the following contents

middot 24 ECTS of mathematical fundamentals in calculus (12 ECTS) linear algebra (6 ECTS) probability and statistics (6 ECTS)

middot 12 ECTS of programming in some high-level language

middot 6 ECTS in signal processing

middot 6 ECTS in machine learning2 Graduates in possession of an official degree equivalent to any of the above either issued by a Spanish university or belonging to another member state of the

European Higher Education Area or so declared in accordance with the previous regulations of university studies in Spain These graduates are required to ac-credit a level of training equivalent to the requirements defined in the first case

3 Applicants who are in possession of degrees obtained in educational systems outside the European Education Area These applicants are required to accredit alevel of training equivalent to the requirements defined in the first case

According to the academic profile of students entering the Master it will be considered whether they should study an intensive leveling program pro-grammed just at the beginning of the academic year The program includes a leveling module in Fundamentals of Signal Processing of 1 ECTS aimedat students whose previous training in the area is less than 12 ECTS This module will be offered as a training supplement because it is not expressly asubject of the master program

Since the subjects will be taught in English a knowledge of the English language at the level of the B2 certificate will be required to take the mastersdegree In case of not being native speakers this level of language must be accredited either by means of a certificate or by an interview by theMasters Academic Committee

423 Admission procedure and required documentation for applying to the master

Once the application is accepted the Masters Academic Committee chaired by the Coordinator will be in charge of managing the admission to theMasters Degree in Deep Learning for Audio and Video Signal Processing and also to carry out the selection process for guarantying that admittedstudents admitted met the conditions established for admission

In order to assess the merits of prospective students interested in pursuing the Masters Degree in iquestDeep Learning for audio and video signalprocessingiquest (hereinafter the applicants) their applications for admission to the program must include the following documents

middot Official academic certificate

middot Curriculum vitae

middot Certificate of level B2 or higher of knowledge of English If the applicants do not have a certificate the Masters Academic Committee can conduct an interviewwith the applicants to establish the appropriate level of English Students whose mother tongue is English are excluded from this interview

middot Motivation letter detailing the applicants interest in the program

middot Letter describing the adequacy of the applicants previous studies to the specific academic requirements for applying to this master (described in section 422)

The following criteria are defined for the selection process of the applicants

middot Academic record in the degree of access [40-60]

middot Additional merits to the academic record including Curriculum Vitae of the applicant [10-30]

middot Adaptation of the applicants profile to the contents and objectives of the program [10-40]

If needed the Masters Academic Committee or the members in which it delegates can hold an interview with the applicants in order to accurately as-sess their merits and the adequacy of their profile to the program

43 APOYO A ESTUDIANTES

Los estudiantes que cursen el Maacutester Universitario en Aprendizaje Profundo para el Tratamiento de Sentildeales de Audio y Video en la Escuela Politeacutecni-ca Superior de la Universidad Autoacutenoma de Madrid (EPS-UAM) dispondraacuten de los mismos sistemas (sede en red de posgrado UAM paacutegina web de latitulacioacuten etc) unidades (Servicio de Tecnologiacuteas de la Informacioacuten Oficina de Acogida) y agentes (equipo de administracioacuten EPS-UAM secretariacuteade los departamentos de dicho centro comisioacuten acadeacutemica del maacutester coordinador de la titulacioacuten) de apoyo que los utilizados para proporcionar in-formacioacuten previa a los solicitantes

En la sede en red del Centro de Estudios de Posgrado [httpwwwuamesposgrado] de la Universidad Autoacutenoma de Madrid (UAM) se proporcionainformacioacuten sobre los maacutesteres impartidos en dicha universidad asiacute como la normativa y los detalles de los procedimientos de admisioacuten y matriacuteculaDesde estas paacuteginas tambieacuten se puede acceder a las respectivas paacuteginas de cada tiacutetuloLa paacutegina en red especiacutefica del maacutester contendraacute al menos la siguiente informacioacuten

middot Descripcioacuten y objetivos del tiacutetulo

middot Planificacioacuten docente detallada (guiacutea docente recomendaciones de matriacutecula calendario acadeacutemico horarios etc)

middot Comisioacuten acadeacutemica del maacutester y coordinador

middot Equipo docente

middot Admisioacuten de estudiantes criterios y procedimientos

middot Becas y ayudas

middot Oferta de trabajos de fin de maacutester (incluyendo las ofertas de empresas)

middot Movilidad de profesorado y estudiantes

middot Actividades formativas complementarias (seminarios conferencias talleres etc)

middot Recursos materiales

middot Indicadores de resultados

middot Sistema de garantiacutea de calidad

Las consultas por parte de los estudiantes tanto fiacutesicas como por medios electroacutenicos recibiraacuten una atencioacuten personalizada

middot Las cuestiones administrativas seraacuten respondidas por parte del personal designado dentro del equipo de administracioacuten de la Escuela Politeacutecnica Superior de laUAM y de la secretariacutea de los departamentos de dicho centro

middot Para las consultas acadeacutemicas la responsabilidad de la elaboracioacuten de la respuesta corresponde a la comisioacuten acadeacutemica del master representada por el coordina-dor de la titulacioacuten o la persona en quien esta tarea sea delegada

Adicionalmente todo estudiante que haya sido admitido en el maacutester contaraacute con el asesoramiento de un tutor acadeacutemico El tutor acadeacutemico es unprofesor involucardo en la docencia del maacutester Su labor principal consiste en la elaboracioacuten en diaacutelogo con el estudiante del plan de formacioacuten inclu-yendo matriacutecula y eleccioacuten de optativas En general el TFM seraacute realizado con el tutor bien como director bien como ponente en caso de la direccioacutende este trabajo sea responsabilidad director externo al prorama Asimismo es misioacuten misioacuten del tutor proporcionar apoyo para que el estudiante resuel-va los problemas de adaptacioacuten que pudieran surgir al comienzo de sus estudios e informarle durante el desarrollo de los mismos

En en el caso de que el estudiante haya propuesto un tutor que cumpla los requisitos especificados en su solicitud la asignacioacuten se realizaraacute en el mo-mento de la admisioacuten En caso de haber sido admitido sin tutor designado el estudiante debe ponerse en contacto con profesores del maacutester y desig-nar de entre ellos tras mutuo acuerdo un tutor definitivo en un plazo limitado (por ejemplo un mes) desde el comienzo del curso

Adicionalmente la UAM pone a disposicioacuten de los estudiantes matriculados en sus programas acadeacutemicos los siguientes recursos

middot Oficina de acogida [httpswwwuamesUAMOficina-de-Acogida1242652242790htm]middot Oficina de Orientacioacuten y Atencioacuten al Estudiante [httpwwwuamesestudiantesacceso]middot La Oficina de Praacutecticas Externas y Empleabilidad (OPE) [ httpswwwuamesope]middot Servicio de idiomas [httpwwwuamesUAMServicio-de-Idiomas1242654677923htm]middot Unidad de igualdad de Geacutenero [httpwwwuamesUAMUnidad_Igualdad1446766849002htm]middot Oficina de Accioacuten Solidaria y Cooperacioacuten [httpswwwuamesUAMOficina-de-Accioacuten-Solidaria-y-Cooperacioacuten1242664234487htm] Entre las

labores de esta oficina se encuentra el apoyo a estudiantes con discapacidad con el objetivo de que puedan realizar todas sus actividades en la universidad en lasmejores condiciones posibles

middot Centro de psicologiacutea aplicada [httpswwwuamesUAMCPA]middot Servicio de deportes [httpsservdepsefduames]

44 SISTEMA DE TRANSFERENCIA Y RECONOCIMIENTO DE CREacuteDITOS

Reconocimiento de Creacuteditos Cursados en Ensentildeanzas Superiores Oficiales no Universitarias

MIacuteNIMO MAacuteXIMO

Reconocimiento de Creacuteditos Cursados en Tiacutetulos Propios

Adjuntar Tiacutetulo PropioVer Apartado 4 Anexo 2

Reconocimiento de Creacuteditos Cursados por Acreditacioacuten de Experiencia Laboral y Profesional

En el caso del Maacutester Universitario en Aprendizaje Profundo para el Tratamiento de Sentildeales de Audio y Video (DeepLearning for audio and visual signal processing) se reconoceraacuten creacuteditos exclusivamente de materias correspon-diente a Maacutesteres oficiales

La Universidad Autoacutenoma de Madrid cuenta con una normativa general de transferencia y reconocimiento de creacutedi-tos aprobada en el Consejo de Gobierno de 8 de febrero de 2008 y modificada en el Consejo de Gobierno del 8 deoctubre de 2010 A continuacioacuten se detalla dicha normativa

PREAacuteMBULOEl Real Decreto 13932007 de 29 de octubre por el que se establece la ordenacioacuten de las ensentildeanzas universita-rias oficiales y el Real Decreto 8612010 de 2 de julio por el que se modifica el anterior potencian la movilidad entrelas distintas universidades espantildeolas y dentro de una misma universidad Al tiempo el proceso de transformacioacuten delas titulaciones previas al Espacio Europeo de Educacioacuten Superior en otras conforme a las previsiones del Real De-creto citado crea situaciones de adaptacioacuten que conviene prever Por todo ello resulta imprescindible un sistema deadaptacioacuten reconocimiento y transferencia de creacuteditos en el que los creacuteditos cursados en otra universidad puedanser reconocidos e incorporados al expediente acadeacutemico del estudianteEn este contexto la Universidad Autoacutenoma de Madrid tiene como objetivo por un lado fomentar la movilidad de susestudiantes para permitir su enriquecimiento y desarrollo personal y acadeacutemico y por otro facilitar el procedimientopara aquellos estudiantes que deseen reciclar sus estudios universitarios cambiando de centro yo titulacioacutenInspirado en estas premisas la Universidad Autoacutenoma de Madrid dispone el siguiente sistema de adaptacioacuten reco-nocimiento y transferencia de creacuteditos aplicable a sus estudiantes

Artiacuteculo 1 AacuteMBITO DE APLICACIOacuteN

El aacutembito de aplicacioacuten de estas normas son las ensentildeanzas universitarias oficiales de grado y posgrado seguacuten se-ntildealan las disposiciones establecidas en el Real Decreto 13932007 de 29 de octubre por el que se establece la or-denacioacuten de las ensentildeanzas universitarias oficiales

Artiacuteculo 2 DEFINICIONES

1 Adaptacioacuten de creacuteditos La adaptacioacuten de creacuteditos implica la aceptacioacuten por la Universidad Autoacutenoma de Madridde los creacuteditos correspondientes a estudios previos al Real Decreto 13932007 realizados en esta Universidad o enotras distintas

2 Reconocimiento de creacuteditos El reconocimiento de creacuteditos ECTS implica la aceptacioacuten por la Universidad Autoacuteno-ma de Madrid de los creacuteditos ECTS que habiendo sido obtenidos en unas ensentildeanzas oficiales en la misma u otrauniversidad son computados en otras ensentildeanzas distintas a efectos de la obtencioacuten de un tiacutetulo oficial

Tambieacuten podraacuten ser objeto de reconocimiento los creacuteditos superados en ensentildeanzas superiores oficiales y en ense-ntildeanzas universitarias no oficiales Asimismo podraacuten reconocerse creacuteditos por experiencia laboral o profesional acre-

ditada siempre que dicha experiencia esteacute relacionada con las competencias inherentes al tiacutetulo que se pretendeobtener En ambos casos deberaacuten tenerse en cuenta las limitaciones que se establecen en los artiacuteculos 4 y 6

3 Transferencia de creacuteditos La transferencia de creacuteditos ECTS implica que en los documentos acadeacutemicos oficia-les acreditativos de las ensentildeanzas seguidas por cada estudiante la Universidad Autoacutenoma de Madrid incluiraacute la to-talidad de los creacuteditos obtenidos en ensentildeanzas oficiales cursadas con anterioridad en la misma u otra universidadque no hayan conducido a la obtencioacuten de un tiacutetulo oficial

Artiacuteculo 3 REGLAS SOBRE ADAPTACIOacuteN DE CREacuteDITOS

1 En el supuesto de estudios previos realizados en la Universidad Autoacutenoma de Madrid en una titulacioacuten equiva-lente la adaptacioacuten de creacuteditos se ajustaraacute a una tabla de equivalencias que realizaraacute la Comisioacuten Acadeacutemica (u oacuter-gano equivalente) conforme a lo que se prevea al amparo del punto 102 del Anexo I del Real Decreto 13932007

2 En el caso de estudios previos realizados en otras universidades o sin equivalencia en las nuevas titulaciones dela Universidad Autoacutenoma de Madrid la adaptacioacuten de creacuteditos se realizaraacute a peticioacuten del estudiante por parte de laComisioacuten Acadeacutemica (u oacutergano equivalente) atendiendo en lo posible a los conocimientos asociados a las materiascursadas y su valor en creacuteditos

Artiacuteculo 4 REGLAS SOBRE RECONOCIMIENTO DE CREacuteDITOS

1 Se reconoceraacuten automaacuteticamentea) Los creacuteditos correspondientes a materias de formacioacuten baacutesica siempre que la titulacioacuten de destino de esta Univer-sidad pertenezca a la misma rama de conocimiento que la de origenb) Los creacuteditos correspondientes a aquellas otras materias de formacioacuten baacutesica cursadas pertenecientes a la ramade conocimiento de la titulacioacuten de destino

En los supuestos a) y b) anteriores la Comisioacuten Acadeacutemica (u oacutergano equivalente) decidiraacute a solicitud del estudian-te a queacute materias de eacutesta se imputan los creacuteditos de formacioacuten baacutesica de la rama de conocimiento superados en latitulacioacuten de origen teniendo en cuenta la adecuacioacuten entre competencias y los conocimientos asociados a dichasmaterias

Soacutelo en el caso de que se haya superado un nuacutemero de creacuteditos menor asociado a una materia de formacioacuten baacutesi-ca de origen se estableceraacute por el oacutergano responsable la necesidad o no de concluir los creacuteditos determinados enla materia de destino por aquellos complementos formativos que se disentildeen

c) Los creacuteditos de los moacutedulos o materias definidos por el Gobierno en las normativas correspondientes a los estu-dios de maacutester oficial que habiliten para el ejercicio de profesiones reguladas

2 El resto de los creacuteditos no pertenecientes a materias de formacioacuten baacutesica podraacuten ser reconocidos por la ComisioacutenAcadeacutemica (u oacutergano equivalente) teniendo en cuenta la adecuacioacuten entre las competencias los conocimientos y elnuacutemero de creacuteditos asociados a las materias cursadas por el estudiante y los previstos en el plan de estudios o bienvalorando su caraacutecter transversal

3 No podraacuten ser objeto de reconocimiento los creacuteditos correspondientes a los trabajos de fin de grado y maacutester

4 El nuacutemero de creacuteditos que sean objeto de reconocimiento a partir de experiencia profesional o laboral y de ense-ntildeanzas universitarias no oficiales no podraacute ser superior en su conjunto al 15 por ciento del total de los creacuteditos queconstituyen el plan de estudios No obstante lo anterior los creacuteditos procedentes de tiacutetulos no oficiales podraacuten ex-cepcionalmente ser objeto de reconocimiento en un porcentaje superior siempre que el correspondiente tiacutetulo propiohaya sido extinguido y sustituido por un tiacutetulo oficial A tal efecto en la memoria de verificacioacuten deberaacute constar dichacircunstancia conforme a los criterios especificados en el RD 86120105 Se articularaacuten Comisiones Acadeacutemicas por Centros en orden a valorar la equivalencia entre las materias previa-mente cursadas y las materias de destino para las que se solicite reconocimiento

6 Al objeto de facilitar el trabajo de reconocimiento automaacutetico en las AdministracionesSecretariacuteas de los Centroslas Comisiones adoptaraacuten y mantendraacuten actualizadas tablas de reconocimiento para las materias previamente cursa-das en determinadas titulaciones y universidades que maacutes frecuentemente lo solicitan

7 Los estudiantes podraacuten solicitar reconocimiento de creacuteditos por participacioacuten en actividades universitarias cultura-les deportivas de representacioacuten estudiantil solidarias y de cooperacioacuten hasta el valor maacuteximo establecido en elplan de estudios de acuerdo con la normativa que sobre actividades de tipo extracurricular se desarrolle

Artiacuteculo 5 REGLAS SOBRE TRANSFERENCIA DE CREacuteDITOS

Se incluiraacuten en el expediente acadeacutemico del estudiante los creacuteditos correspondientes a materias superadas en otrosestudios universitarios oficiales no terminados

Artiacuteculo 6 CALIFICACIONES

1 Al objeto de facilitar la movilidad del estudiante se arrastraraacute la calificacioacuten obtenida en los reconocimientos ytransferencias de creacuteditos ECTS y en las adaptaciones de creacuteditos previstas en el artiacuteculo 3 En su caso se realizaraacutemedia ponderada cuando coexistan varias materias de origen y una sola de destino2 El reconocimiento de creacuteditos a partir de experiencia profesional o laboral y de ensentildeanzas universitarias no ofi-ciales no incorporaraacute la calificacioacuten de los mismos3 En todos los supuestos en los que no haya calificacioacuten se haraacute constar APTO y no baremaraacute a efectos de mediade expediente

Artiacuteculo 7 OacuteRGANOS COMPETENTES

El oacutergano al que compete la adaptacioacuten el reconocimiento y la transferencia de creacuteditos es la Comisioacuten Acadeacutemica(u oacutergano equivalente que regula la ordenacioacuten acadeacutemica de cada titulacioacuten oficial) seguacuten quede establecido en elReglamento del Centro y en los Estatutos de la Universidad Autoacutenoma de Madrid

Artiacuteculo 8 PROCEDIMIENTO

1 Las reglas que regiraacuten el procedimiento de tramitacioacuten de las solicitudes de adaptacioacuten transferencia y reconoci-miento de creacuteditos necesariamente dispondraacuten dea) Un modelo unificado de solicitud de la Universidad Autoacutenoma de Madridb) Un plazo de solicitudc) Un plazo de resolucioacuten de las solicitudes2 Contra los acuerdos que se adopten podraacuten interponerse los recursos previstos en los Estatutos de la UniversidadAutoacutenoma de Madrid

DISPOSICIOacuteN ADICIONAL

Los estudiantes que por programas o convenios internacionales o nacionales esteacuten bajo el aacutembito de movilidad seregiraacuten aparte de lo establecido en esta normativa por lo regulado en su propia normativa y con arreglo a los acuer-dos de estudios suscritos previamente por los estudiantes y los centros de origen y destino de los mismos

Estudiantes UAM httpwwwuamesssSatellitees1234886374930contenidoFi-nalNormativas_de_movilidadhtm

Estudiantes de otras universidades httpwwwuamesinternacionalesnormativaal_exthtml

46 COMPLEMENTOS FORMATIVOS

Aun siendo el perfil de admisioacuten enfocado a Ingenieros o graduados en posesioacuten de un tiacutetulo en la Rama de Inge-nieriacutea relacionado con TIC los estudiantes pueden poseer conocimientos ligeramente diferenciados en temas espe-ciacuteficos debido a la heterogeneidad entre estos estudios de grado Con vistas a que los estudiantes lleguen a alcan-zar el eacutexito acadeacutemico se considera un programa de nivelacioacuten de corta duracioacuten que busca conseguir los miacutenimosnecesarios en ciertos temas especiacuteficos Obseacutervese que aspectos maacutes globales del perfil del estudiante no puedenser compensados con este programa de nivelacioacuten (por ejemplo dominio de herramientas matemaacuteticas yo progra-macioacuten) puesto que requiere cursos de mayor duracioacuten que interfeririacutean con los objetivos del maacutester Estos aspectosglobales se encuentran claramente definidos en el perfil de admisioacuten del estudiante

Este programa de nivelacioacuten contiene un moacutedulo sobre Fundamentos de teoriacutea de sentildeal de 1 ECTS a cursar en lafase inicial del maacutester estando dirigido a estudiantes cuya formacioacuten en el aacutembito de teoriacutea y procesamiento de se-ntildeales sea inferior a 12 ECTS Este moacutedulo se ofertaraacute como complemento formativo por no tratarse expresamentede materia del maacutester A continuacioacuten se describe este moacutedulo

01 Fundamentos de teoriacutea de la sentildeal

Carga 1 ECTS (25 horas)

Duracioacuten y periodo de imparticioacuten una semana al comienzo del curso acadeacutemico

Resultados de aprendizaje

Al final de este moacutedulo se espera que el estudiante sea capaz de

middot Conocimiento y comprensioacuten de las expresiones caracteriacutesticas de los sistemas lineales e invariantes aplicadas a sentildeales mul-tidimensionales o vectoriales

middot Conocimiento y comprensioacuten del Teorema de Muestreo e integracioacuten de los conceptos asociados a sentildeales y sistemas de va-riable independiente continua con los de variable independiente discreta

middot Conocimiento y comprensioacuten del anaacutelisis Frecuencial de sentildeales unidimensionales y multidimensionales

middot Conocer las teacutecnicas baacutesicas de muestreo interpolacioacuten y cuantificacioacuten de sentildeales multidimensionales

Contenidos

El contenido de este moacutedulo es el siguiente

middot Sentildeales y sistemas Lineales e Invariantes (LTI) multidimensionales

middot Anaacutelisis Frecuencial Multidimensionalo Transformacdas discretas unidimensionaleso Transformacdas discretas bidimensionales

middot Muestreo y reconstruccioacuten

middot Interpolacioacuten y cuantificacioacuten

Metodologiacuteas docentes

middot Leccioacuten magistral

middot Resolucioacuten de ejercicios y problemas en el aula

Actividades formativas

Actividad Horas Presencialidad

Desarrollo de contenidos teoacutericopraacutecticos 5 100

Resolucioacuten de problemas 2 100

Pruebas de evaluacioacuten 1 100

Estudio independiente 17 0

5 PLANIFICACIOacuteN DE LAS ENSENtildeANZAS51 DESCRIPCIOacuteN DEL PLAN DE ESTUDIOS

52 ACTIVIDADES FORMATIVAS

A01- Desarrollo de contenidos teoacuterico-praacutecticos Development of theoretical and practical content

A02 - Resolucioacuten de problemas praacutecticos Resolution of practical problems

A03 - Praacutecticas guiadas en laboratorios informaacuteticos Guided practices in computer labs

A04 - Proyectos desarrollados por parte de los estudiantes de manera individual o en grupos de tamantildeo reducido Projectsdeveloped by students individually or in small groups

A05 - Seminarios impartidos por expertos Seminars given by experts

A06 - Estudio autoacutenomo por parte del estudiante Autonomous study by the student

A07 - Trabajo praacutectico autoacutenomo por parte del estudiante Autonomous practical work by the student

A08 - Pruebas de evaluacioacuten Evaluation tests

A09 - Preparacioacuten de pruebas de evaluacioacuten Preparation of evaluation tests

A10 - Trabajo en un grupo de investigacioacuten Training in a research group

A11 - Integracioacuten en un entorno investigador o profesional real Integration in a research lab or professional environment

A12 - Discusioacuten tutorizada individual Individual guided discussion

A13 - Planificacioacuten y presentacioacuten de los estados del arte de los Trabajos Fin de Master Planning and presentation of the state-of-the-art for the Master thesis in progress

A14 - Jornadas para exponer el avance de los Trabajos Fin de Maacutester a traveacutes de presentaciones breves y mesas redondas Conference to expose the progress of the Masters Thesis projects through short presentations and round tables

A15 - Curso de corta duracioacuten para desarrollar habilidades de escritura y presentacioacuten Short course to develop writing andpresentation skills

A16 - Defensa del Trabajo Fin de Maacutester Master thesis defence

53 METODOLOGIacuteAS DOCENTES

M01 - Leccioacuten magistral Master lecture

M02 - Resolucioacuten de ejercicios y problemas en el aula Resolution of exercises and problems in the classroom

M03 - Praacutecticas y aprendizaje basado en casos y problemas en laboratorios informaacuteticos Practices and case-based learning incomputer labs

M04 - Lectura y anaacutelisis dirigidos de textos artiacuteculos o informes teacutecnicos Guided reading and analysis of texts articles ortechnical reports

M05 - Aprendizaje orientado a proyectos yo basado en casos Project-oriented andor case-based learning

M06 - Aprendizaje cooperativo Cooperative Learning

M07 - Elaboracioacuten de un trabajo individual Individual preparation of a report

M08 - Seguimiento y supervisioacuten del Trabajo Fin de Master Follow-up and supervision of the Masters Thesis

54 SISTEMAS DE EVALUACIOacuteN

E01 - Exaacutemenes escritos u orales Written or oral exams

E02 - Evaluacioacuten de informes y presentaciones de trabajos y proyectos realizados Evaluation of reports and presentations of workand projects performed

E03 - Evaluacioacuten de las praacutecticas de laboratorio Evaluation of laboratory assignments

E04 - Evaluacioacuten de la participacioacuten y aprovechamiento en seminarios

E05 - Evaluacioacuten sobre la participacioacuten desempentildeo y aprovechamiento en actividades del aula Evaluation on participationperformance and attitude in classroom activities

E06 - Evaluacioacuten sobre la participacioacuten desempentildeo y aprovechamiento por parte del tutor Evaluation on participationperformance and attitude by the supervisor

E07 - Evaluacioacuten de informes y presentaciones de trabajos y proyectos realizados por parte de un tribunal Evaluation of reportsand presentations of work and projects performed by a panel of experts

55 NIVEL 1 Fundamentos y herramientas baacutesicas para aprendizaje profundo y procesamiento de audio e imagen Fundamentals andbasic tools for deep Learning audio and image processing

551 Datos Baacutesicos del Nivel 1

NIVEL 2 Fundamentos y herramientas baacutesicas para aprendizaje profundo Fundamentals of Deep Learning and basic Tools

CARAacuteCTER Obligatoria

ECTS NIVEL 2 8

DESPLIEGUE TEMPORAL Cuatrimestral

ECTS Cuatrimestral 1 ECTS Cuatrimestral 2 ECTS Cuatrimestral 3

No No No

No No Siacute

No No No

ITALIANO OTRAS

NO CONSTAN ELEMENTOS DE NIVEL 3

5512 RESULTADOS DE APRENDIZAJE

Esta asignatura considera los siguientes resultados de aprendizaje

middot Entender los conceptos fundamentales del aprendizaje profundo dentro del contexto del aprendizaje automaacutetico

middot Entrenar una red neuronal profunda seleccionando las caracteriacutesticas maacutes adecuadas de la misma en funcioacuten del tipo de problema y optimizando los hiperparaacute-metros

middot Describir las principales arquitecturas utilizadas en aprendizaje profundo asiacute como las aplicaciones maacutes tiacutepicas

middot Identificar el tipo de algoritmo de aprendizaje profundo maacutes apropiado para varios tipos de problemas en diferentes dominios

middot Implementar algoritmos de aprendizaje profundo utilizando diferentes herramientas

This subject considers the following learning outcomes

middot Understand the fundamentals of deep learning within the machine learning context

middot Train a deep neural network choosing the most appropriate characteristics depending on the type of problem and optimizing the hyperparameters

middot Describe the main architectures used in deep learning as well as the most typical applications

middot Identify the most appropriate deep learning algorithm for various types of problems in different domains

middot Implement deep learning algorithms using different tools

5513 CONTENIDOS

El contenido de esta asignatura es el siguiente

middot Fundamentos de aprendizaje automaacutetico

middot Backpropagation

middot Redes Neuronales Profundas (Activation function Loss function Weight initialization batch normalization Regularization dropout)

middot Teacutecnicas de optimizacioacuten (Stochastic Gradient Descent Second order methods)

middot Optimizacioacuten de hiper-paraacutemetros

middot Arquitecturas (Convolutional neural networks Recurrent neural networks Autoencoders GANs)

middot Herramientas de programacioacuten

The contents of this subject are as follows

middot - Machine learning fundamentals

middot - Backpropagation

middot - Deep Neural Networks (Activation function Loss function Weight initialization batch normalization Regularization dropout)

middot - Optimization techniques (Stochastic Gradient Descent Second order methods)

middot - Hyper-parameter optimization

middot - Architectures (Convolutional neural networks Recurrent neural networks Autoencoders GANs)

middot - Programming tools

5514 OBSERVACIONES

5515 COMPETENCIAS

55151 BAacuteSICAS Y GENERALES

55152 TRANSVERSALES

55153 ESPECIacuteFICAS

ACTIVIDAD FORMATIVA HORAS PRESENCIALIDAD

A01- Desarrollo de contenidos teoacuterico-praacutecticos Development of theoretical andpractical content

24 100

A03 - Praacutecticas guiadas en laboratoriosinformaacuteticos Guided practices incomputer labs

24 100

A06 - Estudio autoacutenomo por parte delestudiante Autonomous study by thestudent

A07 - Trabajo praacutectico autoacutenomo por partedel estudiante Autonomous practicalwork by the student

A08 - Pruebas de evaluacioacuten Evaluationtests

A09 - Preparacioacuten de pruebas deevaluacioacuten Preparation of evaluation tests

SISTEMA DE EVALUACIOacuteN PONDERACIOacuteN MIacuteNIMA PONDERACIOacuteN MAacuteXIMA

E01 - Exaacutemenes escritos u orales Writtenor oral exams

200 600

E02 - Evaluacioacuten de informes ypresentaciones de trabajos y proyectosrealizados Evaluation of reports andpresentations of work and projectsperformed

00 200

E03 - Evaluacioacuten de las praacutecticas delaboratorio Evaluation of laboratoryassignments

200 600

E05 - Evaluacioacuten sobre la participacioacutendesempentildeo y aprovechamiento enactividades del aula Evaluation onparticipation performance and attitude inclassroom activities

00 100

NIVEL 2 Revisioacuten de Teacutecnicas Asentadas de Tratamiento de Sentildeal Review of Established Signal Processing Techniques

ECTS NIVEL 2 4

No No No

No No Siacute

No No No

ITALIANO OTRAS

middot Analizar los principios que marcan el modelado de secuencias temporales de diferente naturaleza

middot Conocer los principios que definen el anaacutelisis claacutesico de imaacutegenes

middot Disentildear algoritmos para extraccioacuten de caracteriacutesticas en imaacutegenes

middot Analysis of the principles that govern the modelling of temporal sequences from different nature

middot Know the principles that define the classic image analysis

middot Design algorithms for feature extraction in images

5513 CONTENIDOS

middot Anaacutelisis de sentildeales con dependencia temporalo Anaacutelisis de Sentildeal en el Dominio Temporalo Anaacutelisis de Sentildeales en el Dominio de la Frecuenciao Modelado Estadiacutestico de Secuencias

middot Anaacutelisis de sentildeales visualeso Descriptores globales color puntos de intereacuteso Descriptores a nivel de regioacuten segmentada color puntos de intereacutes textura formao Descriptores de movimiento movimiento global trayectoriaso Aplicaciones en imaacutegenes buacutesqueda global por color y puntos de intereacuteso Aplicaciones en viacutedeo

middot Signal Processing with temporal dependencyo Time domain signal processingo Frequency domain signal processingo Statistical Modeling of Sequences

middot Visual Signal Processingo Global descriptors color keypointso Region-based descriptors color keypoints texture shapeo Motion descriptors global motion trajectorieso Applications for images global search by color and keypointso Applications for video

5514 OBSERVACIONES

5515 COMPETENCIAS

55152 TRANSVERSALES

12 100

400 600

00 200

55 NIVEL 1 Procesamiento de audio imagen y video basado en aprendizaje profundo Deep Learning for audio image and videoprocessing

NIVEL 2 Aprendizaje Profundo para procesamiento de sentildeales de audio Deep Learning for audio signal processing

ECTS NIVEL 2 6

No No No

No No Siacute

No No No

ITALIANO OTRAS

middot Conocer y ser capaz de obtener las principales formas de representacioacuten de las sentildeales de audio y voz para su procesamiento mediante teacutencias de deep learning

middot Conocer y ser capaz de aplicar distintas teacutecnicas para el modelado de secuencias temporales en deep learning (ej Frame Stacking Time-Delay NNs redes recu-rrentes )

middot Conocer y ser capaz de aplicar teacutecnicas de transformacioacuten de secuencias de longitud variable en vectores de longitud fija (ej i-vectors x-vectors )

middot Conocer y ser capaz de aplicar disintas teacutecnicas para el reconocimiento de secuencias temprales (ej modelos hiacutebridos HMM-DNN CTC modelos de aten-cioacuten )

middot Conocer el problema de la calibracioacuten e interpretacioacuten probabiliacutestica de las salidas de sistemas deep learning y ser capaz de aplicar teacutecnicas de calibracioacuten en es-te contexto

middot Conocer diferentes aplicaciones del deep learning en procesamiento de audio y voz (ej reconocimiento de locutor idioma emociones voz deteccioacuten de eventosde audio mejora de voz siacutentesis de voz) y las formas maacutes habituales de aplicarlo

middot To know and be able to obtain the main forms to represent audio and speech signalsfor processing with deep learning techniques

middot To know and be able to apply different techniques for modeling time sequences indeep learning (ie Frame Stacking Time-Delay NNs recurrent networks )

middot To know and be able to apply techniques for transforming variable-length sequences into fixed-length vectors (ie i-vectors x-vectors )

middot To know and be able to apply different techniques for the recognition of temporal sequences (ie hybrid HMM-DNN models CTC attention models )

middot To know the problem of calibration and the probabilistic interpretation of the outputs of deep learning systems and to be able to apply calibration techniques inthis context

middot To know different applications of deep learning in audio and voice processing (ie speaker language emotions and speech recognition audio event detectionspeech enhancement speech synthesis) and the most common ways of applying them

5513 CONTENIDOS

middot Representacioacuten de las sentildeales de audio y voz para Deep learning (de las formas de onda a los embeddings neuronales)

middot Manejo de secuencias temporales con Deep learning (Frame Stacking Time-Delay NNs redes convolucionales por segmentos redes recurrentes (LSTM GRU)etc)

middot Transformacioacuten de secuencias de longitud variable en vectores de longitud fija (de los i-vectors a los x-vectors)

middot Problemas de reconocimiento de secuencias (modelos hiacutebridos HMM-DNN Connectionist Temporal Classification modelos de atencioacuten)

middot Calibracioacuten e interpretacioacuten probabiliacutestica de salidas de sistemas Deep Learning

middot Aplicaciones Reconocimiento de locutor e idioma Reconocimiento de voz Reconocimiento de emociones Deteccioacuten de Eventos de Audio Mejora de VozSiacutentesis de Voz etc

middot Representation of audio and speech signals for Deep learning (from waveforms to neural embeddings)

middot Management of temporal sequences with Deep learning (Frame Stacking Time-Delay NNs segment-based convolutional networks recurrent networks (LSTMGRU) etc)

middot Transformation of variable length sequences into fixed-length vectors (from i-vectors to x-vectors)

middot Sequence recognition problems (HMM-DNN hybrid models Connectionist Temporal Classification attention models)

middot Calibration and the probabilistic interpretation of outputs of Deep Learning systems

middot Applications Speaker and language recognition Speech recognition Emotion recognition Audio Event Detection Speech Enhancement Speech Synthesis etc

5514 OBSERVACIONES

5515 COMPETENCIAS

55152 TRANSVERSALES

18 100

A04 - Proyectos desarrollados por partede los estudiantes de manera individual oen grupos de tamantildeo reducido Projectsdeveloped by students individually or insmall groups

400 600

200 400

00 200

NIVEL 2 Aprendizaje Profundo para procesamiento de sentildeales de imagen Deep Learning for image signal processing

ECTS NIVEL 2 6

No No No

No No Siacute

No No No

ITALIANO OTRAS

middot Conocer y saber diferenciar las principales funcionalidades para las que se puede utilizar una red neuronal convolucional (CNN)

middot Conocer y ser capaz de identificar los elementos baacutesicos que componen una CNN

middot Conocer y ser capaz de identificar y utilizar las principales arquitecturas de CNN que se forman a partir de estos elementos baacutesicos

middot Conocer y comprender las razones detraacutes de la evolucioacuten de las arquitecturas CNN

middot Conocer comprender saber utilizar y adaptar las diferentes estrategias para el entrenamiento de las CNNs

middot Conocer comprender y saber utilizar las estrategias para el entrenamiento de muacuteltiples tareas en una misma CNN

middot Conocer y comprender las estrategias para la adaptacioacuten interdominio de una CNN

middot Conocer comprender y saber utilizar las estrategias para el entrenamiento de una CNN con un conjunto reducido de datos

middot To know and be able to differentiate the main functionalities for which a convolutional neural network (CNN) can be used

middot To know and be able to identify the basic elements that make up a CNN

middot To know and be able to identify and use the main CNN architectures that are formed from these basic elements

middot To know and understand the reasons behind the evolution of CNN architectures

middot To know understand be able to use and adapt the different strategies for the training of CNNs

middot To know understand and be able to use the strategies for training multiple tasks in the same CNN

middot To know and understand the strategies for the inter-domain adaptation of a CNN

middot To know understand and be able to use the strategies for training a CNN with a reduced set of data

5513 CONTENIDOS

middot Tipos de arquitecturas de redes convolucionales discriminativa regresiva y generativa

middot Evolucioacuten de arquitecturas de redes convolucionales LeNet AlexNet VGG ResNet Inception random connections

middot Entrenamiento de arquitecturas basadas en redes convolucionales y adaptacioacuten a distintos dominios (eg deteccioacuten de objetos segmentacioacuten semaacutetica)

middot Architectures for convolutional neural networks discriminative regressive y generative

middot Advanced architectures LeNet AlexNet VGG ResNet Inception random connections

middot Training convolutional neural networks

middot Adaptations to different tasks object detection semantic segmentation

5514 OBSERVACIONES

5515 COMPETENCIAS

55152 TRANSVERSALES

18 100

400 600

00 200

NIVEL 2 Aprendizaje Profundo para procesamiento de sentildeales de video Deep Learning for video signal processing

ECTS NIVEL 2 6

No No No

No No Siacute

No No No

ITALIANO OTRAS

middot Conocer y saber diferenciar las principales estrategias para detectar objetos en movimiento utilizando CNNs

middot Conocer y saber diferenciar las principales estrategias para seguir objetos en movimiento utilizando CNNs y redes temporales LSTM

middot Conocer y saber diferenciar las principales estrategias para detectar actividades en video utilizando CNNs y redes temporales LSTM

middot Conocer y saber diferenciar las principales estrategias para detectar anomalias en video utilizando CNNs y redes temporales LSTM

middot Programar y entrenar redes neuronales que sean capaz de detectar y seguir objetos en secuencias de video

middot Programar y entrenar redes neuronales que sean capaz de detectar anomaliacuteas en secuencias de video

middot To know and be able to differentiate the main strategies to detect moving objects using CNNs

middot To know and be able to differentiate the main strategies to follow moving objects using CNNs and LSTM temporary networks

middot To know and be able to differentiate the main strategies to detect video activities using CNNs and LSTM temporary networks

middot To know and be able to differentiate the main strategies to detect video anomalies using CNNs and LSTM temporary networks

middot To program and train neural networks that are able to detect and track objects in video sequences

middot To program and train neural networks that are capable of detecting anomalies in video sequences

5513 CONTENIDOS

middot Deteccioacuten de objetos en video

middot Seguimiento de objetos en video

middot Reconocimiento de actividades en video

middot Deteccioacuten de anomaliacuteas en video

middot Object detection in video

middot Object tracking in video

middot Activity recognition in video

middot Anomaly detection in video

5514 OBSERVACIONES

5515 COMPETENCIAS

55152 TRANSVERSALES

18 100

400 600

00 200

55 NIVEL 1 Biometriacutea e inteligencia aplicada Biometrics and Applied Intelligence

NIVEL 2 Biometriacutea e inteligencia aplicada Biometrics and Applied Intelligence

ECTS NIVEL 2 6

No No No

No No Siacute

No No No

ITALIANO OTRAS

middot Modelar sentildeales heterogeacuteneas de naturaleza fisioloacutegica

middot Analizar y modelar el comportamiento hombre-maacutequina a traveacutes de sentildeales obtenidas de la interaccioacuten

middot Desarrollar y evaluar modelos de aprendizaje automaacutetico maacutes transparentes y justos

middot Modelling physiological heterogeneous signals

middot Analysis and Modelling of Human-Machine Behavior from Signals captured during Interaction

middot Development and Evaluation of Transparente and Fair Machine Learning

5513 CONTENIDOS

middot Reconocimiento Biomeacutetrico basado en Caracteriacutesticas Fisioloacutegicas

middot Reconocimiento Biomeacutetrico basado en Interaccioacuten

middot Perfilado de Usuario basado en Interaccioacuten Hombre-Maacutequina

middot Seguridad y Privacidad de los sistemas Biomeacutetricos

middot Transparencia Justicia y Responsabilidad en la Inteligencia Artificial

middot Biometric Recognition based on Physiological Characteristics

middot Biometric Recognition based on Human Interaction

middot User Profiling based on Human-Machine Interaction

middot Security and Privacy of Biometric Systems

middot Machine Behavior Transparency Fairness and Accountability

5514 OBSERVACIONES

5515 COMPETENCIAS

55152 TRANSVERSALES

14 100

16 100

400 600

00 200

55 NIVEL 1 Computacioacuten de altas prestaciones para aprendizaje profundo High Performance Architectures for Deep Learning

NIVEL 2 Computacioacuten de altas prestaciones para aprendizaje profundo High Performance Architectures for Deep Learning

ECTS NIVEL 2 6

No No No

No No Siacute

No No No

ITALIANO OTRAS

middot Entender las principales arquitecturas hardware para implementar aprendzaje profundo

middot Comprender y utilzar optimizaciones tanto a nivel software como hardware en los algoritmos de aprendizaje

middot Entender las implicaciones en tiempo de computo consumo de corriente y coste en general de diferentes alternativas arquitecturales

middot To understand the main hardware architectures to implement deep learning

middot To understand and use optimizations both at the software and hardware level in the learning algorithms

middot To understand the implications in computing time current consumption and cost in general of different architectural alternatives

5513 CONTENIDOS

middot Hardware para aprendizaje automaacutetico GPU CPU FPGA otras arquitecturaso Arquitecturas modernas para aprendizaje automaacuteticoo El dominio de GPUs pero iquestqueacute es lo siguienteo iquestCuaacuteles son los liacutemites del aprendizaje profundo (deep learning)o iquestQueacute ocurre con la inferenciao Modelos de bajo coste especializadoso Compresioacuteno Aceleradores para aprendizaje automaacutetico

middot Ancho de banda en memoria y computacioacuten de baja precisioacuteno Memoria como cuello de botellao Posible solucioacuten computacioacuten de baja precisioacuten

middot Paralelismo y arquitecturas altamente paralelizableso Sobre CPUs paralelismo a nivel de instruccioacuten

o Sobre CPUs paralelismo a nivel SIMDVectoro Sobre CPUs paralelismo con muacuteltiples nuacutecleoso Sobre CPUs paralelismo con muacuteltiples socketso Sobre GPUs paralelismo para procesamiento de streamso Aceleradores especializados y ASICso Limites de rendimiento con paralelizacioacuten

middot Hardware for Machine Learning GPU CPU FPGA other architectureso Modern ML architecture (Hardware for machine learning)o The dominance of GPUs but what is nexto What limits deep learning (Is it computed bounded or memory boundedo What happens on the inference sideo Specialized low-cost modelso Compressiono Accelerators for machine learning

middot Memory Bandwidth and Low Precision Computationo Memory as a Bottlenecko One way to help Low-Precision Computation

middot Parallelism and massively parallel architectureso On CPUs Instruction-Level Parallelismo On CPUs SIMDVector Parallelismo On CPUs Multicore Parallelismo On CPUs Multi-socket parallelismo On GPUs Stream Processingo On specialized accelerators and ASICso Limits on parallel performance

5514 OBSERVACIONES

5515 COMPETENCIAS

55152 TRANSVERSALES

16 100

400 600

50 200

350 500

E05 - Evaluacioacuten sobre la participacioacutendesempentildeo y aprovechamiento en

00 200

actividades del aula Evaluation onparticipation performance and attitude inclassroom activities

55 NIVEL 1 Metodologiacuteas y seminarios de investigacioacuten Research methodologies and seminars

NIVEL 2 Metodologiacuteas y seminarios de investigacioacuten Research methodologies and seminars

ECTS NIVEL 2 6

No No No

No No Siacute

No No No

ITALIANO OTRAS

middot Conocer los aspectos maacutes importantes del conocimiento cientiacutefico y los fundamentos de la investigacioacuten cientiacutefica

middot Disentildear procedimientos de investigacioacuten que puedan articularse de manera coherente con las metodologiacuteas y teacutecnicas existentes

middot Desarrollo del pensamiento criacutetico en investigacioacuten cientiacutefica

middot Desarrollo de las habilidades para la comunicacioacuten oral y escrita en un marco cientiacutefico

middot To understand the most important aspects of scientific knowledge and the fundamentals of scientific research

middot To design research procedures that can be articulated in a manner consistent with existing methodologies and techniques

middot Development of critical thinking in scientific research

middot Development of oral and written communication skills in a scientific framework

5513 CONTENIDOS

middot Planificacioacuten de la investigacioacuten

middot Introduccioacuten a la buacutesqueda bibliograacutefica

middot Elaboracioacuten de referencias bibliograacuteficas

middot Creacioacuten de bases de datos y anaacutelisis estadiacutestico

middot Desarrollo de opinioacuten criacutetica

middot Transferencia de los resultados de la investigacioacuteno Redaccioacuten de informes teacutecnicoso Presentacioacuten de informes teacutecnicos

Con el objetivo de cubrir estos contenidos se han planificado las siguientes actividades

middot Curso Writing and Presentation Skills impartido por el servicio de idiomas de la Universidad Autoacutenoma de Madrid

middot Seminarios de investigacioacuten (hasta cuatro) con participacioacuten de reputados investigadores y acadeacutemicos reconocidos del aacutembito nacional e internacional

middot Sesiones de planificacioacuten y presentacioacuten de los estados del arte de los Trabajos Fin de Master en curso

middot Jornada para exponer el avance de los Trabajos Fin de Maacutester a traveacutes de presentaciones breves y mesas redondas

The content of this subject is as follows

middot Research planning

middot Introduction to bibliographic search

middot Preparation of bibliographic references

middot Database creation and statistical analysis

middot Development of critical opinion

middot Transfer of research resultso Writing technical reportso Presentation of technical reports

In order to cover these contents the following activities have been planned

middot Course Writing and Presentation Skills taught by the language service of the Autonomous University of Madrid

middot Research seminars (up to four) with the participation of renowned researchers and academics recognized nationally and internationally

middot Sessions of planning and presentation of the state-of-the-art of the Master thesis projects in progress

middot Dayconference to expose the progress of the Masters Thesis projects through short presentations and round tables

5514 OBSERVACIONES

5515 COMPETENCIAS

55152 TRANSVERSALES

No existen datos

A05 - Seminarios impartidos porexpertos Seminars given by experts

16 100

A13 - Planificacioacuten y presentacioacuten de losestados del arte de los Trabajos Fin deMaster Planning and presentation of thestate-of-the-art for the Master thesis inprogress

12 100

A14 - Jornadas para exponer el avancede los Trabajos Fin de Maacutester a traveacutes depresentaciones breves y mesas redondas Conference to expose the progress of theMasters Thesis projects through shortpresentations and round tables

A15 - Curso de corta duracioacuten paradesarrollar habilidades de escritura ypresentacioacuten Short course to developwriting and presentation skills

200 500

E04 - Evaluacioacuten de la participacioacuten yaprovechamiento en seminarios

200 500

00 200

55 NIVEL 1 Trabajo fin de maacutester Master Degree Thesis

NIVEL 2 Trabajo fin de maacutester Master Degree Thesis

CARAacuteCTER Trabajo Fin de Grado Maacutester

ECTS NIVEL 2 12

No No No

No No Siacute

No No No

ITALIANO OTRAS

No existen datos

middot Disentildeo y desarrollo de un proyecto de un sistema aplicacioacuten o servicio en el aacutembito de conocimiento de las materias abarcadas en el Maacutester de complejidad sufi-ciente de forma que sea posible por medio de la evaluacioacuten de sus resultados determinar si el estudiante ha adquirido los conocimientos y competencias asocia-dos al tiacutetulo

middot Elaboracioacuten y defensa de un informe sobre el proyecto realizado en el que el estudiante demuestre su capacidad para analizar problemas complejos disentildear e im-plementar soluciones tecnoloacutegicas para dichos problemas dentro del aacutembito de la Ciencia de Datos asiacute como su capacidad de anaacutelisis siacutentesis presentacioacuten ycomunicacioacuten

middot Design and development of a project of a system application or service in the field of knowledge of the subjects covered in the Master of sufficient complexityso that it is possible through the evaluation of its results to determine if the student has acquired the knowledge and skills associated with the degree

middot Preparation and defense of a report on the project carried out in which the student demonstrates his ability to analyze complex problems design and implementtechnological solutions for such problems within the scope of Data Science as well as his capacity for analysis synthesis presentation and communication

5513 CONTENIDOS

El Trabajo de Fin de Maacutester (TFM) es un trabajo original realizado individualmente por el estudiante bajo la direccioacuten y supervisioacuten de un tutor preferi-blemente doctor o con experiencia y competencia profesional acreditada Su desarrollo debe involucrar la articulacioacuten de los conocimientos habilida-des y destrezas adquiridos a lo largo de su formacioacuten en el maacutester Adicionalmente debe tener caraacutecter formativo abordar problemas propios del aacutereaprofesional correspondiente y servir de preparacioacuten para posteriores etapas de formacioacuten acadeacutemica en estudios de doctorado incorporando compo-nentes de investigacioacuten o innovacioacuten El trabajo involucraraacute la realizacioacuten de estudios valoraciones e informes acerca de las tecnologiacuteas disponiblesinnovaciones y alternativas Finalmente debe ser realizado con rigor cientiacutefico y de manera conforme a los principios eacuteticos

El proyecto tendraacute un componente de innovacioacuten o investigacioacuten en el que se utilicen e integren las competencias adquiridas en las ensentildeanzas Seraacutedefendido ante un tribunal acadeacutemico designado a tal efecto

The Masters Thesis (TFM) is an original work carried out individually by the student under the direction and supervision of a tutor preferably a doctoror with proven professional experience and competence Its development must involve the articulation of the knowledge skills and abilities acquired th-roughout its training in the master Additionally it must be formative address problems related to the corresponding professional area and serve as pre-paration for subsequent stages of academic training in doctoral studies incorporating research or innovation components The work will involve conduc-ting studies assessments and reports about the available technologies Innovations and alternatives Finally it must be carried out with scientific rigorand in a manner consistent with ethical principles

The project will have an innovation or research component in which the skills acquired in the teachings are used and integrated It will be defended be-fore an academic tribunal appointed for this purpose

5514 OBSERVACIONES

La realizacioacuten del Trabajo Fin de Maacutester se ajustaraacute a la normativa de la Escuela Politeacutecnica Superior Esta normativa puede consultarse en la dispo-nible en la paacutegina web httpswwwuamesEPSTrabajoFinDeMaster1242674966369htm y describe los procedimientos para los siguientes aspec-tos

middot Director codirectores y ponente del TFM

middot Oferta y asignacioacuten de TFMs

middot Calendario de convocatorias de defensas

middot Presentacioacuten del proyecto y propuesta de tribunal

middot Modificaciones formales del TFM

middot Solicitud de defensa

middot Desarrollo de la defensa y calificacioacuten

Respecto a la evaluacioacuten del TFM un 0-30 de la calificacioacuten final seraacute otorgada a propuesta del director quedando el 70-100 restante a decisioacutendel tribunal evaluador Adicionalmente la comisioacuten de Coordinacioacuten y Seguimiento del Maacutester elaboraraacute un documento que extienda la normativa men-

cionada anteriormente con el objetivo de detallar los criterios de evaluacioacuten y meacuteritos que determinaraacuten cuando un TFM ha generado resultados extra-ordinarios

The completion of the Master Thesis will comply with the regulations of the Escuela Politeacutecnica Superior These regulations can be found on the oneavailable on the website httpswwwuamesEPSTrabajoFinDeMaster1242674966369htm and describe the procedures for the following aspects

middot Director co-directors and rapporteur of the TFM

middot Offer and allocation of TFMs

middot Calendar of calls for defenses

middot Project presentation and court proposal

middot Formal Modifications of the TFM

middot Defense Request

middot Defense development and grading

Regarding the evaluation of the Master Thesis up to 0-30 of the final grade will be awarded by the director leaving the remaining 70-100 of the gra-de to be determined by the evaluation panel In addition the Committee for Coordinacioacuten y Seguimiento del Maacutester will prepare a document that ex-tends the aforementioned regulations with the objective of detailing the evaluation criteria and merits that will determine when a TFM has generated ex-traordinary results

5515 COMPETENCIAS

55152 TRANSVERSALES

A11 - Integracioacuten en un entornoinvestigador o profesional real Integration in a research lab orprofessional environment

100 50

20 100

E06 - Evaluacioacuten sobre la participacioacutendesempentildeo y aprovechamiento por partedel tutor Evaluation on participationperformance and attitude by the supervisor

00 300

E07 - Evaluacioacuten de informes ypresentaciones de trabajos y proyectosrealizados por parte de un tribunal Evaluation of reports and presentations ofwork and projects performed by a panel ofexperts

700 1000

6 PERSONAL ACADEacuteMICO61 PROFESORADO Y OTROS RECURSOS HUMANOS

Universidad Categoriacutea Total Doctores Horas

Universidad Autoacutenoma de Madrid ProfesorContratadoDoctor

29 100 40

Universidad Autoacutenoma de Madrid Ayudante Doctor 12 100 14

Universidad Autoacutenoma de Madrid Profesor Titularde Universidad

35 100 24

Universidad Autoacutenoma de Madrid Catedraacutetico deUniversidad

24 100 22

PERSONAL ACADEacuteMICO

62 OTROS RECURSOS HUMANOS

7 RECURSOS MATERIALES Y SERVICIOSJustificacioacuten de que los medios materiales disponibles son adecuados Ver Apartado 7 Anexo 1

8 RESULTADOS PREVISTOS81 ESTIMACIOacuteN DE VALORES CUANTITATIVOS

TASA DE GRADUACIOacuteN TASA DE ABANDONO TASA DE EFICIENCIA

80 20 80

CODIGO TASA VALOR

No existen datos

Justificacioacuten de los Indicadores Propuestos

82 PROCEDIMIENTO GENERAL PARA VALORAR EL PROCESO Y LOS RESULTADOS

A los efectos de organizacioacuten y supervisioacuten de las actividades del Maacutester Universitario en Aprendizaje Profundo para el Tratamiento de Sentildeales de Au-dio y Video (Deep Learning for Audio and Video Signal Processing) se nombraraacute una Comisioacuten de Coordinacioacuten Acadeacutemica Esta comisioacuten asiacute comosu coordinador seraacuten nombrados por la Junta de Centro de la Escuela Politeacutecnica Superior de la Universidad Autoacutenoma de Madrid

Seraacute responsabilidad de dicha comisioacuten la planificacioacuten el seguimiento y la evaluacioacuten del funcionamiento del tiacutetulo para lo cual se reuniraacute al menosdos veces al antildeo

Los procedimientos para la valuacioacuten y mejora de la calidad de la ensentildeanza y el profesorado se recogen en el manual que describe el Sistema de Ga-rantiacutea Interna de Calidad de los Planes de Estudios de la Escuela Politeacutecnica Superior (Sistema de Garantiacutea Interna de Calidad-SGIC) Se puede ac-ceder a este manual a traveacutes del enlace httpswwwuamesEPSdocumento1242662061305sgicpdf

Dichos procedimientos estaacuten descritos en una serie de fichas En estas fichas se detallan los indicadores de seguimiento control y evaluacioacuten ademaacutesde los responsables de llevarlos a la praacutectica y proponer acciones de mejora sobre las desviaciones previstas

De este modo las fichas E2-F1 hacen alusioacuten a la calidad de la ensentildeanza y el uso de los datos para su mejora Por otro lado las en las fichas E2-F2tratan del anaacutelisis los resultados del aprendizaje Finalmente en las fichas E2-F3 se especifica el uso de los datos sobre resultados del aprendizaje pa-ra su mejora Los objetivos formativos globales de la titulacioacuten se mediraacuten fundamentalmente a traveacutes de las pruebas de evaluacioacuten de las competen-cias adquiridas en las asignaturas cursadas y del Trabajo de Fin de Maacutester Finalmente se tendraacute en cuenta la valoracioacuten del profesorado y de los es-tudiantes expresada en las encuestas de satisfaccioacuten

El impacto social del maacutester se mediraacute mediante encuestas sobre insercioacuten laboral de los egresados Estos y otros aspectos se recogeraacuten anualmen-te en la memoria de seguimiento del maacutester que elaboraraacute la Comisioacuten de Calidad del Posgrado a partir de la informacioacuten recabada de la Comisioacuten deCoordinacioacuten Acadeacutemica y del resto de agentes involucrados en la titulacioacuten En esta memoria se analizaraacuten aspectos del desarrollo del maacutester talescomo la coordinacioacuten la satisfaccioacuten de los agentes implicados el sistema de informacioacuten del tiacutetulo y los asuntos del buzoacuten de sugerencias y quejas

De forma especiacutefica se calcularaacuten y analizaraacuten los indicadores y tasas que se mencionan a continuacioacutenmiddot Tasa de graduacioacuten del tiacutetulo porcentaje de estudiantes que finalizan la ensentildeanza en el tiempo previsto en el plan de estudios (d) o en un antildeo) en relacioacuten con su

cohorte de entradamiddot Tasa de abandono del tiacutetulo relacioacuten porcentual entre el nuacutemero total de estudiantes de una cohorte de nuevo ingreso que debieron finalizar la titulacioacuten el curso

anterior y que no se han matriculado ni en ese curso ni en el anteriormiddot Tasa de eficiencia de los egresados del tiacutetulo relacioacuten porcentual entre el nuacutemero total de creacuteditos establecidos en el plan de estudios y el nuacutemero total de creacutedi-

tos en los que han tenido que matricularse a lo largo de sus estudios el conjunto de estudiantes titulados en un determinado curso acadeacutemico

Adicionalmente se estudiaraacute la evolucioacuten de cada uno de estos indicadores a lo largo de los distintos cursos acadeacutemicos

Se crearaacuten y mantendraacuten grupos de antiguos alumnos Finalmente se llevaraacute a cabo un seguimiento de los puestos profesionales o acadeacutemicosdesempentildeados por los egresados del programa completando asiacute la informacioacuten sobre su insercioacuten laboral

Tras el anaacutelisis de estos datos la Comisioacuten comunicaraacute los resultados a las partes implicadas propondraacute las medidas de revisioacuten necesarias para con-seguir los objetivos previstos y en su caso para su mejora Adoptaraacute asimismo las medidas necesarias para la ejecucioacuten de dichas medidas

Cuando las variaciones anuales de los indicadores propuestos sean significativas la Comisioacuten solicitaraacute a los agentes implicados un informe en el quese indiquen los motivos que podriacutean haber producido esta variacioacuten La Comisioacuten tendraacute la capacidad de elaborar propuestas concretas de revisioacuten delplan de estudios de modificacioacuten en los programas o en la forma de imparticioacuten de las asignaturas asiacute como sugerir cambios en los equipos docentesen aras de la mejora continuada de la calidad del programa

9 SISTEMA DE GARANTIacuteA DE CALIDADENLACE httpswwwuamesEPSSistemaDeGarantiaDeCalidad1242668432722htm

10 CALENDARIO DE IMPLANTACIOacuteN101 CRONOGRAMA DE IMPLANTACIOacuteN

CURSO DE INICIO 2020

102 PROCEDIMIENTO DE ADAPTACIOacuteN

No procede

103 ENSENtildeANZAS QUE SE EXTINGUEN

COacuteDIGO ESTUDIO - CENTRO

11 PERSONAS ASOCIADAS A LA SOLICITUD111 RESPONSABLE DEL TIacuteTULO

NIF NOMBRE PRIMER APELLIDO SEGUNDO APELLIDO

51380809M Joseacute Mariacutea Martiacutenez Saacutenchez

DOMICILIO COacuteDIGO POSTAL PROVINCIA MUNICIPIO

C Francisco Tomas y ValienteN11 Escuela PolitecnicaSuperior

28049 Madrid Madrid

EMAIL MOacuteVIL FAX CARGO

directorepsuames 647378186 914972224 Director de la EscuelaPoliteacutecnica Superior

112 REPRESENTANTE LEGAL

05255176K Juan Antonio Huertas Martiacutenez

C Einstein 1 EdificioRectorado CiudadUniversitaria de Cantoblanco

28049 Madrid Madrid

vicerrectoradodocenciauames638090858 914973970 Vicerrector de DocenciaInnovacioacuten Educativa yCalidad

El Rector de la Universidad no es el Representante Legal

113 SOLICITANTE

El responsable del tiacutetulo no es el solicitante

70070739C Juan Carlos San Miguel Avedillo

28049 Madrid Madrid

juancarlossanmigueluames 675110180 914972235 Profesor Contratado Doctor

Apartado 2 Anexo 1Nombre MUDL4AVS_EPS_UAM_2_justificacion_v3pdf

HASH SHA1 5C139FD312BD81EE69F6C38E7CF8A3670536790A

Coacutedigo CSV 363722671162737707782868Ver Fichero MUDL4AVS_EPS_UAM_2_justificacion_v3pdf

Apartado 4 Anexo 1Nombre MUDL4AVS_EPS_UAM_4_sistemas_informacion_previa_v3pdf

HASH SHA1 890764F01A406789C4CD3A375506D949FC3A19E3

Coacutedigo CSV 362909569091623933311976Ver Fichero MUDL4AVS_EPS_UAM_4_sistemas_informacion_previa_v3pdf

Apartado 5 Anexo 1Nombre MUDL4AVS_EPS_UAM_5_plan_estudios_v3pdf

HASH SHA1 CB59CD8AF924AA04395541A0E190FD77B5049331

Coacutedigo CSV 362909758779329923811011Ver Fichero MUDL4AVS_EPS_UAM_5_plan_estudios_v3pdf

Apartado 6 Anexo 1Nombre MUDL4AVS_EPS_UAM_6_1_profesorado_v3pdf

HASH SHA1 2D71F0C967BCE214B90317AC3E1DC53537F375DB

Coacutedigo CSV 363722772631468772300398Ver Fichero MUDL4AVS_EPS_UAM_6_1_profesorado_v3pdf

Apartado 6 Anexo 2Nombre MUDL4AVS_EPS_UAM_6_2_recursos_humanos_v2pdf

HASH SHA1 3B916DC1B99190FB14E7F9B9DB9894C0D72E0CE6

Coacutedigo CSV 355636984887564471420005Ver Fichero MUDL4AVS_EPS_UAM_6_2_recursos_humanos_v2pdf

Apartado 7 Anexo 1Nombre MUDL4AVS_EPS_UAM_7_medios_materiales_v3pdf

HASH SHA1 555AB2169976CF2DFE226AA41A0838591B9454DF

Coacutedigo CSV 362910143973192215809487Ver Fichero MUDL4AVS_EPS_UAM_7_medios_materiales_v3pdf

Apartado 8 Anexo 1Nombre MUDL4AVS_EPS_UAM_8_justificacion_indicadores_propuestos_v2pdf

HASH SHA1 7970D5D3C129A83188495120FDED212E761AE038

Coacutedigo CSV 355637055281804878980158Ver Fichero MUDL4AVS_EPS_UAM_8_justificacion_indicadores_propuestos_v2pdf

Apartado 10 Anexo 1Nombre MUDL4AVS_EPS_UAM_10_cronograma_implantacion_v3pdf

HASH SHA1 6E707647BD5C20C00581AF8D8D06E2DB2E7967EF

Coacutedigo CSV 362910284986688361858045Ver Fichero MUDL4AVS_EPS_UAM_10_cronograma_implantacion_v3pdf

Apartado 11 Anexo 1Nombre Delegacion Firma2019pdf

HASH SHA1 05DF0B4170731D61EA322D5F9716EAF56D413316

Coacutedigo CSV 340595051038543788419529Ver Fichero Delegacion Firma2019pdf

52 52 CSV

Apartado 1 Descripcioacuten del tiacutetulo

Apartado 2 Justificacioacuten

Apartado 3 Competencias

Apartado 4 Acceso y admisioacuten de estudiantes

Apartado 5 Planificacioacuten de las ensentildeanzas

Apartado 6 Personal acadeacutemico

Apartado 7 Recursos materiales y servicios

Apartado 8 Resultados previstos

Apartado 9 Sistema de garantiacutea de calidad

Apartado 10 Calendario de implantacioacuten

Apartado 11 Personas asociadas a la solicitud

Paacutegina 1 de 2

ALEGACIONES AL INFORME DE EVALUACIOacuteN DE LA SOLICITUD DE VERIFICACIOacuteN DEL TIacuteTULO OFICIAL ldquoMAacuteSTER UNIVERSITARIO EN

ldquoAPRENDIZAJE PROFUNDO PARA EL TRATAMIENTO DE SENtildeALES DE AUDIO Y VIDEODEEP LEARNING FOR AUDIO AND VIDEO SIGNAL PROCESSINGrdquo

EN LA UNIVERSIDAD AUTONOMA DE MADRID

El presente documento incluye las alegaciones que ha preparado la Universidad Autoacutenoma de Madrid a la Evaluacioacuten recibida el diacutea 28112019 sobre la Solicitud de Verificacioacuten del Tiacutetulo Oficial realizado por la Fundacioacuten para el Conocimiento Madri+d nordm de Expediente 107822019

Acorde a las instrucciones recibidas en la comunicacioacuten de la Fundacioacuten para el Conocimiento Madri+d sobre los pasos a seguir para tramitar las alegaciones

ldquoEn los PDFs contenidos en la propuesta del tiacutetulo y que sean susceptibles de actualizacioacuten como consecuencia de dar respuesta a los aspectos sentildealados en la fase de alegaciones deben sentildealarse los nuevos contenidos o los suprimidos con un coacutedigo de color o marca En el resto de campos se pondraacute la informacioacuten tal y como quedariacutea definitivamente sin marcardquo

Se han indicado los cambios con color azul en todos los anexos adjuntados como PDFs en la propuesta del tiacutetulo En el resto de los campos en la memoria de solicitud de verificacioacuten se ha incluido la informacioacuten final (sin indicadores de cambios) revisada tras las respuestas a los comentarios consignados en este documento

A continuacioacuten se detallan los comentarios recibidos (con texto en negrita) y las alegaciones realizadas (con texto normal)

ASPECTOS A SUBSANAR

CRITERIO 2 JUSTIFICACIOacuteN

Revisar los procedimientos de consulta utilizados para justificar el tiacutetulo Es necesario detallar y

evidenciar los procedimientos de consulta externos utilizados para la elaboracioacuten del plan de

estudios asiacute como las consultas realizadas ya que se realiza maacutes bien una enumeracioacuten de con queacute

colectivos se ha contactado pero sin entrar a detallar coacutemo han influido en la definicioacuten del maacutester

Se ha modificado el apartado de ldquoconsultas externasrdquo en el anexo 21 indicando el proceso de

elaboracioacuten del plan de estudios que ha constado de las siguientes fases anaacutelisis de demanda disentildeo

del borrador del plan de estudios validacioacutenrecomendaciones mediante consultas externas y

acciones realizadas tras las recomendaciones recibidas

En cuanto a las consultas hechas a profesionales y empresas parecen elegidos sin ninguacuten criterio

aparente Se echan en falta consultas externas a asociaciones profesionales

Los profesionales y empresas se han seleccionado empresas en base a su adecuacioacuten a los contenidos del maacutester de entre aquellas que participan en eventos perioacutedicos en la Escuela Politeacutecnica Superior (EPS Open Day1 Industrial Day IPCV2 y otras jornadas de diseminacioacuten

3) y en la Universidad Autoacutenoma de Madrid (InnoUAM

4 y foro de empleo 5) Adicionalmente se han incluido consultas con colegios

profesionales relacionados con Informaacutetica y Telecomunicaciones Esta informacioacuten se ha incluido en el apartado de ldquoconsultas externasrdquo del anexo 21

1 httpwwwuamesEPSEPSOpenDay1446757119172htmpid=1242660774250 2 httpipcveu 3 httpwww‐vpuepsuamesHAVideo2018HAVideoDisseminationWShtml 4 httpseventosuames19320detailhome_innouam_talkshtml 5 httpswwwuamesopeForo_de_Empleo_UAM_2019html C

SV 3

6372

2671

1627

3770

7782

868

- Ver

ifica

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Paacutegina 2 de 2

CRITERIO 4 ACCESO Y ADMISIOacuteN

Soluciona parcialmente el problema ya que siguen admitiendo en la praacutectica a la mayor parte de

ingenieros Se considera recomendable aunque no obligatorio haber cursado 12 ECTS de procesado

de sentildeal y 6 ECTS de aprendizaje automaacutetico algo que resulta poco coherente con el planteamiento

anterior que precisamente marcaba los complementos de formacioacuten para estos dos temas

Dado el caraacutecter internacional del maacutester propuesto se ha optado por definir el perfil de ingreso

acorde a conocimientos requeridos en lugar de especificar las titulaciones que permitan acceder al

maacutester Adicionalmente a los requisitos de formacioacuten que deben cumplir los ingenieros para ser

admitidos (24 ECTS de fundamentos matemaacuteticos y 12 ECTS de programacioacuten) se han incluido dos

nuevos requisitos para limitar el perfil de entrada del estudiante

6 ECTS de procesadotratamiento de sentildeales

6 ECTS de aprendizaje automaacutetico

Con estos nuevos requisitos el perfil de entrada se ha restringido considerablemente Estos nuevos

requisitos se han consignado en la memoria de verificacioacuten (apartado 42) y en el anexo 41

Adicionalmente se ha incluido un programa intensivo de nivelacioacuten en Fundamentos de Tratamiento

de Sentildeales de 1 ECTS dirigido a estudiantes cuya formacioacuten en el aacutembito sea inferior a 12 ECTS (pero

superior a 6 ECTS para cumplir el requisito de admisioacuten) Este moacutedulo se ofertaraacute como complemento

formativo por no tratarse expresamente de materia del maacutester Este moacutedulo se encuentra detallado

en la memoria de verificacioacuten (apartado 46) Para la parte de ldquoaprendizaje automaacuteticordquo se consideran

suficientes 6 ECTS de formacioacuten previa no requiriendo ninguacuten moacutedulo de nivelacioacuten

CRITERIO 6 PERSONAL ACADEacuteMICO

Se debe indicar el perfil docente liacuteneas de investigacioacuten participacioacuten en proyectos y publicaciones

de cada tipo de figura docente y no agrupadas para cada grupo de investigacioacuten

Acorde a la sugerencia realizada se ha actualizado el anexo 61 con los siguientes datos para cada tipo

de figura docente aacuterea de conocimiento temas de investigacioacuten sexenios quinquenios proyectos de

investigacioacuten y artiacuteculos de investigacioacuten

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Apartado 2 Anexo 1

Tiacutetulo Maacutester Universitario en Aprendizaje Profundo para el Tratamiento de Sentildeales de

Audio y Video Maacutester Universitario en Deep Learning for Audio and Video Signal Processing

Centro Escuela Politeacutecnica Superior Universidad Autoacutenoma de Madrid

Justificacioacuten adecuacioacuten de la propuesta y procedimientos

El Maacutester en Deep Learning for Audio and Video Signal Processing surge motivado por el reciente intereacutes en un conjunto de teacutecnicas de representation learning las redes neuronales profundas o Deep Neural Networks Los resultados que estaacuten alcanzando estas teacutecnicas de aprendizaje profundo (Deep Learning) para resolver problemas relacionados con anaacutelisis automaacutetico de sentildeales acuacutesticas y visuales han batido ampliamente los resultados conseguidos por teacutecnicas anteriores lo cual ha supuesto un cambio cualitativo sin precedentes en las uacuteltimas deacutecadas Esta situacioacuten ha creado un demanda acadeacutemica y profesional de capital humano capaz de disentildear desarrollar e implantar tecnologiacuteas Deep Learning en el aacutembito de sistemas para procesar sentildeales acuacutesticas y visuales Esta demanda formativa en tecnologiacuteas Deep Learning ha resultado en la oferta de escuelas internacionales de verano1234 con una ampliacutesima demanda asiacute como en una incipiente oferta acadeacutemica regular tanto en universidades nacionales como internacionales

El objetivo del tiacutetulo de Maacutester que se propone es formar investigadores en el aacutembito especiacutefico de Deep Learning y maacutes concretamente en la multitud de variantes y arquitecturas resultantes de la aplicacioacuten de estas teacutecnicas a sentildeales acuacutesticas y visuales

El maacutester que se propone en la Escuela Politeacutecnica Superior de la Universidad Autoacutenoma de Madrid (EPS-UAM) estaacute enmarcado en el objetivo de reestructurar la oferta de programas de posgrado de la EPS Se busca impartir una docencia de calidad internacional que contribuya a atraer y formar perfiles profesionales yo de investigacioacuten de excelencia aumentar la empleabilidad de los egresados transmitir conocimientos a la sociedad y fortalecer los viacutenculos con las empresas del entorno El maacutester estaacute dirigido a ingenieros o graduados en la Rama de Ingenieriacutea en cualquier caso con fundamentos soacutelidos en matemaacuteticas y programacioacuten El nuacutemero de plazas de nuevo ingreso ofertadas seraacute de 30

Intereacutes y relevancia del tiacutetulo

Seguacuten las organizaciones OCDE y APEC recientes estudios exploratorios para comprender el progreso y necesidades actuales en el desarrollo de capacidades tecnoloacutegicas [1][2] han demostrado que existe una alta demanda en varias aacutereas relevantes dentro de las Tecnologiacuteas de la Informacioacuten y las Comunicaciones (TIC) como son el aprendizaje automaacutetico la visioacuten por computador el procesamiento del lenguaje natural y los sistemas integrados hardwaresoftware Existe un gran potencial en el desarrollo de algoritmos con capacidad para comprender automaacuteticamente el contenido multimedia lo cual exige una especializacioacuten en la formacioacuten recibida en el contexto de la educacioacuten superior

1 httpstelecombcn‐dlgithubio2019‐dlcv 2 httpsdlrlsummerschoolca 3 httpsscstsinghuaeducn 4 httpdeeplearn2019irdtaeu C

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En el caso de informacioacuten acuacutestica o visual las teacutecnicas convencionales de reconocimiento de patrones presentaban serias limitaciones al manejar estos datos directamente Para resolverlo se acudiacutea a una fase previa de extraccioacuten de caracteriacutesticas o features cuyo disentildeo ha sido uno de los grandes campos de investigacioacuten durante deacutecadas en los aacutembitos de computer visioacuten y speech recognition En paralelo las teacutecnicas de feature learning o representation learning que perseguiacutean obtener automaacuteticamente dichas features o representaciones del contenido para resolver un problema de deteccioacuten o clasificacioacuten utilizando directamente los datos originales no se mostraban eficaces sobre sentildeales digitales de audio o visuales Hace poco maacutes de una deacutecada se reavivoacute el intereacutes en un grupo de teacutecnicas de representation learning las redes neuronales profundas o Deep Neural Networks cuya estructura en muacuteltiples niveles pareciacutea poder modelar las no linealidades tiacutepicas de las features utilizadas para el anaacutelisis de informacioacuten acuacutestica o visual pudiendo ademaacutes ser entrenadas con un coste razonable tanto por la disponibilidad de datos etiquetados como por la generalizacioacuten del uso de GPUs (Graphics Processing Unit) Los resultados que estaacuten alcanzando hoy en diacutea estas teacutecnicas de Deep Learning en la resolucioacuten de problemas de deteccioacuten y clasificacioacuten de sentildeales sonoras y visuales han batido ampliamente los conseguidos por las teacutecnicas basadas en el disentildeo de features Ello ha permitido popularizar aplicaciones que hasta hace poco conseguiacutean resultados limitados en el aacutembito de speech recognition asistentes basados en voz reconocimiento de idioma y locutor traduccioacuten automaacutetica etc en el aacutembito de computer vision donde los primeros logros han sido maacutes recientes la transferencia de los resultados a la sociedad estaacute por eclosionar en dominios de aplicacioacuten tan diversos como el automotriz el deporte y el entretenimiento la roboacutetica el sector meacutedico el de la seguridad y la vigilancia el comercio minorista y el sector de la agricultura

Fruto de este creciente intereacutes grandes empresas tecnoloacutegicas han creado divisiones especializadas en aplicar Deep Learning al aacutembito acuacutesticovisual como por ejemplo Amazon5 Apple6 Google7 Microsoft8 y NVIDIA9 Como consecuencia de ello se ha generado una amplia demanda a nivel mundial de especialistas en este aacutembito con maacutes de 3000 ofertas de empleo soacutelo en sitios web de grandes conferencias de visioacuten artificial1011

12

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En este contexto de demanda creciente diversos estudios arrojan una falta de profesionales en el mercado mundial [3] Un reciente estudio de la plataforma Kagglecom [4] preguntoacute en 2017 a 16000 profesionales del aacutembito identificando que solamente un 15 poseiacutean conocimientos de tratamiento de sentildeales visuales y menos de un 30 se declararon competentes en teacutecnicas de Deep Learning aplicadas a sentildeales acuacutesticas y visuales Estas capacidades no es faacutecil conseguirlas a un nivel adecuado fuera de programas formativos de maacutester o doctorados siendo por ello un requisito frecuente en las ofertas de trabajo relacionadas [5]

Por todo lo expuesto la EPS-UAM que adicionalmente cuenta con grupos de investigacioacuten con experiencia en los diversos aspectos de esta disciplina ha considerado que es un momento muy oportuno para poner en marcha el programa de Maacutester en Deep Learning for Audio and Video Signal Processing

5 httpswwwaboutamazoncomresearch 6 httpsmachinelearningapplecom 7 httpsaigoogleresearch 8 httpswwwmicrosoftcomen‐usresearch 9 httpswwwnvidiacomen‐usresearch 10 httpseccv2018orgjobs 11 httpcvpr2019thecvfcomjobs 12 httpwwwmiccaiorgjobs 13 httppamitcorgiccv15jobsphp C

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Referentes acadeacutemicos externos Estudios similares de nivel de maacutester en universidades internacionales

University of Cambridge (Londres Reino Unido) MPhil in Machine Learning and Machine Intelligence httpwwwmlmiengcamacuk Se trata de un maacutester impartido por profesores de tres grupos de investigacioacuten de la Universidad de Cambridge ldquoComputational and Biological Learning Grouprdquo ldquoSpeech Grouprdquo y ldquoComputer Vision and Robotics Grouprdquo Este maacutester es un programa anual (octubre a septiembre) que muestra el estado del arte en aprendizaje automaacutetico para procesamiento del hablalenguaje anaacutelisis de imaacutegenes y biologiacutea computacional Cubre diversos aspectos del aprendizaje profundo las asignaturas ldquoDeep Learning and Structured Datardquo y ldquoAdvanced Machine Learningrdquo El maacutester concluye con un TFM realizado en una empresa o en un grupo de investigacioacuten anteriormente mencionados Adicionalmente este maacutester dispone de datos de admisioacuten para el curso 2018-2019 550+ solicitudes para 20 plazas (httpwwwmlmiengcamacukMainFAQ)

University of Strathclyde (Glasgow Reino Unido) Maacutester en ldquoMachine Learning amp Deep Learningrdquo httpswwwstrathacukcoursespostgraduatetaughtmachinelearningdeeplearning Se trata de un maacutester de caraacutecter anual (12 meses) que introduce fundamentos baacutesicos de Machine Learning Deep Learning y Procesado de Sentildeal Posteriormente se cubren otros aspectos generalistas de procesado de imagen disentildeo de software y mineriacutea de datos El maacutester concluye con un TFM realizado en una empresa

A continuacioacuten se muestran ejemplos de ofertas de maacutesteres que aunque similares con la propuesta presentada se imparten en un contexto maacutes amplio de aprendizaje automaacutetico (ldquomachine learningrdquo) y es por ello que la mayoriacutea tienen una carga superior a 60 ECTS y una mayor variedad de asignaturas generalistas Los programas de estos maacutesteres suelen contener 1 2 o 3 asignaturas relacionadas con Deep Learning

Imperial College London (Londres Reino Unido) MsC Computing (Artificial Intelligence and Machine Learning) httpswwwimperialacukstudypgcomputingai-ml Se trata de un maacutester de 90 ECTS con caraacutecter anual (12 meses) que introduce fundamentos baacutesicos de aprendizaje automaacutetico e inteligencia artificial Posteriormente tiene asignaturas avanzadas para procesamiento de imagen (Computer Vision Medical Image Computing) arquitecturas asociadas (Advanced Computer Architectures Custom Computing Large Scale Data management) y aprendizaje profundo (Dynamical Systems and Deep Learning Advanced Statistical Machine Learning and Pattern Recognition)

City University of London (Londres Reino Unido) Maacutester en ldquoArtificial Intelligence (AI)rdquo httpswwwcityacukstudycoursespostgraduateartificial-intelligence Se trata de un maacutester de 90 ECTS con caraacutecter anual (12 meses) que introduce fundamentos baacutesicos de aprendizaje automaacutetico teoriacutea de agentes y inteligencia artificial Posteriormente se especializa en teoriacutea y fundamentos diversos de Deep Learning Posteriormente los estudiantes deben aplicar los conceptos aprendidos a un campo concreto (sin especificar) mediante un TFM de 30 ECTS

Queen Mary University of London (Londres Reino Unido) Maacutester en ldquoMachine Learning for Visual Data Analyticsrdquo C

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httpswwwqmulacukpostgraduatetaughtcoursefindercourses199288html Se trata de un maacutester de 90 ECTS impartido en tres semestres orientado solamente al aacutembito del procesamiento de imagen y video Cubre diversos aspectos fundamentales del procesamiento de imaacutegenes y despueacutes se centra en la aplicacioacuten de machinedeep learning y la infraestructura requerida para procesamiento a gran escala

University of Amsterdam (Amsterdam Paiacuteses Bajos) Maacutester en ldquoArtificial Intelligencerdquo httpswwwuvanlenprogrammesmastersartificial-intelligenceartificial-intelligencehtml Se trata de un maacutester de 120 ECTS cursado en dos antildeos Durante el primer antildeo se imparten aspectos generales de la inteligencia artificial y ldquomachine learningrdquo En el segundo antildeo se permite una especializacioacuten en ldquoArtificial Intelligence and Data Sciencerdquo que incluye varias asignaturas relacionadas con ldquodeep learningrdquo tales como introduccioacuten a deep learning procesamiento de sentildeales de sentildeales visuales y procesamiento del lenguaje natural

Escuela de Ingenieros Centrale Supeacutelec - Universidad Paris-Saclay (Pariacutes Francia) Maacutester en ldquoArtificial Intelligencerdquo httpswwwcentralesupelecfrenmsc-artificial-intelligence Se trata de un maacutester con duracioacuten 12-15 meses que comprende cursos baacutesicos sobre ldquomachine learningrdquo ldquodeep learningrdquo y ldquooptimizationrdquo Posteriormente se imparte cursos maacutes avanzados del aacutembito como ldquoAdvanced Deep Learningrdquo ldquoReinforcement learningrdquo Por uacuteltimo se imparten cursos aplicados ldquoIntroduction to Visual computingrdquo ldquoNatural language processingrdquo ldquoNetworks science analyticsrdquo ldquoInformation retrieval and extractionrdquo y ldquoAdvanced Medical Image analysisrdquo que aplican el aprendizaje profundo en diversos escenarios

Columbia University (Nueva York Estados Unidos) Maacutester en ldquoComputer Sciencerdquo - ldquoMachine Learning Trackrdquo httpwwwcscolumbiaedueducationmsmachinelearning Este maacutester generalista se imparte en dos antildeos y debido a la gran cantidad de asignaturas optativas permite configurar un maacutester especializado en ldquodeep learningrdquo con las siguientes asignaturas de fundamentos ldquoNeural Networks and Deep Learningrdquo ldquoNeural Networks and Deep Learning Researchrdquo ldquoReinforcement Learningrdquo ldquoTopics in Data-Driven Analysis and Computation Mathematics of Deep Learningrdquo y las asignaturas aplicadas ldquoDeep Learning for Computer Vision and Natural Language Processingrdquo y ldquoBig Data amp Machine Learningrdquo

Estudios similares de nivel de maacutester en universidades puacuteblicas espantildeolas

Universidad Politeacutecnica de Valencia Maacutester Universitario en ldquoInteligencia Artificial Reconocimiento de Formas e Imagen Digitalrdquo httpwwwupvestitulacionesMUIARFID Se trata de un maacutester universitario de 60 ECTS con el sello de excelencia internacional EURO-INF impartido en espantildeol y que proporciona fundamentos de reconocimiento de patrones y aprendizaje automaacutetico Posteriormente proporciona cuatro itinerarios optativos centrados en inteligencia artificial reconocimiento de formas procesamiento de imaacutegenes y tecnologiacuteas del lenguaje Las redes neuronales se presentan en una asignatura del itinerario ldquoreconocimiento de formasrdquo Por uacuteltimo existe un moacutedulo de ldquoteacutecnicas complementariasrdquo en el cual se cubren algunos aspectos aplicados del aprendizaje profundo sobre imaacutegenes (asignatura ldquocomputer visionrdquo)

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Universidad de Alcalaacute de Henares Maacutester en ldquoArtificial Intelligence and Deep Learningrdquo httpswwwuahesesestudiosestudios-propiosposgrados-propiosMaster-en-Deep-Learning Se trata de un tiacutetulo propio de 60 ECTS en el que se proporciona una formacioacuten teoacuterica sobre teacutecnicas generales de Deep Learning sin centrarse en el aacutembito audiovisual Adicionalmente incluye otros aspectos de aprendizaje automaacutetico y programacioacuten en Python Finalmente se considera un TFM de 12 ECTS Se imparte en ingleacutes y en modalidad semi-presencial

Universidad Politeacutecnica de Cataluntildea Posgrado en Artificial Intelligence with Deep Learning httpswwwtalentupceduespestudisformaciocurs310400artificial-intelligence-deep-learning Se trata de un programa corto de posgrado (15 ECTS) que introduce los fundamentos baacutesicos de Deep Learning (4 ECTS) para posteriormente cubrir de manera breve su aplicacioacuten al campo de procesado de imagen audio y lenguaje natural (2 ECTS cada uno) Tambieacuten se considera un proyecto final de 4 ECTS Se imparte en el idioma ingleacutes y en modalidad presencial

Adicionalmente se han encontrado asignaturas de introduccioacuten al aacutembito de Deep Learning como parte de la oferta en otros maacutesteres de procesamiento de sentildeal como son la imagen y audio A continuacioacuten se muestran algunos ejemplos

Universidad Politeacutecnica de Cataluntildea - Maacutester Universitario en Ingenieriacutea de Telecomunicacioacuten - Asignatura ldquoArtificial intelligence with Deep Learningrdquo httpswwwupceducontentmasterguiadocentpdfing230706

Universidad Politeacutecnica de Madrid - Maacutester Universitario en Teoriacutea de la Sentildeal y Comunicaciones - Asignatura ldquoVision analysis and deep learningrdquo httpwwwetsitupmesfileadmindocumentosestudiosmaster_universitarioGuias_de_AprendizajeCurso_2018-19GA_09AQ_93000820_1S_2018-19pdf

Universidad de Sevilla - Maacutester Universitario en Ingenieriacutea Informaacutetica - Asignatura ldquoDeep Learningrdquo httpswwwmiiusescoursedeep-learning

Mecanismos de consulta internos

Para la creacioacuten del presente Maacutester y la elaboracioacuten de la memoria de verificacioacuten ha sido creada una comisioacuten interna en la Escuela Politeacutecnica Superior de la Universidad Autoacutenoma de Madrid (EPS-UAM) en la que ademaacutes de los grupos investigadores y promotores del maacutester tienen representacioacuten los dos departamentos de la EPS asiacute como los estudiantes y el personal investigador en formacioacuten

De acuerdo con el procedimiento establecido por la UAM para la propuesta y elaboracioacuten de tiacutetulos de maacutester la propuesta de creacioacuten del Maacutester en Deep Learning for Audio and Video Signal Processing comenzoacute con la redaccioacuten de un documento preliminar acompantildeado de la propuesta de comisioacuten para la elaboracioacuten del plan de estudios Ambos documentos han sido aprobados en la Junta de Centro de la EPS y en el Consejo de Gobierno de la UAM Tras dicha aprobacioacuten la comisioacuten empezoacute a trabajar en la elaboracioacuten de la memoria de verificacioacuten cuya versioacuten final ha sido presenta a los departamentos de la EPS aprobada por la Junta de Centro de la EPS por la Comisioacuten de Estudios de Posgrado de la UAM y finalmente por el Consejo de Gobierno y Consejo Social de la UAM

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Mecanismos de consulta externos

En cuanto a los mecanismos de consulta externos utilizados para la elaboracioacuten del plan de estudios el procedimiento ha seguido las siguientes fases

1 El primer mecanismo de consulta externa sirvioacute para evaluar la potencial demanda profesional y acadeacutemica del maacutester consultando paacuteginas web portales de empleo y proyectos de investigacioacuten relacionados Los resultados se muestran a continuacioacuten

Demanda profesional de investigadores en el aacutembito del maacutester Se examinaron portales de empleo1415

16

17 y recientes estudios de mercado laboral relacionado

aprendizaje profundo [4][5] Esta demanda de perfiles especializados tambieacuten se observa en el marco internacional seguacuten datos disponibles18 La conclusioacuten es que existe una amplia demanda de profesionales con un perfil investigador

Demanda acadeacutemica de estudios de doctorado en el aacutembito del maacutester La reciente aceptacioacuten de la propuesta EIN2019-103240 ldquoDoctorado Conjunto en Tratamiento de Imaacutegenes y Visioacuten Artificialrdquo en la convocatoria de ldquoAcciones de Dinamizacioacuten ltltEuropa Investigacioacutengtgtrdquo demuestra un incipiente intereacutes en la formacioacuten de doctores en los aacutembitos relacionados con el aprendizaje profundo (puede consultar la resolucioacuten de la convocatoria en la paacutegina httpssedemicinngobesportalsiteeSedemenuitemdf29f2378d5d10a0cee63510223041a0vgnextoid=ea0a8429ff7dc610VgnVCM1000001d04140aRCRD) El maacutester propuesto se considera como opcioacuten idoacutenea para acceder al futuro programa de doctorado debido al alineamiento de contenidos entre maacutester y doctorado

2 Posteriormente se elaboroacute el plan de estudios en base a las liacuteneas de investigacioacuten existentes en los grupos de investigacioacuten de la Escuela Politeacutecnica Superior

3 El segundo mecanismo de consulta externa consistioacute en presentar un borrador del plan de estudios a potenciales agentes interesados tanto en la academia como industria Esta consulta teniacutea dos objetivos validar el borrador realizado y recibir recomendaciones de mejora A continuacioacuten se listan las consultas realizadas

Consultas con la asociacioacuten de estudiantes ldquoAlumni association of the Image Processing and Computer Vision masterrdquo del master internacional Erasmus Mundus IPCV (httpipcveualumni) Esta asociacioacuten aglutina estudiantes de maacutester con una formacioacuten especiacutefica en varios aspectos del tratamiento de imaacutegenes y altamente relacionada con los contenidos del maacutester propuesto La consulta ha evidenciado el intereacutes de estos graduados de maacutester en formarse en temas puntos como es el aprendizaje profundo aplicado al aacutembito audiovisual

Consultas con colegios profesionales de Ingenieriacutea Informaacutetica e Ingenieriacutea de Telecomunicacioacuten En concreto se ha consultado con Colegio Oficial De Ingenieros De Telecomunicaciones (COIT) Colegio Oficial De Ingenieros Teacutecnicos De Telecomunicaciones (COITT) Consejo de Colegios de Ingenieriacutea Informaacutetica (CCII) Consejo General de Colegios Oficiales de Ingenieriacutea Teacutecnica en Informaacutetica de Espantildea (CONCITI)

14 httpseccv2018orgjobs 15 httpcvpr2019thecvfcomjobs 16 httpwwwmiccaiorgjobs 17 httppamitcorgiccv15jobsphp 18Datos de admisioacuten del curso 2018‐2019 del maacutester en ldquoMachine Learning and Machine Intelligencerdquo de la Univ de Cambridge (UK) 550+ solicitudes para 20 plazas ofertadas (httpwwwmlmiengcamacukMainFAQ) C

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Consultas con investigadoresacadeacutemicos expertos en el aacutembito del maacutester propuesto obteniendo respuestas positivas en todos los casos y sugerencias que han servido para mejorar el plan de estudios A continuacioacuten se listan los expertos consultados o Dr Lucio Marcenaro Assistant Professor University of Genoa (Italia) Experto

internacional en el aacuterea de Visioacuten por Computador o Dr Noel OrsquoConnor CEO of Insight Centre for Data Analytics and Professor of

Electronic Engineering Dublin City University (Irlanda) Experto internacional en el aacuterea de anaacutelisis multimedia (imagen audio y video)

o Dr Ester Gonzaacutelez Sosa Investigadora en Nokia Bell Labs (Espantildea) Investigadora en tecnologiacuteas de video inmersivas (realidad virtual mixtahellip)

Consultas con empresas del mundo laboral Se han seleccionado empresas en

base a su adecuacioacuten a los contenidos del maacutester de entre aquellas que participan en eventos perioacutedicos en la Escuela Politeacutecnica Superior (EPS Open Day19 Industrial Day IPCV20 y otras jornadas de diseminacioacuten


22 y foro de empleo 23) A las empresas seleccionadas se les envioacute

el borrador del plan de estudios La respuesta obtenida ha sido favorable indicando claramente la necesidad de perfiles especialistas con la formacioacuten impartida en el maacutester A continuacioacuten se listan las empresas consultadas o Vicomtech (httpwwwvicomtechorg) es un Centro de Tecnologiacuteas de

Interaccioacuten Visual y Comunicaciones (Donostia-San Sebastiaacuten Paiacutes Vasco Espantildea) dedicado a la investigacioacuten aplicada que trabaja en el aacuterea de Computer Graphics Computer Vision Artificial Intelligence Data Analytics y Language Technologies

o Vaelsys (httpsvaelsyscom) es una empresa pionera en el uso de algoritmos de inteligencia artificial para facilitar la explotacioacuten de los datos contenidos en imaacutegenes y videos

o Sigma Technologies (httpswwwsigma-aicom) es una empresa tecnoloacutegica especializada en reconocimiento de patrones y tecnologiacuteas de procesamiento del lenguaje natural y Visioacuten Artificial

o Nokia Bell Labs (httpswwwbell-labscom) es una empresa cuya sede en Madrid trabaja en soluciones de realidad distribuida que analiza la entrega de extremo a extremo de medios inmersivos incluyendo video 360 realidad virtual y aplicaciones de realidad aumentada y mixta

o Lector Vision (httpwwwlectorvisioncom) es una empresa que centra su actividad en el desarrollo de sistemas basados en visioacuten artificial reconocimiento oacuteptico de caracteres (OCR) y soluciones de procesamiento avanzado de imaacutegenes para una amplia gama de aplicaciones

o Tree (httpswwwtreetkcom) es una empresa que trabaja activamente en tecnologiacuteas de Inteligencia Artificial aplicando teacutecnicas de Machine Learning (y Deep Learning maacutes en concreto) para aplicaciones que incluyen anaacutelisis de viacutedeo audio texto o lenguaje natural


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4 Por uacuteltimo la informacioacuten recibida en las consultas externas permitioacute modificar el borrador del plan de estudios con las siguientes acciones Se mantuvo el nuacutecleo formativo del Maacutester (materias y asignaturas) ya que las

opiniones fueron muy positivas sin ninguna objecioacuten Se establecioacute un nivel miacutenimo de conocimientos sobre ldquoaprendizaje automaacuteticordquo de

6 ECTS con el objetivo de homogeneizar el perfil de entrada de los alumnos En la asignatura ldquoFundamentos y herramientas baacutesicas para aprendizaje profundordquo

se incluiraacuten praacutecticas para analizar el comportamiento de redes utilizando tecnologiacuteas recientes como Tensorflow o Pytorch

En las asignaturas de la Materia 2 ldquoProcesamiento de audio imagen y video basado en aprendizaje profundordquo se haraacute especial hincapieacute tanto en teoriacutea como praacutecticas sobre el disentildeo de la base de datos de imaacutegenes audio y video para tareas de visualizacioacuten clasificacioacuten deteccioacuten y segmentacioacuten

En la asignatura de ldquoMetodologiacuteas y seminarios de investigacioacutenrdquo se planificoacute una parte dedicada a seminarios de empresas para que proporcionen su punto de vista

En resumen todas las consultas realizadas han recibido una respuesta muy satisfactoria claramente apoyando la idoneidad del plan de estudios y gran oportunidad que representa esta propuesta de maacutester Tras estas consultas las cartas y recomendaciones recibidas se adjuntan al final de este documento

Relacioacuten con otros tiacutetulos impartidos en EPS-UAM

En este contexto la oferta actual de la EPS en materia de posgrados oficiales cuenta con seis alternativas de variada naturaleza Existen dos maacutesteres de caraacutecter profesional Maacutester Universitario en Ingenieriacutea Informaacutetica (desde el curso 2013-14) y el Maacutester Universitario en Ingenieriacutea de Telecomunicacioacuten (desde el curso 2014-15) En el apartado investigador la EPS cuenta con un maacutester de caraacutecter multidisciplinar Maacutester Universitario en Investigacioacuten e Innovacioacuten en Inteligencia Computacional y Sistemas Interactivos (desde el curso 2012-13) Por uacuteltimo el plan estrateacutegico de la EPS orientado a la formacioacuten de perfiles altamente especializados se ha traducido recientemente en una oferta de tres maacutesteres en aacutereas especiacuteficas Maacutester Universitario en Bioinformaacutetica y Biologiacutea Computacional (desde el curso 2017-18) Maacutester Interuniversitario en Meacutetodos Formales en Ingenieriacutea Informaacutetica (desde curso 2018-19) y Maacutester Erasmus Mundus en Image Processing and Computer Vision (desde el curso 2018-19)

Los maacutesteres con un perfil especializado estaacuten actualmente experimentando una alta demanda en el conjunto de la EPS Por ejemplo el Maacutester Universitario en Bioinformaacutetica y Biologiacutea Computacional ofertoacute 30 plazas para el curso 2018-19 recibiendo 133 solicitudes El Maacutester Erasmus Mundus en Image Processing and Computer Vision ofertoacute 28 plazas para el curso 2018-19 recibiendo 320 solicitudes Estos datos corroboran la idoneidad de la creacioacuten de maacutesteres con caraacutecter especialista acorde a las necesidades acadeacutemicas sociales y del mercado laboral actual Actualmente la oferta de posgrado de la EPS no cubre la demanda en el aacutembito de Deep Learning for Audio and Video Signal Processing

En la UAM la estrategia de la EPS actualmente considera un maacutester con temaacutetica afiacuten (Maacutester en Ciencia de Datos MCD) que se encuentra en fase de elaboracioacuten y con un inicio previsto para el curso 2020-2021 Este maacutester MCD persigue dotar a los alumnos de un perfil amplio dentro del aacutembito de la gestioacuten y analiacutetica de datos En este contexto la propuesta del maacutester en Deep Learning for Audio and Video Signal Processing tiene un caraacutecter mucho maacutes especiacutefico siendo complementaria tanto a los maacutesteres ofertados por la EPS como al MCD en proceso de verificacioacuten C

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Investigacioacuten relacionada en la EPS-UAM

La Escuela Politeacutecnica Superior (EPS) cuenta con varios grupos de investigacioacuten especialistas en aacutereas temaacuteticas del maacutester que se propone A continuacioacuten se enumeran y describen brevemente los grupos de investigacioacuten de la EPS directamente relacionados con esta propuesta

Audio Data Intelligence and Speech (AUDIAS) (httpaudiasiiuames) dedicado a la investigacioacuten y el desarrollo en las aacutereas de habla y audio procesamiento de sentildeales temporales (conjuntos de sensores series financieras etc) ciencia forense e inteligencia de datos

Biometrics and Data Pattern Analytics (BiDA Lab) (httpatvsiiuamesatvs) dedicado a la investigacioacuten en las aacutereas de biometriacutea reconocimiento de patrones y procesamiento de sentildeales

Grupo de aprendizaje automaacutetico (GAA) (httparantxaiiuames~gaa) investiga en meacutetodos de aprendizaje automaacutetico y su aplicacioacuten a distintos dominios con un enfoque orientado computacioacuten neuronal artificial inteligencia computacional mineriacutea de datos y meacutetodos de inferencia

Grupo de Neurocomputacioacuten Bioloacutegica (GNB) (httparantxaiiuames~gnb ) investiga en el estudio de varias redes neuronales del sistema nervioso utilizando modelos teoacutericos computacionales y nuevas teacutecnicas experimentales basadas en estimulacioacuten dependiente de la actividad

High Performance Computing and Networking research group (HPCN) (httpwwwhpcn-uames) dedicado a investigacioacuten en arquitecturas de altas prestaciones y redes de comunicacioacuten con un enfoque aplicado en las principales aacutereas de computacioacuten y redes

Video Processing and Understanding Lab (VPULab) (httpwww-vpuepsuames) dedicado a la teoriacutea meacutetodos y aplicaciones del tratamiento digital de imaacutegenes orientados al anaacutelisis de secuencias de viacutedeo y a la adaptacioacuten de contenido visual

Estos grupos de investigacioacuten poseen una amplia experiencia en el aacutembito del tratamiento de sentildeales multimedia los fundamentos teoacutericos de las teacutecnicas Deep Learning y la aplicacioacuten de teacutecnicas Deep Learning a sentildeales multimedia lo cual se traduce en muacuteltiples publicaciones en revistas JCR de referencia internacional relacionadas con Deep Learning teoacuterico y aplicado EURASIP Journal on Audio Speech and Music Processing Knowledge-Based systems Computer Speech and Language IET Biometrics IEEE Trans on Circuits and Systems for Video Technology IEEE Trans on Cybernetics IEEE Trans on Human-Machine Systems IEEE Trans on Image Processing IEEE Trans on Information Forensics and Security IEEE Trans on Neural Networks and Learning Systems IEEE Trans on Pattern Analysis and Machine Intelligence Information Fusion Forensic Science International Neural Networks Neurocomputing Pattern Recognition PLoS ONE The Journal of ML Researchhellip

Internacionalizacioacuten

La principal accioacuten en favor de la internacionalizacioacuten del Programa es la decisioacuten de desarrollarlo iacutentegramente en lengua inglesa Ello facilita por una parte la publicacioacuten de informacioacuten en la web de la UAM en ferias de posgrado en portales internacionales y en congresos del aacutembito para atraer estudiantes de todo el mundo y por otra la puesta en marcha de programas de intercambio con estudios similares de otras universidades ya sea en el marco del Programa Erasmus Mundus en sus diversas modalidades o en el marco de acuerdos bilaterales o multilaterales especiacuteficos con otras universidades o instituciones

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Referencias [1] httpswwwapecorg-mediaAPECPublications201711Data-Science-and-Analytics-Skills-Shortage217_HRD_Data-Science-and-Analytics-Skills-Shortagepdf [2]httpwwwoecdorgofficialdocumentspublicdisplaydocumentpdfcote=EDUCERICDRD282017292ampdocLanguage=En [3] httpswwwforbescomsitesbernardmarr20180625the-ai-skills-crisis-and-how-to-close-the-gap [4] httpbusinessoverbroadwaycom20180218a-majority-of-data-scientists-lack-competency-in-advanced-machine-learning-areas-and-techniques [5] httpseu-recruitcomcomputer-vision-jobs

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Camino de la Pomarada 76 33429 La Fresneda Siero Asturias Spain

Inscrita en el Registro Mercantil de Asturias al Tomo 4319 Folio 112 Inscripcioacuten 1 AS-54404 CIF A74448515

TREE TECHNOLGY SA Marcos Sacristaacuten Cepeda 14 Octubre 2019 A quien pueda interesar Tras conocer la propuesta de maacutester ldquoAprendizaje Profundo para el Tratamiento de Sentildeales de Audio y VideoDeep Learning for Audio and Video Signalsrdquo por parte de la Universidad Autoacutenoma de Madrid el plan de estudios planteado proporciona las capacidades necesarias para comprender aplicar meacutetodos y realizar investigaciones en el aacutembito del aprendizaje profundo aplicado a sentildeales audiovisuales Desde Tree Technology (wwwtreetkcom) trabajamos activamente en tecnologiacuteas de Inteligencia Artificial aplicando teacutecnicas de Machine Learning (y Deep Learning maacutes en concreto) para aplicaciones que incluyen anaacutelisis de viacutedeo audio texto o lenguaje natural motivo por el cual el plan de estudios que plantea el maacutester se ajusta perfectamente a las necesidades formativas de los profesionales que nuestra empresa necesita Por tanto consideramos que la oferta de un maacutester en Deep Learning sobre datos no estructurados (imagen audio y viacutedeo) impartido por la Escuela Politeacutecnica Superior de la UAM puede contribuir muy positivamente a la formacioacuten de estos profesionales tan necesarios actualmente Atentamente

Marcos Sacristaacuten Cepeda RampD Manager Tree Technology SA

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vicLJmtech your RampD partner for smart digital solutions

Fundacioacuten Vicomtech

Dono stia-San Sebastiaacuten a 7 de octubre de 2019

A quien pueda interesar

Tras conocer la propuesta de maacutester Aprendizaje Profundo para el Tratamiento de Sentildeales de Audio y VideoDeep Leaming for Audio and Video Signals por parte de la Universidad Autoacutenoma de Madrid el plan de estudios planteado proporciona las capacidades necesarias para comprender aplicar meacutetodos y realizar investigaciones en el aacutembito del aprendizaje profundo aplicado a sentildeales audiovisuales

VICOMTECH es un Centro de Tecnologiacuteas de Interaccioacuten Visual y Comunicaciones (Donostia-San Sebastiaacuten Paiacutes Vasco Espantildea) dedicado a la investigacioacuten aplicada que trabaja en el aacuterea de Computer Graphics Computer Vision Artificial Intelligence Data Analytics y Language Technologies que tiene como objetivo fundamental servir al desarrollo tecnoloacutegico de la comunidad aunando los esfuerzos dedicados al estudio e investigacioacuten tecnoloacutegica la innovacioacuten en el desarrollo de procesos y productos asiacute como el intercambio y difusioacuten de conocimiento y la formacioacuten del personal VICOMTECH realiza en tomo a 76 publicaciones anuales en conferencias y journals de prestigio y ha impulsado varios procesos doctorales en colaboracioacuten con distintas universidades locales e internacionales

Por tanto consideramos que la oferta de un maacutester en Deep Leaming sobre datos no estructurados (imagen audio y viacutedeo) impartido por la Escuela Politeacutecnica Superior de la UAM puede contribuir muy positivamente a la formacioacuten de estos profesionales tan necesarios actualmente

Atentamente

Dr Jorge Posada Velasquez

Director adjunto

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Pierre-Etienne MartinPresident of the AIPCVAlumni association of the Image Processing and Computer Vision master

October 8th 2019

Object Alumni support for the Master in Deep Learning for Audio and Video SignalProcessing by the University Autoacutenoma of Madrid

To whom it may concern

After becoming aware of the masters proposal ldquoDeep Learning for Audio and VideoSignal Processingrdquo by the University Autoacutenoma of Madrid I recognize the proposedcurriculum provides the required skills to understand apply methods and conductresearch in the field of deep learning applied to audiovisual signals The curriculum gothrough many aspect of on going research topics and incorporate the tools used in thefield It also give the knowledge to understand and manipulate the work of advancedresearch

Therefore I consider that the proposal of a Masterrsquos degree in Deep Learning forunstructured data (audio image and video) by the University Autoacutenoma of Madrid cancontribute very positively to the University and the students and will provideprofessional and academics skills to those who take part in it

Sincerely

Pierre-Etienne MARTIN

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DITEN Via allOpera Pia 11A 16145 Genova ITALY

Tel +39 010 353 2733 Fax +39 010 353 2700 - email ditenditenunigeit - PI 00754150100

Genova 7102019

To whom it may correspond

After becoming aware of the masters proposal ldquoDeep Learning for Audio and Video Signal Processingrdquo by

the University Autoacutenoma of Madrid the proposed curriculum provides the required skills to understand

apply methods and conduct research in the field of deep learning applied to audiovisual signals Deep neural

networks represent one of the most promising and novel approaches to signal processing and it is widely

used by a continuously increasing number of companies for achieving highest performances in automatic

understanding

Therefore I consider that the proposal of a Masterrsquos degree in Deep Learning for unstructured data (audio

image and video) by the University Autoacutenoma of Madrid can contribute very positively to the training of

these professionals so necessary today

Sincerely

-- Lucio Marcenaro PhD Assistant Professor Signal Processing amp Telecommunications Group Department of Electrical Electronic Telecommunications Engineering and Naval Architecture (DITEN) Via allOpera Pia 11 16145 Genova (Italy) Ph +39 010 3532060 |Mob +39 3482360850 Email luciomarcenarounigeit

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08 Oct 2019

To Whom It May Concern I am a Full Professor in the School of Electronic Engineering in Dublin City University and CEO of the Insight Centre for Data Analytics the largest research centre in Ireland funded by Science Foundation Ireland Insight is Irelandrsquos national centre for data analytics machine learning and AI It moblises 450+ researchers across 7 different universities In addition to acting as CEO I lead the centrersquos activities on the ldquoMedia Activitiesrdquo Research Strand that investigate novel computer vision and machine learing techniques and interaction tools to extract and leverage useful information from multimedia data After becoming aware of the masters proposal ldquoDeep Learning for Audio and Video Signal Processingrdquo by the University Autoacutenoma of Madrid I firmly believe that the proposed curriculum provides the required skills to understand apply methods and conduct research in the field of deep learning applied to audiovisual signals The curriculum is well designed following international best practice for degrees of this nature It strikes the right balance between traditional approaches and the current state of the art It builds upon a solid basis of fundamental theory and traditional approaches to subsequently introduce more recent approaches based on deep learning It provides training on practical aspects eg hardware limitations and consideration and also provides students with an opportunity for self-directed learning through a capstone project Graduates with the skills contained in this curriculum are highly sought after all over the world Therefore I consider that the proposal of a Masterrsquos degree in Deep Learning for unstructured data (audio image and video) by the University Autoacutenoma of Madrid can contribute very positively to the training of these professionals so necessary today Yours sincerely ______________________ Professor Noel OrsquoConnor CEO Insight Centre for Data Analytics Professor of Electronic Engineering at Dublin City University

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MUDL4AVS_EPS_UAM_2_justificacion_v3_02_cartas

MUDL4AVS_CartaApoyoEmpresa_LectorVision

MUDL4AVS_CartaApoyoEmpresa_Nokia

MUDL4AVS_CartaApoyoEmpresa_Sigma

MUDL4AVS_CartaApoyoEmpresa_Tree

MUDL4AVS_CartaApoyoEmpresa_Vaelsys

MUDL4AVS_CartaApoyoEmpresa_Vicomtech

MUDL4AVS_CartaApoyoEstudiantes_IPCVAlumni

MUDL4AVS_CartaApoyoExperto_EGonzalez

MUDL4AVS_CartaApoyoUniversidad_LMarcenaro

MUDL4AVS_CartaApoyoUniversidad_NOConnor

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Apartado 10 Anexo 1 101 Cronograma de implantacioacuten La implantacioacuten de esta propuesta de maacutester estaacute sujeta a su verificacioacuten por parte la agencia evaluadora El cronograma para la implantacioacuten del Maacutester Universitario en Deep Learning for Audio and Video Signal Processing por la Universidad Autoacutenoma de Madrid seraacute el siguiente

Actividad Primer curso acadeacutemico

1er semestre 2ordm semestreImplantacioacuten de moacutedulos del programa de nivelacioacuten [1 ECTS] X Implantacioacuten de asignaturas en materia 1 Fundamentos y herramientas baacutesicas para aprendizaje profundo audio e imagen [12 ECTS]

X

Implantacioacuten de asignaturas en materia 2 Procesamiento de audio imagen y video basado en aprendizaje profundo [18 ECTS]

X

Implantacioacuten de asignaturas en materia 3 Biometriacutea e inteligencia aplicada [6 ECTS]

X

Implantacioacuten de asignaturas en materia 4 Computacioacuten de altas prestaciones para aprendizaje profundo [6 ECTS]

X

Implantacioacuten de asignaturas en materia 5 Metodologiacuteas y seminarios de investigacioacuten [6 ECTS]

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Implantacioacuten de materia 6 Trabajo fin de maacutester [12 ECTS] X

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Apartado 4 Anexo 1 41 Sistema de informacioacuten previo

411 Perfil de ingreso recomendado Dado el caraacutecter internacional del maacutester propuesto se opta por definir el perfil de ingreso acorde a conocimientos requeridos en lugar de especificar las titulaciones que permitan acceder al maacutester Asiacute pues Eel perfil de ingreso recomendado al Maacutester Universitario en Deep Learning for Audio and Video Signal Processing corresponderaacute con los siguientes candidatos

1 Ingenieros o candidatos en posesioacuten de un tiacutetulo de grado en la Rama de Ingenieriacutea relacionado con TIC (Tecnologiacuteas de la Informacioacuten y las Comunicaciones) (eg aacutereas de la Informaacutetica y de las Telecomunicaciones) siempre que hayan cursado en su tiacutetulo al menos

o 24 ECTS de fundamentos matemaacuteticos en caacutelculo (12 ECTS) aacutelgebra lineal (6 ECTS) probabilidad y estadiacutestica (6 ECTS)

o 12 ECTS de programacioacuten en alguacuten lenguaje de alto nivel o 6 ECTS en tratamiento de sentildeales o 6 ECTS en aprendizaje automaacutetico

2 Graduados en posesioacuten de un tiacutetulo oficial equivalente a cualquiera de los anteriores ya sea expedido por una universidad perteneciente a otro estado integrante del Espacio Europeo de Educacioacuten Superior o asiacute declarado de acuerdo con las ordenaciones anteriores de los estudios universitarios en Espantildea Se requiere que los solicitantes acrediten un nivel de formacioacuten equivalente a los requisitos definidos en el primer caso

3 Solicitantes que esteacuten en posesioacuten de tiacutetulos obtenidos en sistemas educativos ajenos al Espacio Europeo de Educacioacuten previa comprobacioacuten por parte de la Comisioacuten Acadeacutemica del maacutester de que los solicitantes acreditan un nivel de formacioacuten equivalente a los tiacutetulos universitarios oficiales espantildeoles mencionados anteriormente Se requiere que los solicitantes acrediten un nivel de formacioacuten equivalente a los requisitos definidos en el primer caso

Seguacuten el perfil de ingreso de los estudiantes al Maacutester se consideraraacute si deben cursar un programa intensivo de nivelacioacuten programado justo al comienzo del curso acadeacutemico El programa contempla un moacutedulo de nivelacioacuten en Fundamentos de Tratamiento de Sentildeales (Fundamentals of Signal processing) de 1 ECTS dirigido a estudiantes cuya formacioacuten en el aacutembito sea inferior a 12 ECTS Este moacutedulo se ofertaraacute como complemento formativo por no tratarse expresamente de materia del maacutester

Dado que las asignaturas seraacuten impartidas en lengua inglesa se exigiraacute para cursar el maacutester un conocimiento de la lengua inglesa al nivel del certificado B2 En caso de no ser hablantes nativos este nivel de idioma deberaacute ser acreditado bien mediante un certificado o mediante una entrevista por parte de la comisioacuten del maacutester

412 Sistemas de difusioacuten de la oferta acadeacutemica

Previo al periodo de preinscripcioacuten se procederaacute a la divulgacioacuten del programa del maacutester en la UAM y en otras universidades nacionales e internacionales mediante poacutesteres triacutepticos y charlas orientativas Esta difusioacuten se realizaraacute con suficiente antelacioacuten al inicio del curso acadeacutemico con el fin de que resulte eficaz

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Por otra parte la UAM participa activamente en las jornadas que se realizan a nivel local regional o nacional para la difusioacuten de sus programas formativos incluyendo anuncios en medios de comunicacioacuten de aacutembito nacional (diarios y radio) de sus ofertas educativas las jornadas de orientacioacuten y los salones y ferias de educacioacuten superior En concreto el maacutester seraacute presentado en la Semana de Posgrado y Formacioacuten Continua que se celebra en el recinto de IFEMA en Madrid La fecha aproximada estaacute en torno al mes de marzo

En la sede electroacutenica del Centro de Estudios de Posgrado [httpwwwuamesposgrado] de la Universidad Autoacutenoma de Madrid se proporciona informacioacuten sobre los maacutesteres impartidos en dicha universidad asiacute como la normativa y los procedimientos de admisioacuten y matriacutecula Desde estas paacuteginas tambieacuten se puede acceder a las respectivas paacuteginas de cada tiacutetulo

La paacutegina web especiacutefica para este maacutester contendraacute al menos la siguiente informacioacuten

Descripcioacuten y objetivos del tiacutetulo Planificacioacuten docente detallada (guiacutea docente recomendaciones de matriacutecula

calendario acadeacutemico horarios etc) Comisioacuten acadeacutemica del maacutester y coordinador Equipo docente Admisioacuten de estudiantes criterios y procedimientos Becas y ayudas Oferta de trabajos de fin de maacutester (incluyendo las ofertas de empresas) Movilidad de profesorado y estudiantes Actividades formativas complementarias (seminarios conferencias talleres etc) Recursos materiales Indicadores de resultados Sistema de garantiacutea de calidad


Las cuestiones administrativas seraacuten respondidas por parte del personal designado dentro del equipo de administracioacuten de la Escuela Politeacutecnica Superior de la UAM y de la secretariacutea de los departamentos de dicho centro

Para las consultas acadeacutemicas la responsabilidad de la elaboracioacuten de la respuesta corresponde a la comisioacuten acadeacutemica del maacutester representada por el coordinador de la titulacioacuten o la persona en quien esta tarea sea delegada

413 Sistemas de informacioacuten y apoyo a la admisioacuten

La Oficina de Orientacioacuten y Atencioacuten al Estudiante en colaboracioacuten con el Centro de Estudios de Posgrado y Formacioacuten Continua elabora la informacioacuten previa a la matriacutecula y los procedimientos de acogida

La informacioacuten facilitada por el Centro de Estudios de Posgrado se encuentra en la paacutegina httpwwwuamesposgrado A traveacutes de esta paacutegina los estudiantes pueden encontrar

Plan de estudios de cada Maacutester Acceso a la paacutegina web de cada Maacutester Procedimiento y plazos de solicitud de admisioacuten Procedimiento y plazos de matriculacioacuten Tasas acadeacutemicas Relacioacuten completa de la documentacioacuten a presentar

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o General o Especiacutefica en funcioacuten de los requisitos de cada programa de maacutester

Relacioacuten de becas de posgrado tanto de la UAM como de otros organismos e instituciones nacionales e internacionales

Normativa y procedimiento para la homologacioacuten de tiacutetulos extranjeros Informacioacuten explicativa para la legalizacioacuten de los tiacutetulos La normativa espantildeola sobre los estudios de Posgrado y la propia de la Universidad

Autoacutenoma de Madrid Ubicacioacuten del Centro de Estudios de Posgrado y datos de contacto incluyendo la

direccioacuten de correo electroacutenico de consultas para los estudiantes posgradooficialuames

El procedimiento formal de solicitud de admisioacuten se realizaraacute a traveacutes del Centro de Posgrado de la Universidad Autoacutenoma de Madrid durante los plazos establecidos al efecto por la Universidad La relacioacuten de la documentacioacuten especiacutefica que debe aportar el estudiante al solicitar su admisioacuten aparece junto con la informacioacuten general en la paacutegina web del Centro de Estudios de Posgrado

414 Sistemas de acogida

La Oficina de Acogida de la UAM brinda una atencioacuten integral a los estudiantes y profesores extranjeros atendiendo de forma personalizada sus necesidades de informacioacuten orientacioacuten acadeacutemica y administrativa

Contacto con el Ministerio de Asuntos Exteriores Consulados y Embajadas de Espantildea en el extranjero para agilizar la obtencioacuten del visado de estudiante

Tramitacioacuten de la tarjeta de residencia por estudios (NIE) Tramitacioacuten de Documentos de Convalidacioacuten Oficiales Informacioacuten a los estudiantes no comunitarios acerca de los seguros meacutedicos de

repatriacioacuten y de viaje necesarios para obtener su NIE Gestioacuten para la obtencioacuten de las Autorizaciones de Regreso en caso de que se desee

viajar durante la estancia en Espantildea Informacioacuten sobre los traacutemites de apertura de cuenta bancaria Informacioacuten sobre el funcionamiento y la estructura de la UAM y los servicios ofrecidos

carnet universitario paacutegina web ubicacioacuten alojamiento en colegios mayores y residencias universitarias

Acciones de Acogida e Integracioacuten Cultural etc 415 Normativa de permanencia

Todos los estudiantes de grado o maacutester oficial incluidos aquellos que participen en programas de movilidad deben cumplir con la Normativa para la Permanencia de Estudiantes de la UAM para poder continuar sus estudios en esta Universidad Se pueden encontrar los requisitos formularios y procedimientos relacionados en la siguiente paacutegina web httpwwwuamesssSatellitees1242665181069listadoSimplePermanenciahtm

La normativa actual fue aprobada en Consejo de Gobierno del 15 de julio de 2019 (publicada en BOUAM Nuacutem 6 de 26 de julio de 2019 y accesible en la siguiente paacutegina web httpwwwuamesBOUAMI105-Acuerdo-5Pleno-305-de-15-07-191446786447707htm ) cuyos artiacuteculos relevantes son transcritos a continuacioacuten

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NORMATIVA DE MATRIacuteCULA Y PERMANENCIA DE LA UNIVERSIDAD AUTOacuteNOMA DE MADRID EXPOSICIOacuteN DE MOTIVOS La implantacioacuten en nuestra Universidad de los tiacutetulos oficiales de grado y de maacutester adaptados al Espacio Europeo de Educacioacuten Superior y regulados por el Real Decreto 13932007 de 29 de octubre hizo necesario desarrollar normas especiacuteficas para homogeneizar y facilitar el desarrollo de los diferentes tiacutetulos en cuestiones relacionadas con la tipologiacutea de matriacuteculas y la permanencia de los estudiantes de los centros propios y de los adscritos En concreto esta normativa de permanencia fue aprobada por el Consejo de Gobierno de la Universidad Autoacutenoma de Madrid de 12 de diciembre de 2014 y el Consejo Social de la Universidad Autoacutenoma de Madrid de 15 de diciembre de 2014 Tras varios antildeos de aplicacioacuten de la normativa se ha constatado la necesidad de revisar algunos aspectos de su contenido y proceder a su modificacioacuten Las principales novedades en la normativa se refieren a la aclaracioacuten de los supuestos en los que el estudiante tiene derecho a la devolucioacuten de precios puacuteblicos en caso de anulacioacuten de matriacutecula (art 5) la regulacioacuten de la convocatoria excepcional (art 7) la reduccioacuten del porcentaje miacutenimo de creacuteditos que el estudiante debe superar (art 91) y la incorporacioacuten de un nuevo supuesto de concesioacuten automaacutetica de permanencia (art 111b) Artiacuteculo 1 Objeto y aacutembito de aplicacioacuten La presente normativa seraacute aplicable a los estudios universitarios oficiales de grado y maacutester de la Universidad Autoacutenoma de Madrid Artiacuteculo 2 Modalidades de matriacutecula

1 El estudiante de la Universidad Autoacutenoma de Madrid podraacute optar por dos modalidades de matriacutecula en los tiacutetulos oficiales de grado o maacutester

a Matriacutecula a tiempo completo

b Matriacutecula a tiempo parcial El reacutegimen elegido al formalizar la matriacutecula se mantendraacute durante todo el curso acadeacutemico pudieacutendose modificar en el siguiente En circunstancias excepcionales debidamente justificadas el estudiante podraacute solicitar al decano o director del Centro la modificacioacuten de su reacutegimen de matriacutecula de un semestre a otro Artiacuteculo 3 Reacutegimen de matriacutecula

1 La matriacutecula se realizaraacute en los plazos determinados por la Universidad de acuerdo a los procedimientos publicados antes del comienzo del curso acadeacutemico Adicionalmente los Centros podraacuten fijar periodos de ampliacioacuten o modificacioacuten de matriacutecula previos al inicio de las clases del segundo semestre

2 El estudiante a tiempo completo matricularaacute en cada curso acadeacutemico un miacutenimo de 37 creacuteditos y un maacuteximo de 60 creacuteditos

3 El estudiante a tiempo parcial matricularaacute en cada curso acadeacutemico un miacutenimo de 24 creacuteditos y un maacuteximo de 36 creacuteditos

4 Los miacutenimos fijados en los artiacuteculos 32 y 33 no seraacuten aplicables a aquellos estudiantes a quienes les falte un nuacutemero menor de creacuteditos para titularse Quienes matriculen por esta causa un nuacutemero de creacuteditos inferior al miacutenimo fijado para su reacutegimen de matriacutecula mantendraacuten el reacutegimen que hubieran tenido el antildeo precedente

5 El estudiante que con arreglo a las normas vigentes acredite el reconocimiento de una discapacidad que dificulte el desarrollo de su actividad acadeacutemica en la Universidad podraacute acogerse en reacutegimen de dedicacioacuten a tiempo parcial a una matriacutecula reducida Para ello deberaacute solicitarlo por escrito al decano o director del Centro antes de formalizar la matriacutecula Los estudiantes en reacutegimen de matriacutecula reducida matricularaacuten en cada curso acadeacutemico un miacutenimo de 6 creacuteditos y un maacuteximo de 23 creacuteditos

6 El estudiante matriculado en PCEO (Programa Conjunto de Estudios Oficiales) o maacutester podraacute matricular anualmente un nuacutemero de creacuteditos superior a 60 siempre y cuando el

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nuacutemero de creacuteditos matriculados no supere el maacuteximo establecido en la planificacioacuten oficial del programa para un curso acadeacutemico

7 De manera excepcional el estudiante podraacute matricular un nuacutemero de creacuteditos inferior o superior al fijado en los epiacutegrafes precedentes para su reacutegimen de dedicacioacuten siempre y cuando cuente con la autorizacioacuten del decano o director del Centro a quien deberaacute dirigir por escrito una solicitud razonada antes de formalizar la matriacutecula

Artiacuteculo 4 Anulacioacuten de matriacutecula a efectos acadeacutemicos

1 Se procederaacute a conceder la anulacioacuten parcial de matriacutecula cuando asiacute lo solicite por escrito el estudiante al decano o director del Centro en los 30 diacuteas naturales siguientes a la fecha oficial de inicio del semestre en que comiencen las clases de las asignaturas para las que se solicita anulacioacuten Este plazo seraacute de 45 diacuteas naturales para los estudiantes de nuevo ingreso Esta norma no seraacute de aplicacioacuten para los estudiantes y asignaturas que se encuentren en el supuesto contemplado en el artiacuteculo 96 de tercera matriacutecula

2 Como consecuencia de la anulacioacuten de matriacutecula a la que se hace referencia en el artiacuteculo 41 el estudiante a tiempo completo no podraacute modificar su reacutegimen de matriacutecula Asimismo el estudiante no podraacute solicitar anulaciones que supongan que sus creacuteditos matriculados queden por debajo de los miacutenimos fijados para su reacutegimen de dedicacioacuten

3 Fuera del plazo fijado en el artiacuteculo 31 la anulacioacuten de la matriacutecula a efectos acadeacutemicos se concederaacute

a Cuando el estudiante lo solicite antes de iniciarse el curso acadeacutemico (anulacioacuten total de matriacutecula)

b Cuando el estudiante acredite haber sido admitido en ese curso en otro Centro en una titulacioacuten oficial con nivel MECES 1 2 o 3 (anulacioacuten total de matriacutecula)

c Cuando a juicio del decano o director del Centro concurran circunstancias sobrevenidas debidamente acreditadas que puedan afectar al rendimiento acadeacutemico del estudiante enfermedad suya o de allegados situaciones extraordinarias en la simultaneidad de estudios y trabajo otras circunstancias personales familiares o sociales de anaacuteloga importancia y de valoracioacuten objetiva (anulacioacuten parcial o total de matriacutecula)

d Cuando por causas imputables a la Universidad no se preste el servicio acadeacutemico matriculado (anulacioacuten parcial o total de matriacutecula)

4 Cuando el estudiante se haya matriculado con una acreditacioacuten provisional y se detecte una circunstancia que provoque la revocacioacuten de su admisioacuten a los estudios (anulacioacuten total de matriacutecula)

En todo caso la resolucioacuten adoptada se notificaraacute al estudiante

Artiacuteculo 5 Devolucioacuten de precios puacuteblicos en caso de anulacioacuten de matriacutecula

1 El estudiante tendraacute derecho a la devolucioacuten de precios puacuteblicos cuando lo solicite por escrito al decano o director del Centro y concurra alguna de las siguientes circunstancias

a Que la anulacioacuten de matriacutecula responda a los supuestos descritos en los artiacuteculos 43 o 44

b Que siendo estudiante de nuevo ingreso responda al supuesto recogido en el artiacuteculo 41 en cuyo caso tendraacute derecho a la devolucioacuten del 75 de los precios puacuteblicos abonados por asignaturas anuladas en el primer semestre con un liacutemite maacuteximo de 15 creacuteditos

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2 En ninguacuten caso se procederaacute al reintegro de las cantidades abonadas en concepto de servicios administrativos

Artiacuteculo 6 Nuacutemero de matriacuteculas por asignatura

1 El estudiante tiene derecho a matricular cada asignatura dos veces lo que comprende un total de cuatro convocatorias

2 El estudiante puede llegar a disponer de una tercera matriacutecula seguacuten lo previsto en los artiacuteculos 10 y 11 de esta normativa

Artiacuteculo 7 Convocatoria excepcional

1 En circunstancias extraordinarias el estudiante que haya agotado en alguna asignatura las tres matriacuteculas contempladas en esta normativa podraacute solicitar al rector una convocatoria excepcional justificando documentalmente la existencia de circunstancias especiales en su trayectoria acadeacutemica o la concurrencia de alguna de las situaciones siguientes que hayan afectado a su vida acadeacutemica

a Enfermedad del estudiante o allegados que por su entidad duracioacuten y circunstancias haya afectado a su rendimiento acadeacutemico

b Situacioacuten extraordinaria en la simultaneidad de estudios y trabajo c Otras circunstancias personales familiares o sociales de anaacuteloga importancia y

de valoracioacuten objetiva 2 La solicitud deberaacute ir motivada y acompantildeada de la documentacioacuten que acredite los

motivos alegados Asiacute mismo se recomienda que se aporte el informe del tutor PAT Dicha solicitud se tramitaraacute a traveacutes de la sede electroacutenica de la Universidad atenieacutendose a los plazos y condiciones previstos en las bases de la convocatoria de permanencia del curso acadeacutemico correspondiente que se publicaraacuten en la web de la Universidad En caso de estudiantes de centros adscritos la presentacioacuten de la solicitud se haraacute conforme a lo previsto en las bases de dicha convocatoria

3 Si se concede la convocatoria excepcional el estudiante deberaacute matricular la asignatura en el curso acadeacutemico siguiente Si por circunstancias excepcionales el estudiante no desea matricularse de ninguna asignatura ese curso podraacute pedir un aplazamiento de la convocatoria excepcional mediante la presentacioacuten de una solicitud motivada y documentada dirigida al rector Al inicio del semestre en el que se imparte la asignatura para la que le ha sido concedida la convocatoria excepcional el estudiante deberaacute comunicar por escrito a la administracioacuten del Centro si la haraacute efectiva en la convocatoria ordinaria o extraordinaria En caso de no comunicar su preferencia se entenderaacute que opta por la convocatoria ordinaria

4 El estudiante que no supere la asignatura en convocatoria excepcional no podraacute continuar los mismos estudios en esta Universidad teniendo validez las calificaciones que obtenga en las restantes asignaturas matriculadas en el mismo curso acadeacutemico

Artiacuteculo 8 Requisitos para la permanencia en los estudios oficiales iniciados 1 Para continuar los estudios en una titulacioacuten oficial el estudiante deberaacute cumplir dos requisitos

a Superar cada curso acadeacutemico como miacutenimo el 20 de los creacuteditos matriculados en los estudios de grado o el 50 en los estudios de maacutester

b No tener ninguna asignatura sin superar en la que haya agotado las dos matriacuteculas a las que tiene derecho

2 El estudiante que no reuacutena los dos requisitos mencionados en el apartado anterior podraacute presentar una solicitud de permanencia siempre que no hayan transcurrido maacutes de dos cursos acadeacutemicos desde el uacuteltimo curso matriculado

Artiacuteculo 9 Permanencia cuando no se ha superado el porcentaje miacutenimo de creacuteditos

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1 Cuando el estudiante no haya superado el 20 de los creacuteditos matriculados en los estudios de grado o el 50 en los estudios de maacutester podraacute solicitar la permanencia Para el coacutemputo de los creacuteditos no contabilizaraacuten como creacuteditos matriculados

a Los correspondientes a las asignaturas en las que se haya anulado matriacutecula seguacuten lo establecido en el artiacuteculo 4 de esta misma normativa

b Los correspondientes a las asignaturas de Praacutecticum Praacutecticas Externas Trabajo de Fin de Grado y Trabajo de Fin de Maacutester cuando el estudiante no las haya superado

c Los que provengan del reconocimiento por estudios previos asiacute como por actividades extracurriculares (culturales deportivas de representacioacuten estudiantil solidarias o de cooperacioacuten idiomas etc) Estos creacuteditos tampoco contabilizaraacuten como creacuteditos superados

d Si un estudiante estaacute matriculado de dos titulaciones diferentes del mismo nivel acadeacutemico en la Universidad Autoacutenoma de Madrid el porcentaje de creacuteditos se calcularaacute teniendo en cuenta el nuacutemero total de creacuteditos matriculados y superados entre ambas titulaciones

2 La solicitud de permanencia deberaacute ir motivada y acompantildeada de la documentacioacuten que acredite la existencia de alguna de las siguientes causas que hayan afectado a su rendimiento acadeacutemico


b Situacioacuten sobrevenida en la simultaneidad de estudios y trabajo

c Otras circunstancias personales familiares o sociales de anaacuteloga importancia y de valoracioacuten objetiva

Asiacute mismo se recomienda que se aporte el informe del tutor PAT 3 Dicha solicitud se tramitaraacute a traveacutes de la sede electroacutenica de la Universidad atenieacutendose

a los plazos y condiciones previstos en las bases de la convocatoria de permanencia del curso acadeacutemico correspondiente que se publicaraacuten en la web de la Universidad En caso de estudiantes de centros adscritos la presentacioacuten de la solicitud se haraacute conforme a lo previsto en la convocatoria

4 El oacutergano competente para resolver la solicitud es la Comisioacuten de Permanencia del Consejo Social Dicha comisioacuten estaacute formada por el presidente del Consejo Social o persona en quien delegue que ejerceraacute de presidente de la Comisioacuten dos vocales del Consejo Social uno de ellos representante del estamento de estudiantes el vicerrector con competencia en materia de permanencia y un miembro del equipo decanal o de direccioacuten responsable de los asuntos de permanencia de cada centro propio y de los adscritos a la UAM Actuaraacute como secretario de la Comisioacuten de permanencia el secretario del Consejo Social La Comisioacuten de Permanencia resolveraacute sobre la solicitud del estudiante a la vista de la motivacioacuten presentada la trayectoria acadeacutemica y el preceptivo informe emitido por la Comisioacuten Paritaria de los centros cuya composicioacuten se regula en el artiacuteculo 114 de la presente normativa En caso de discrepancia el presidente de la Comisioacuten tendraacute voto de calidad

5 Resueltas las solicitudes por acuerdo de la Comisioacuten de Permanencia el Consejo Social notificaraacute a los estudiantes la concesioacuten o no de la continuidad de sus estudios Los acuerdos de la Comisioacuten de permanencia son recurribles en alzada ante el Consejo Social en el plazo maacuteximo de un mes desde su notificacioacuten

6 En el caso de resolucioacuten favorable el estudiante deberaacute formalizar matriacutecula en el curso para el que se le ha concedido la permanencia Si el estudiante tiene ademaacutes asignaturas en las que ha agotado las dos matriacuteculas a las que tiene derecho obligatoriamente deberaacute matricularlas

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Si por circunstancias excepcionales desea solicitar un aplazamiento de la matriacutecula concedida a un curso posterior deberaacute presentar una solicitud motivada y documentada a la Comisioacuten de Permanencia del Consejo Social antes del inicio del curso acadeacutemico

Artiacuteculo 10 Permanencia cuando no se ha superado el porcentaje miacutenimo de creacuteditos y se han agotado las matriacuteculas a las que el estudiante tiene derecho Cuando el estudiante haya incumplido los dos requisitos de permanencia la solicitud de permanencia se regiraacute por lo previsto en el artiacuteculo 9 de esta normativa Artiacuteculo 11 Permanencia cuando se ha superado el porcentaje miacutenimo de creacuteditos pero se han agotado las matriacuteculas a las que se tiene derecho

1 Cuando el estudiante haya agotado las dos matriacuteculas a las que tiene derecho en alguna asignatura deberaacute solicitar permanencia si desea continuar en los estudios iniciados A estos efectos no computan las asignaturas optativas en las que el estudiante haya agotado las dos matriacuteculas a las que tiene derecho y decida no volver a matricularlas No seraacute necesario que el estudiante solicite permanencia y se le concederaacute automaacuteticamente una tercera matriacutecula para la asignatura o asignaturas en las que haya agotado las dos matriacuteculas si concurre alguna de las siguientes circunstancias

a Ha agotado las dos matriacuteculas uacutenicamente en una o dos asignaturas b Ha agotado las dos matriacuteculas en tres asignaturas como maacuteximo y ademaacutes

tiene superado el 70 de los creacuteditos de su titulacioacuten 2 La solicitud de permanencia deberaacute ir motivada exponiendo la trayectoria acadeacutemica en

las asignaturas afectadas y la posible existencia de causas que hayan disminuido su rendimiento (tales como las previstas en el artiacuteculo 92) y acompantildeada de la documentacioacuten que lo acredite Asiacute mismo se recomienda que se aporte el informe del tutor PAT

3 La solicitud se tramitaraacute conforme a lo establecido en el apartado 3 del artiacuteculo 9 de esta normativa

4 El decano o director del Centro resolveraacute sobre la solicitud del estudiante teniendo en cuenta el informe elaborado por una Comisioacuten Paritaria del centro compuesta por dos miembros de los equipos decanales o de direccioacuten con competencia en materia de estudiantes y ordenacioacuten acadeacutemica dos representantes de la Junta de Centro del sector de estudiantes o en su defecto otros estudiantes que tengan una labor de representacioacuten de su colectivo

5 La resolucioacuten favorable o desfavorable del decano o director del Centro se notificaraacute al estudiante Dicha resolucioacuten seraacute recurrible en alzada ante el vicerrectorado con competencias en materia de permanencia en el plazo maacuteximo de un mes desde su notificacioacuten

6 En el caso de resolucioacuten favorable el estudiante deberaacute formalizar matriacutecula en el curso para el que se le ha concedido la permanencia y obligatoriamente deberaacute matricular las asignaturas en las que tenga agotadas las dos matriacuteculas a las que tiene derecho Si por circunstancias excepcionales desea solicitar un aplazamiento de la tercera matriacutecula concedida a un curso posterior deberaacute presentar una solicitud motivada y documentada al decano o director del Centro antes del inicio del curso acadeacutemico

Artiacuteculo 12 Denegacioacuten de la permanencia En caso de resolucioacuten desfavorable de la solicitud de permanencia el estudiante no podraacute continuar el tiacutetulo de grado o maacutester iniciados Sin embargo podraacute solicitar su admisioacuten en otra titulacioacuten que oferte la Universidad Artiacuteculo 13 Discapacidad La Universidad promoveraacute la efectiva adecuacioacuten de la normativa a las necesidades de los estudiantes con discapacidad mediante la valoracioacuten de cada caso concreto y la adopcioacuten de las medidas especiacuteficas adecuadas Artiacuteculo 14 Deportistas de alto nivel y de alto rendimiento

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La Universidad promoveraacute la efectiva adecuacioacuten de la normativa a las necesidades de los estudiantes deportistas de alto nivel y deportistas de alto rendimiento mediante la valoracioacuten de cada caso concreto y la adopcioacuten de las medidas especiacuteficas adecuadas Disposicioacuten adicional En este documento se utiliza el masculino gramatical como geneacuterico seguacuten los usos linguumliacutesticos para referirse a personas de ambos sexos Disposicioacuten derogatoria Quedan derogadas cuantas disposiciones de igual o inferior rango se opongan a lo dispuesto en esta normativa Disposicioacuten final La presente normativa entraraacute en vigor al diacutea siguiente de su publicacioacuten en el BOUAM

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Apartado 5 Anexo 1 51 Descripcioacuten y estructura del plan de estudios

Se propone un tiacutetulo de caraacutecter investigador impartido iacutentegramente en ingleacutes de manera presencial compacto sin optatividad (60 ECTS) y con un elevado peso del Trabajo de Fin de Maacutester (12 ECTS) El tiacutetulo se impartiraacute con personal docente de los dos departamentos de la Escuela Politeacutecnica Superior Departamento de Ingenieriacutea Informaacutetica (II) y Departamento de Tecnologiacutea Electroacutenica y de las Comunicaciones (TEC)

El plan de estudios conducente a la obtencioacuten del tiacutetulo de Maacutester Universitario Deep Learning for Audio and Video Signal Processing por la Universidad Autoacutenoma de Madrid consta de 60 creacuteditos impartidos en dos semestres Las asignaturas se agrupan en materias acorde al siguiente esquema

Leveling program [1 ECTS]

Materia 1 Fundamentals and basic tools for deep Learning audio and image [12 ECTS]

1st Semester

Materia 2 Deep Learning for audio image and video processing [18 ECTS]

Materia 3 Biometrics amp

Applied Intelligence [6 ECTS]

Materia 4 High Performance

Computing [6 ECTS]

Materia 5 Research

methodologies and seminars

[6 ECTS]

Materia 6 Master Thesis

[12 ECTS]

2nd Semester

El plan de estudios considera un programa de nivelacioacuten que se describe a continuacioacuten Programa de nivelacioacuten Leveling program [2 ECTS] Los contenidos de esta materia ofertado como complementos de formacioacuten se distribuyen en un uacutenico moacutedulo

Fundamentos de procesado de sentildeal Fundamentals of Signal processing [1 ECTS] A continuacioacuten se detallan las asignaturas que comprenden las 6 materias del maacutester Materia 1 Fundamentos y herramientas baacutesicas para aprendizaje profundo y procesamiento de audio e imagen Fundamentals and basic tools for deep Learning audio and image processing [12 ECTS] Los contenidos de esta materia de caraacutecter obligatorio se distribuyen en dos asignaturas

Fundamentos y herramientas baacutesicas para aprendizaje profundo Deep Learning fundamentals and basic tools [8 ECTS]

Revisioacuten de Teacutecnicas Asentadas de Tratamiento de Sentildeal Review of Established Signal Processing Techniques [4 ECTS]

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Materia 2 Procesamiento de audio imagen y video basado en aprendizaje profundo Deep Learning for audio image and video processing [18 ECTS] Los contenidos de esta materia de caraacutecter obligatorio se distribuyen en tres asignaturas que agrupan el tratamiento de sentildeales de audio imagen y video

Aprendizaje Profundo para procesamiento de sentildeales de audio Deep Learning for audio signal processing [6 ECTS]

Aprendizaje Profundo para procesamiento de sentildeales de imagen Deep Learning for image signal processing [6 ECTS]

Aprendizaje Profundo para procesamiento de sentildeales de video Deep Learning for video signal processing [6 ECTS]

Materia 3 Biometriacutea e inteligencia aplicada Biometrics amp Applied Intelligence [6 ECTS] Los contenidos de esta materia de caraacutecter obligatorio se distribuyen en una uacutenica asignatura

Biometriacutea e inteligencia aplicada Biometrics amp Applied Intelligence [6 ECTS] Materia 4 Computacioacuten de altas prestaciones para aprendizaje profundo High Performance Computing for Deep learning [6 ECTS] Los contenidos de esta materia de caraacutecter obligatorio se distribuyen en una uacutenica asignatura

Computacioacuten de altas prestaciones para aprendizaje profundo High Performance Computing for Deep learning [6 ECTS]

Materia 5 Metodologiacuteas y seminaries de investigacioacuten Research methodologies and seminars [6 ECTS] Los contenidos de esta materia de caraacutecter obligatorio se distribuyen en una uacutenica asignatura

Metodologiacuteas y seminarios de investigacioacuten Research methodologies and seminars [6 ECTS]

Materia 6 Trabajo fin de maacutester Master thesis [12 ECTS] Esta materia es de caraacutecter obligatorio y consta de una uacutenica asignatura de 12 ECTS el Trabajo Fin de Maacutester

El Trabajo de Fin de Maacutester (TFM) es un trabajo original realizado individualmente por el estudiante bajo la direccioacuten y supervisioacuten de un tutor preferiblemente doctor o con experiencia y competencia profesional acreditada Su desarrollo debe involucrar la articulacioacuten de los conocimientos habilidades y destrezas adquiridos a lo largo de su formacioacuten en el maacutester Adicionalmente debe tener caraacutecter formativo abordar problemas propios del aacuterea profesional correspondiente y servir de preparacioacuten para posteriores etapas de formacioacuten acadeacutemica en estudios de doctorado incorporando componentes de investigacioacuten o innovacioacuten El trabajo involucraraacute la realizacioacuten de estudios valoraciones e informes acerca de las tecnologiacuteas disponibles innovaciones y alternativas Finalmente debe ser realizado con rigor cientiacutefico y de manera conforme a los principios eacuteticos

El trabajo de Investigacioacuten puede llevarse a cabo bien en un grupo de investigacioacuten de la EPS-UAM involucrado en la docencia del maacutester bien en otros grupos de investigacioacuten tanto de la UAM como de otras universidades y centros de investigacioacuten tanto espantildeoles como extranjeros En el segundo caso el trabajo seraacute dirigido por un tutor doctor quieacuten deberaacute contar con la aprobacioacuten de la Comisioacuten de Coordinacioacuten del Maacutester Asimismo dicha comisioacuten le asignaraacute de entre los docentes del maacutester un ponente acadeacutemico

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Tambieacuten se contempla la posibilidad de que el estudiante realice su TFM en una empresa siempre y cuando se acredite que el trabajo a realizar tiene una componente de innovacioacuten o investigacioacuten acorde con los objetivos del maacutester En este caso el estudiante deberaacute contar con un tutor empresarial y tener asignado un ponente acadeacutemico elegido de entre los docentes del maacutester Las tareas de aprobacioacuten del primero y designacioacuten del segundo corresponden a la Comisioacuten de Coordinacioacuten y Seguimiento del Maacutester El tutor empresarial seraacute un profesional con experiencia y competencia acreditada en el aacuterea de aprendizaje profundo en el aacutembito audiovisual Es responsable de establecer el programa de trabajo el cual necesariamente deberaacute tener un componente formativo acorde con los objetivos del maacutester y realizar un seguimiento del trabajo del estudiante La labor del ponente acadeacutemico es verificar que las actividades a realizar involucran la aplicacioacuten de los conocimientos y competencias asociados al tiacutetulo y que el proyecto cumple los requisitos acadeacutemicos y formativos correspondientes a un Trabajo de Fin de MaacutesterEn todos los casos en coordinacioacuten con la Oficina de Praacutecticas de la Escuela Politeacutecnica Superior de la Universidad Autoacutenoma de Madrid (EPS-UAM) se estableceraacuten los convenios pertinentes que hagan posible la realizacioacuten del TFM con suficientes garantiacuteas de calidad La realizacioacuten del Trabajo Fin de Maacutester se ajustaraacute a la normativa de la Escuela Politeacutecnica Superior disponible en httpswwwuamesEPSTrabajoFinDeMaster1242674966369htm y describe los procedimientos para los siguientes aspectos

ꞏ Director codirectores y ponente del TFM ꞏ Oferta y asignacioacuten de TFMs ꞏ Calendario de convocatorias de defensas ꞏ Presentacioacuten del proyecto y propuesta de tribunal ꞏ Modificaciones formales del TFM ꞏ Solicitud de defensa ꞏ Composicioacuten del tribunal ꞏ Desarrollo de la defensa y calificacioacuten

Respecto a la evaluacioacuten del TFM un 0-30 de la calificacioacuten final seraacute otorgada a propuesta del director quedando el 70-100 restante a decisioacuten del tribunal evaluador Adicionalmente la comisioacuten de Coordinacioacuten y Seguimiento del Maacutester elaboraraacute un documento que extienda la normativa mencionada anteriormente con el objetivo de detallar los criterios de evaluacioacuten y meacuteritos que determinaraacuten cuando un TFM ha generado resultados extraordinarios

52 Coordinacioacuten vertical y horizontal

La coordinacioacuten vertical se impulsaraacute mediante la creacioacuten de una comisioacuten de ldquoCoordinacioacuten y Seguimiento del Maacutester Universitario Deep Learning for Audio and Video Signal Processingrdquo Esta comisioacuten se reuniraacute perioacutedicamente (al menos una vez por curso acadeacutemico) y se compondraacute al menos por los siguientes miembros

Coordinador de la titulacioacuten (presidente) Subdirectora de Calidad de las Ensentildeanzas EPS-UAM Subdirectora de Estudios de Posgrado y Formacioacuten Continua EPS-UAM Directora del Depto de Ingenieriacutea Informaacutetica o persona en quien delegue Directora del Depto de Tecnologiacutea Electroacutenica y de las Comunicaciones o persona en

quien delegue Representantes de cada una de las 6 materias que componen el plan de estudios AdministradorGerente EPS-UAM o persona en quien delegue Representante de Estudiantes (delegadoa) Representante del PDIF en Junta de Centro

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Entre las funciones que desempentildearaacute esta comisioacuten se destacan las siguientes

Responsabilizarse evaluar la adecuacioacuten de los solicitantes del maacutester al perfil de ingreso recomendado

Responsabilizarse del Sistema de Garantiacutea de Calidad del tiacutetulo disponible en la paacutegina httpwwwuamesEPSSistemaDeGarantiaDeCalidad1242668432722htm

Definir de forma sistemaacutetica los procedimientos necesarios para el oacuteptimo desarrollo del tiacutetulo y su orientacioacuten tanto a la satisfaccioacuten de los diferentes grupos de intereacutes como a la consecucioacuten de resultados

Coordinar la recopilacioacuten de datos informes y cualquier otra informacioacuten sobre el desarrollo de la titulacioacuten

Proporcionar cuanta informacioacuten resulte pertinente sobre el desarrollo y los resultados del tiacutetulo a la direccioacuten de la Escuela Politeacutecnica Superior y al Rectorado

Coordinacioacuten de actividades docentes entre las materias que se imparten

La coordinacioacuten horizontal se impulsaraacute mediante el nombramiento de un representante por cada materia Cada representante deberaacute reunirse perioacutedicamente con los profesores involucrados en la materia con el objetivo de coordinar la actividad docente y trasladar todos los ruegos solicitudes y comentarios a la comisioacuten de Coordinacioacuten y Seguimiento del Maacutester

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Espantildea

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Apartado 6 Anexo 1 61 Profesorado

La Escuela Politeacutecnica Superior de la Universidad Autoacutenoma de Madrid (EPS-UAM) cuenta con una plantilla docente e investigadora especializada en las aacutereas sobre las que versa este Maacutester Los profesores que integran dicha plantilla pertenecen a dos departamentos (Ingenieriacutea Informaacutetica y Tecnologiacutea Electroacutenica y de las Comunicaciones) y poseen una amplia experiencia docente en programas de estudios ofertados por EPS-UAM tanto a nivel de grado

Grado en Ingenieriacutea Informaacutetica Grado en Ingenieriacutea de Tecnologiacuteas y Servicios de Telecomunicacioacuten Doble Grado en Ingenieriacutea Informaacutetica y Matemaacuteticas

como en posgrado Maacutester Universitario en Bioinformaacutetica y Biologiacutea Computacional Maacutester Universitario en Ingenieriacutea Informaacutetica Maacutester Universitario en Ingenieriacutea de Telecomunicacioacuten Maacutester Universitario en Investigacioacuten e Innovacioacuten en Inteligencia

Computacional y Sistemas Interactivos Maacutester Inter-Universitario en Meacutetodos Formales en Ingenieriacutea Informaacutetica Maacutester Universitario Erasmus Mundus Tratamiento de Imaacutegenes y Visioacuten

artificial Destaca asimismo su participacioacuten en numerosos proyectos de investigacioacuten de aacutembito autonoacutemico nacional e internacional Durante los uacuteltimos cinco antildeos se han establecido contratos de transferencia tecnoloacutegica con una financiacioacuten total superior a los 4 millones de euros En ese mismo periacuteodo el profesorado del maacutester ha llevado a cabo 49 proyectos de investigacioacuten de distinta naturaleza y maacutes de 160 proyectos y contratos de transferencia con empresas Adicionalmente cuenta con 10 patentes en vigor durante el uacuteltimo antildeo Estas actividades permiten establecer una estrecha vinculacioacuten entre docencia investigacioacuten e innovacioacuten en actividades transferencia dentro del marco de este maacutester Los profesores acreditan asimismo en este periodo amplia experiencia en la direccioacuten de tesis doctorales y trabajos fin de maacutester (TFM) en los aacutembitos a los que se orienta el maacutester En concreto en los uacuteltimos cinco antildeos se han presentado maacutes de 90 TFMs y maacutes de 40 tesis doctorales bajo la direccioacuten de profesores de los departamentos involucrados en este maacutester Dado que el maacutester se impartiraacute en ingleacutes se cuenta con profesorado altamente cualificado en lengua inglesa La mayor parte del profesorado ha realizado estancias de investigacioacuten en EEUU o Reino Unido desarrollando su trabajo en entornos de habla inglesa En la actualidad la Universidad Autoacutenoma de Madrid estaacute sensibilizada con el fomento del uso del ingleacutes en las actividades docentes y de gestioacuten acadeacutemica Para ello ofrece un plan de apoyo (plan Doing disponible en httpsuamesUAMplandoing) dirigido a titulaciones de grado y posgrado o a proyectos encaminados al establecimiento de programas internacionales de estudios (dobles titulaciones o titulaciones conjuntas) El profesorado implicado en estos proyectos de internacionalizacioacuten tiene preferencia en la participacioacuten de los cursos de mejoras de competencias y habilidades linguumliacutesticas en ingleacutes propuestos por la universidad El incremento de la carga docente que va a implicar la puesta en marcha de este maacutester apenas supone un 5 adicional a la carga actualmente soportada Los

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departamentos que se hacen cargo de la misma tienen todaviacutea holgura suficiente para comprometerse con esta nueva docencia De manera que en ninguacuten caso la implantacioacuten de este maacutester supondraacute una peacuterdida de calidad en las titulaciones que actualmente se imparten en la Escuela Politeacutecnica Superior La distribucioacuten de la docencia se encargaraacute a los grupos de investigacioacuten que estaacuten relacionados con este maacutester en las siguientes aacutereas de conocimiento Arquitectura y Tecnologiacutea de Computadores (ATC) Ciencias de la Computacioacuten e Inteligencia Artificial (CCIA) Lenguajes y Sistemas Informaacuteticos (LSI) y Teoriacutea de la Sentildeal para Comunicaciones (TSC) Se trata de grupos de investigacioacuten reconocidos oficialmente por la UAM cuya composicioacuten estaacute disponible en httpwwwuamesUAMGrupos-de-investigacioacuten1446755836600htm En la Tabla 6111 se puede comprobar la asignacioacuten en horas de cada materia a cada grupo Maacutes adelante relacionamos las publicaciones y proyectos en los que han participado los miembros de ese grupo En el resto del anexo se presentan los siguientes datos

En la Tabla 611 se muestra la estimacioacuten de horas presenciales a impartir en el maacutester y la capacitacioacuten de los grupos de investigacioacuten de los departamentos involucrados para impartir cada asignatura

Las Tablas 612 y 613 muestran la estructura del personal acadeacutemico seleccionado de manera acumulada para cada categoriacutea docente e individualizada para cada docente Se incluye la experiencia docente (quinquenios) e investigadora (sexenios) y aacutereas de conocimiento Arquitectura y Tecnologiacutea de Computadores (ATC) Ciencias de la Computacioacuten e Inteligencia Artificial (CCIA) Lenguajes y Sistemas Informaacuteticos (LSI) y Teoriacutea de la Sentildeal para Comunicaciones (TSC) Este profesorado ha sido seleccionado de los departamentos de Ingenieriacutea Informaacutetica y Tecnologiacutea Electroacutenica y de las Comunicaciones ambos departamentos pertenecientes a la Escuela Politeacutecnica Superior

Por uacuteltimo se describe la experiencia investigadora del profesorado (por cada perfil docente y posteriormente agrupado por grupos de investigacioacuten) en teacuterminos de publicaciones y proyectos relacionados con el aacutembito del maacutester Este apartado demuestra la adecuacioacuten de los contenidos del maacutester con la experiencia investigadora del profesorado

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Estimacioacuten horas presenciales y capacitacioacuten del personal docente seleccionado

Tabla 611 Estimacioacuten de horas presenciales y capacitacioacuten docente

Asignatura ECTSPresencialidad estudiante (h)

presencialidad sobre total horas1

Carga docente (h)

Nuacutemero profesores2

Profesores disponibles3

Grupos de investigacioacuten4

Fundamentos y herramientas baacutesicas para aprendizaje profundo Deep Learning fundamentals and basic tools 8 56 28 56 4 4 GAA GNB

Rev de Teacutecnicas Asentadas de Trat de Sentildeal Review of Established Signal Processing Techniques

4 28 28 28 4 10 BiDALAB VPULab

Aprendizaje Profundo para procesamiento de sentildeales de audio Deep Learning for audio signal processing 6 42 28 42 3 4 AUDIAS

Aprendizaje Profundo para procesamiento de sentildeales de imagen Deep Learning for image signal processing 6 42 28 42 2 6 VPULab

Aprendizaje Profundo para procesamiento de sentildeales de video Deep Learning for video signal processing 6 42 28 42 2 6 VPULab

Biometriacutea e inteligencia aplicada Biometrics amp Applied Intelligence

6 42 28 42 4 4 BiDALab

Computacioacuten de altas prestaciones para aprendizaje profundo High Performance Computing for Deep learning 6 42 28 42 4 4 HPCN

Metodologiacuteas y seminarios de investigacioacuten Research methodologies and seminars

6 42 28 42 25 21 TODOS

Trabajo fin de maacutester Master thesis 12 70 24 6006 30 217 TODOS TOTAL CARGA DOCENTE 60 406 27 936 - - -

1 Se ha considerado la equivalencia de 1 ECTS como 25 horas totales (presenciales y no presenciales) acorde a la normativa UAM 2 Nuacutemero de profesores que imparten la asignatura 3 Profesores capacitados para impartir docencia de cada asignatura de entre los inicialmente seleccionados en el maacutester 4 Grupos de investigacioacuten capacitados para impartir la docencia de cada asignatura 5 No se incluyen los profesoresdocentes que participen en seminarios y otros cursos asociados a la asignatura 6 Se incluye el tiempo dedicado a tutoriacuteas y direccioacuten de TFMs Para calcular este nuacutemero se ha estimado la carga docente con el nuacutemero maacuteximo posible de estudiantes matriculados (20 hestudiante x 30 estudiantes) 7Todos los profesores preseleccionados cumplen con los requisitos formales y acadeacutemicos para tutorizar el TFM Adicionalmente se podraacuten considerar otros profesores de los departamentos que cumplan estos requisitos

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Datos agregados del profesorado

Tabla 612 Datos agregados del personal acadeacutemico seleccionado de los departamentos de Ingenieriacutea Informaacutetica y Tecnologiacutea Electroacutenica y de las

Comunicaciones de la Escuela Politeacutecnica Superior (datos a Julio de 2019)

Catedraacutetico de

Universidad

Profesor Titular de

Universidad

Profesor Contratado

Doctor

Profesor Ayudante

Doctor

Nuacutemero de profesores seleccionados1

5 (24) 6 (35) 8 (29) 2 (12)

Trienios 43 31 33 5

Sexenios 20 13 13 0

Quinquenios 25 21 15 0

Antildeos de docencia universitaria

137 113 121 16

Artiacuteculos en revistas Q1 (uacuteltimos 5 antildeos)

35 39 42 2

Aacuterea de conocimiento ATC2 0 (0) 2 (33) 2 (25) 0 (0)

Aacuterea de conocimiento CCIA2 1 (20) 0 (0) 2 (25) 0 (0)

Aacuterea de conocimiento LSI2 1 (20) 0 (0) 0 (0) 0 (0)

Aacuterea de conocimiento TSC2 3 (60) 4 (67) 4 (50) 2 (100)

Participacioacuten en el maacutester ( ECTS) 3

22 24 40 14

1Los porcentajes calculados sobre el total de profesores disponibles para todas las figuras docentes 2Los porcentajes calculados sobre el total de profesores disponibles para cada figura docente 3Los porcentajes calculados sobre el total de carga en ECTS del maacutester La experiencia docente e investigadora del profesorado involucrado en la planificacioacuten docente del maacutester propuesto todos en posesioacuten del grado de doctor y con dedicacioacuten a tiempo completo viene avalada por un total de 63 quinquenios y 46 sexenios de investigacioacuten reconocidos en el uacuteltimo antildeo En total los docentes acumulan 386 antildeos de docencia universitaria y 118 artiacuteculos publicados en revistas de alto impacto Q1 Cabe indicar la capacitacioacuten del profesorado para impartir docencia en lengua inglesa Todo el profesorado seleccionado tiene el nivel suficiente para impartir docencia en ingleacutes equivalente a un certificado C1 donde un 40 del profesorado seleccionado dispone un certificado C1 en el idioma ingleacutes Respecto al plan Doing de la UAM (httpsuamesUAMplandoing) un 40 del profesorado ha completado satisfactoriamente el programa y un 20 del profesorado estaacute inmerso actualmente en el programa Se espera aumentar el nuacutemero de profesores participando en el plan Doing durante el proacuteximo curso acadeacutemico Adicionalmente todos los profesores han realizado estancias acadeacutemicas en el extranjero y frecuentemente publican artiacuteculos escritos en lengua ingleacutes en revistas de alto impacto meacuteritos que se consideran suficientes para impartir docencia en ingleacutes

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Datos individuales del profesorado (resumen)

A continuacioacuten se muestran los datos individualizados para cada profesor todos ellos con el grado de doctor y con dedicacioacuten a tiempo completo



Tipo Trienios Sexenios Quiquenios Antildeos de docencia

universitaria

Artiacuteculos en revistas Q1

(uacuteltimos 5 antildeos)

Aacuterea de conocimiento

Grupo de investigacioacuten

AD1 3 0 0 6 1 TSC VPULab


CD1 2 0 0 11 3 TSC VPULab


CD3 3 1 0 12 16 TSC BiDALab


CD5 5 2 3 17 3 ATC HPCN

CD6 6 2 4 25 4 ATC HPCN

CD7 5 3 3 17 1 CCIA GAA

CD8 6 3 3 19 1 CCIA GAA

TU1 7 2 4 22 2 TSC VPULab

TU2 2 2 2 14 20 TSC BiDALab

TU3 5 2 3 14 6 TSC AUDIAS


TU5 4 2 4 21 4 ATC HPCN

TU6 8 3 5 25 2 ATC HPCN

CU1 7 4 4 24 4 TSC VPULab

CU2 9 3 5 28 5 TSC AUDIAS

CU3 12 6 6 37 5 CCIA GAA

CU4 8 3 5 26 7 TSC BiDALab

CU5 7 4 5 22 14 LSI GNB

TOTAL 112 46 61 386 118 -

LEYENDA AD-Ayudante Doctor CD-Contratado Doctor TU-Titular Universidad CU-Catedraacutetico

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Experiencia investigadora del profesorado (por cada figura docente)

La experiencia investigadora de los docentes e investigadores involucrados en la planificacioacuten docente del maacutester propuesto todos ellos en posesioacuten del grado de doctor viene avalada por un total de 46 sexenios de investigacioacuten reconocidos en el uacuteltimo antildeo A continuacioacuten se lista la experiencia investigadora por cada perfil docente1

1 Catedraacutetico de Universidad (CU1) Aacuterea de conocimiento Teoriacutea de Sentildeal y Comunicaciones Grupo de investigacioacuten VPU ndash Video Processing and Understanding Lab Aacutereas de investigacioacuten Procesamiento de Imagen y Viacutedeo Experiencia docente e investigadora

o Antildeos de docencia universitaria 24 o Nuacutemero de quinquenios 4 o Nuacutemero de sexenios 4 (uacuteltimo reconocido 2016)

Proyectos en convocatorias competitivas o TEC2015-53716-R (HAVideo) Anaacutelisis de alta disponibilidad para

interpretacioacuten de comportamientos de personas en secuencias de viacutedeo (2015-2017 prorrogado 2018)

o TEC2017-88169-R (MobiNetVideo) Anaacutelisis de viacutedeo para implmentacioacuten praacutecticas de redes de caacutemaras moacuteviles cooperativas (2018-2020)

Publicaciones en revistas y contribuciones a congresos o Computer Vision and Image Understanding 2015 (JCR 2015 ndash T1-Q1

(62257) ENGINEERING ELECTRICAL amp ELECTRONIC) o Computer Vision and Image Understanding 2016 (JCR 2016 ndash T1-Q2

(41133) COMPUTER SCIENCE ARTIFICIAL INTELLIGENCE) o Pattern Recognition 2016 (JCR 2016 ndash IF 4582 - T1-Q1 (23260)

ENGINEERING ELECTRICAL amp ELECTRONIC) o IEEE Trans On Intelligent Transportation Systems 2019 (JCR 2017 ndash IF

4051 - T1-Q1 (35260) ENGINEERING ELECTRICAL amp ELECTRONIC) o IEEE Trans On Circuits and Systems for Video Technology 2019 (JCR

2017 ndash Indice de impacto 3558 - T1-Q1 (47260) ENGINEERING ELECTRICAL amp ELECTRONIC)

2 Catedraacutetico de Universidad (CU2)

Aacuterea de conocimiento Teoriacutea de Sentildeal y Comunicaciones Grupo de investigacioacuten AUDIAS ndash Audio Data Intelligence and Speech Aacutereas de investigacioacuten Procesamiento de Voz y Audio Experiencia docente e investigadora


Proyectos en convocatorias competitivas o DSSL Redes Profundas y Modelos de Subespacios para Deteccioacuten y

Seguimiento de Locutor Idioma y Enfermedades Degenerativas a partir de la Voz (TEC2015-68172-C2-1-P)

o CMC-V2 Caracterizacioacuten Modelado y Compensacioacuten de la Variabilidad en la sentildeal de Voz ndash (TEC2012-37585-C02-01)

1 Siguiendo el protocolo de verificacioacuten de la Fundacioacuten para el conocimiento Madri+d httpswwwmadrimasdorguploadsdocumentsprotocolo_verificacion_titulos_grado_y_master_0pdf se reporta un seleccioacuten de cinco publicaciones en los uacuteltimos 5 antildeos (preferentemente Q1) y dos proyectos competitivos ambos relacionados con el aacutembito del maacutester propuesto

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Publicaciones en revistas y contribuciones a congresos o IEEE Access 2017 (19 de 87 - Q1- in TELECOMMUNICATIONS) o PLoS One 2017 (15 de 64 - Q1- in MULTIDISCIPLINARY SCIENCES) o Computer Speech and Language 2016 (64 of 133 -Q2- in COMPUTER

SCIENCE ARTIFICIAL INTELLIGENCE) o PLoS One 2016 (15 of 64 - Q1- in MULTIDISCIPLINARY SCIENCES) o PLoS One 2016 (15 of 64 - Q1- in MULTIDISCIPLINARY SCIENCES)


Aacuterea de conocimiento Ciencias de la Computacioacuten e Inteligencia Artificial Grupo de investigacioacuten GAA - Grupo de Aprendizaje Automaacutetico Aacutereas de investigacioacuten Machine Learning SVMs Neural Networks Spectral

clustering and diffusion maps Sparse convex models Data science Experiencia docente e investigadora

o Antildeos de docencia universitaria 37 o Nuacutemero de quinquenios 6 o Nuacutemero de sexenios 6

Proyectos en convocatorias competitivas o FROMM Fronteras en aprendizaje automaacutetico y aplicaciones

multidisciplinares (TIN2016-76406-P) o ADA2 Algoritmos Avanzados para Anaacutelisis de Datos (TIN2013-42351-P)

Publicaciones en revistas y contribuciones a congresos o IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 2019 (Q1

en el aacuterea COMPUTER SCIENCE ARTIFICIAL INTELLIGENCE) o Neurocomputing 2019 (Q1 en el aacuterea COMPUTER SCIENCE

ARTIFICIAL INTELLIGENCE) o Neurocomputing 2018 (Q1 en el aacuterea COMPUTER SCIENCE


ARTIFICIAL INTELLIGENCE) o Pattern Recognition 2015 (Q1 en el aacuterea COMPUTER SCIENCE

ARTIFICIAL INTELLIGENCE) 4 Catedraacutetico de Universidad (CU4)

Aacuterea de conocimiento Teoriacutea de Sentildeal y Comunicaciones Grupo de investigacioacuten BIDALab - Biometrics and Data Pattern Analytics Aacutereas de investigacioacuten Reconocimiento biomeacutetrico procesado de sentildeal Experiencia docente e investigadora


Proyectos en convocatorias competitivas o COGNIMETRICS Cognitive Biometric Authentication Human Interaction

for Identification (TEC2015-70627-R) o BIO-SHIELD Evaluation of Performance and Countermeasures against

Attacks and Threats on Biometrics Systems (TEC2012-34881) Publicaciones en revistas y contribuciones a congresos

o 2 X IEEE Trans on Pattern Analysis and Machine Intelligence 2013 y 2010 (JCR 2013 ndash IF 5694 - Q1 (4121) COMPUTER SCIENCE ARTIFICIAL INTELLIGENCE)

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o 2 X Pattern Recognition 2012 y 2007 (JCR 2012 ndash IF 2623 ndash Q1 (16115) COMPUTER SCIENCE ARTIFICIAL INTELLIGENCE)

o Information Sciences 2014 (JCR 2014 ndash IF 4ndashQ1 (6139) COMPUTER SCIENCE INFORMATION SYSTEMS)

o 2 X IEEE Access 2018 y 2016 (JCR 2017 ndash IF 3557 ndashQ1 (48260) ENGINEERING ELECTRICAL ampamp ELECTRONIC)


Aacuterea de conocimiento Lenguajes y Sistemas Informaacuteticos Grupo de investigacioacuten Grupo de Neurocomputacioacuten Bioloacutegica Aacutereas de investigacioacuten Computational Neuroscience Biomedical Informatics

Biomedical Engineering Experiencia docente e investigadora


Proyectos en convocatorias competitivas o Exploratory sequential neural dynamics experiments theoretical

formalism and applications (PGC2018-095895-B-I00) o Computacioacuten en ciclo cerrado de la neurociencia a la tecnologiacutea

(DPI2015-65833-P) Publicaciones en revistas y contribuciones a congresos

o Scientific Reports 2019 (Q1 en el aacuterea Multidisciplinary Sciences) o Frontiers in Neuroinformatics 2019 (Q1 en el aacuterea Mathematical amp

Computational Biology) o Neurocomputing 2019 (Q1 en el aacuterea Computer Science Artificial

Intelligence) o Proceedings of the Royal Society of London B Biological Sciences 2017

(Q1 en el aacutera Biology) o Trends in Cognitive Sciences 2015 (Q1 en el aacuterea Neurosciences)

6 Profesor Titular de Universidad (TU1)

Aacuterea de conocimiento Teoriacutea de Sentildeal y Comunicaciones Grupo de investigacioacuten VPU ndash Video Processing and Understanding Lab Aacutereas de investigacioacuten Procesamiento de Imagen y Viacutedeo Experiencia docente e investigadora





Publicaciones en revistas y contribuciones a congresos o IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics 2018 (18148 - Q1- del

aacuterea COMPUTER SCIENCE INFORMATION SYSTEMS) o Journal of Biomedical Optics 2018 (3494 - Q2 - del aacuterea OPTICS)

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o IEEE Signal Processing Letters 2018 (76260 - Q2 ndash del aacuterea ENGINEERING ELECTRICAL amp ELECTRONIC)

o Image Communication 2017 (113249 - Q2 - del aacuterea ENGINEERING ELECTRICAL amp ELECTRONIC)

o Machine Vision and Applications 2014 (118260 - Q2 ndash del aacuterea ENGINEERING ELECTRICAL amp ELECTRONIC)

7 Profesor Titular de Universidad (TU2) Aacuterea de conocimiento Teoriacutea de Sentildeal y Comunicaciones Grupo de investigacioacuten Biometrics and Data Patter Analytics Lab BiDA-Lab Aacutereas de investigacioacuten Reconocimiento Biomeacutetrico Experiencia docente e investigadora


Proyectos en convocatorias competitivas o RTI2018-101248-B-I00 (BIBECA) Reconocimiento Biomeacutetrico y Anaacutelisis

del Comportamiento para una Interaccioacuten Hombre-Maacutequina Segura y Sensible al Contexto (2019-2021)

o H2020-JTI-IMI2-2018-15-two-stage-853981 (IDEA-FAST) Identifying Digital Endpoints to Assess Fatigue Sleep and Activities Daily Living in Neurodegenerative

Publicaciones en revistas y contribuciones a congresos o Information Fusion 2018 (JCR 2017ndash IF 6639 - Q1 (4103) COMPUTER

SCIENCE THEORY ampamp METHODS) o IEEE Trans on Information Forensics and Security 2018 (JCR 2017 ndash IF

5824 ndashQ1 (5103) COMPUTER SCIENCE THEORY amp METHODS) o Pattern Recognition 2017 (JCR 2017 ndash IF 3962 - Q1 (16132)

COMPUTER SCIENCE ARTIFICIAL INTELLIGENCE) o Signal Processing Magazine 2015 (JCR 2015 ndash IF 6671 - Q1 (16132)

ENGINEERING ELECTRICAL ampamp ELECTRONIC) o IEEE Trans on Pattern Analysis and Machine Intell 2013 (JCR 2013 ndash IF

5694 ndash Q1 (4121) COMPUTER SCIENCE ARTIFICIAL INTELLIGENCE)

8 Profesor Titular de Universidad (TU3) Aacuterea de conocimiento Teoriacutea de Sentildeal y Comunicaciones Grupo de investigacioacuten AUDIAS ndash Audio Data Intelligence and Speech Aacutereas de investigacioacuten Procesamiento de sentildeales y aprendizaje automaacutetico

probabiliacutestico Experiencia docente e investigadora





Publicaciones en revistas y contribuciones a congresos

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o Information Fusion (ISSN 1566-2535 position 3132 in ldquoComputer Science Artificial Intelligencerdquo in 2018 Q1) Date 2019

o Talanta (ISSN 0039-9140 position 980 in ldquoChemistry Analyticalrdquo in 2017 Q1) Date 2018

o Entropy (ISSN 1099-4300 position 2278 in ldquoPhysics Multidisciplinaryrdquo in 2017 Q2) Date 2018

o PLoS ONE (ISSN 1932-6203 position 564 in ldquoMultidisciplinary Sciencesrdquo in 2016 Q1) Date Feb 2016

o Food Chemistry (ISSN 0308-8146 position 8172 in ldquoChemistry Appliedrdquo in 2014 Q1) Date 2014

9 Profesor Titular de Universidad (TU4) Aacuterea de conocimiento Teoriacutea de Sentildeal y Comunicaciones Grupo de investigacioacuten AUDIAS ndash Audio Data Intelligence and Speech Aacutereas de investigacioacuten Procesamiento de Voz y Audio Experiencia docente e investigadora




o CMC-V2 Caracterizacioacuten Modelado y Compensacioacuten de la Variabilidad en la sentildeal de Voz (TEC2012-37585-C02-01)

Publicaciones en revistas y contribuciones a congresos o PloS ONE 2017 (15 de 64 - Q1- in MULTIDISCIPLINARY SCIENCES) o EURASIP Journal on Audio Speech and Music Processing 2018 (4 de

31 - Q1 - in ACOUSTICS) o EURASIP Journal on Audio Speech and Music Processing 2017 (4 de

31 - Q1 - in ACOUSTICS) o JMIR mHealth and uHealth 2017 (2 de 25 Q1 in MEDICAL INFORMATICS

and 7 of 49 -Q1- in HEALTH CARE SCIENCES amp SERVICES) o PloS ONE 2017 (15 de 64 - Q1- in MULTIDISCIPLINARY SCIENCES)


Aacuterea de conocimiento Arquitectura de Computadores Grupo de investigacioacuten High-Performance Computing and Networking Aacutereas de investigacioacuten Dispositivos loacutegicos programables Computacioacuten

reconfigurable de altas prestaciones Monitorizacioacuten de redes de ordenadores Experiencia docente e investigadora


Proyectos en convocatorias competitivas o Disaggregated Recursive Datacentre-in-a-Box (dReDBox) Programa

H2020 de la Comisioacuten Europea (contrato nuacutemero 68763 desde 12016 hasta 122018

o Industry-Driven Elastic and Adaptive Lambda Infrastructure for Service and Transport Networks (IDEALIST) 7ordm Programa Marco de la Comisioacuten Europea (contrato 317999) desde 112012 hasta 102015

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Publicaciones en revistas y contribuciones a congresos o Proc 29th International Conference on Field Programmable Logic and

Applications (FPL 2019) [GGS rating A-] o Proc 2018 Conference of the ACM Special Interest Group on Data

Communication (SIGCOMM 2018) [GGS Rating A++] o IEEE Communications Magazinerdquo Vol 54 Num 3 Pag 80-87 (2016)

ISSNISBN 01636804 [JCR Q1] o IEEE Network (2014) ISSNISBN 08908044 [JCR Q1] o Journal of Systems Architecture (2013) ISSNISBN 13837621 [JCR Q3]


Aacuterea de conocimiento Arquitectura de Computadores Grupo de investigacioacuten High-Performance Computing and Networking Aacutereas de investigacioacuten Reconfigurable computing applications network

computing cryptographic coprocessors embedded system-on-a-chip Experiencia docente e investigadora


Proyectos en convocatorias competitivas o TRAacuteFICA Anaacutelisis de traacutefico para inteligencia operativa MINECOFEDER

TEC2015-69417-C2-1-R o RACING DRONES Creacioacuten del primer juego on-line multijugador

virtualizado y real MINECOFEDER RTC-2016-4744-7 Publicaciones en revistas y contribuciones a congresos

o Computer Networks 2019 o Proc of the 33rd Annual ACM Symposium on Applied Computing 2018 o IEEE 12th Int Conference on Embedded Software and Systems 2015 o IEEE Communications Magazine 2015 o IEEE Communications Surveys amp Tutorials 2015

12 Profesor Contratado Doctor (CD1)






Publicaciones en revistas y contribuciones a congresos o Computer Vision and Image Understanding 2015 (JCR 2015 ndash IF 2134 -

T1-Q1 (62256) ENGINEERING ELECTRICAL amp ELECTRONIC) o IEEE Trans on Intelligent Transp Systems 2019 (JCR 2018 IF 5744 -

T1-Q1 (26266) ENGINEERING ELECTRICAL amp ELECTRONIC)

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o Multimedia Tools and Applications 2019 (JCR 2018 ndash IF 2101 - T2-Q2 (37105) COMPUTER SCIENCE SOFTWARE ENGINEERING)

o Sensors 2019 (JCR 2018 ndash IF 3031 - T1-Q1 (1561) INSTRUMENTS amp INSTRUMENTATION








Publicaciones en revistas y contribuciones a congresos o IEEE Trans on Circuits and Systems for Video Tech (2019) (JCR 2018 ndash

IF 3558 ndash Q1 (47260) ENGINEERING ELECTRICAL amp ELECTRONIC) o Sensors (2018) (JCR 2018 ndash IF 3031 ndash Q1 (1561) INSTRUMENTS amp

INSTRUMENTATION) o IEEE Trans on Circuits and Systems for Video Tech (2017) (JCR 2017 ndash

IF 3558 ndash Q1 (47260) ENGINEERING ELECTRICAL amp ELECTRONIC) o Computer Vision and Image Understanding (2017) (JCR 2017 ndash IF 2391

ndash Q2 (99260) ENGINEERING ELECTRICAL amp ELECTRONIC) o IEEE Computer ( 2017) (JCR 2017 ndash IF 1940 ndash Q1 (25104) COMPUTER

SCIENCE SOFTWARE ENGINEERING)

14 Profesor Contratado Doctor (CD3) Aacuterea de conocimiento Teoriacutea de la Sentildeal y Comunicaciones Grupo de investigacioacuten Biometrics and Data Patter Analytics Lab BiDA-Lab Aacutereas de investigacioacuten Reconocimiento Biomeacutetrico Experiencia docente e investigadora




o H2020-MSCA-ITN-2019-860813 (TRESPASS-ETN) Training in Secure and Privacy-preserving Biometrics (2020-2023)

Publicaciones en revistas y contribuciones a congresos o IEEE Trans on Pattern Analysis and Machine Intell 2014 (JCR 2014 ndash IF

5781 ndashQ1 (4123) COMPUTER SCIENCE ARTIFICIAL INTELLIGENCE)

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o IEEE Trans on Pattern Analysis and Machine Intell 2017 (JCR 2017 ndash IF 9455 - Q1 (2132) COMPUTER SCIENCE ARTIFICIAL INTELLIGENCE)

o Information Fusion 2018 (JCR 2017- IF 6639 ndashQ1 (4103) COMPUTER SCIENCE THEORY ampamp METHODS)

o IEEE Trans on Information Forensics and Security 2018 (JCR 2017 ndash IF 5824 -Q1 (5103) COMPUTER SCIENCE THEORY ampamp METHODS)

o Pattern Recognition 2017 (JCR 2017 ndash IF 3962 ndashQ1 (16132) COMPUTER SCIENCE ARTIFICIAL INTELLIGENCE)

15 Profesor Contratado Doctor (CD4) Aacuterea de conocimiento Teoriacutea de Sentildeal y Comunicaciones Grupo de investigacioacuten Biometrics and Data Pattern Analytics Lab BiDA-Lab Aacutereas de investigacioacuten Reconocimiento Biomeacutetrico Experiencia docente e investigadora




o H2020- ETN (coacutedigo EU 860315) PriMa Privacy Matters (2020-2023) Publicaciones en revistas y contribuciones a congresos


o IEEE Transactions on Mobile Computing 2019 (JCR 2017 ndash IF 40984 - Q1 (14148) COMPUTER SCIENCE INFORMATION SYSTEMS)

o Information Fusion 2018 (JCR 2017ndash IF 6639 ndashQ1 (4103) COMPUTER SCIENCE THEORY ampamp METHODS)

o IEEE Trans on Information Forensics and Security 2018 (JCR 2017 ndash IF 5824 -Q1 (5103) COMPUTER SCIENCE THEORY amp METHODS)

o IEEE Trans on Pattern Analysis and Machine Intelligence 2013 (JCR 2013 ndash IF 5694)

16 Profesor Contratado Doctor (CD5) Aacuterea de conocimiento Arquitectura de Computadores Grupo de investigacioacuten High-Performance Computing and Networking Aacutereas de investigacioacuten Computacioacuten de alto rendimiento Experiencia docente e investigadora



TEC2015-69417-C2-1-R Ministerio de Economiacutea y Competitividad (MINECO) and Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER) from 12016 to 122019

o RACING DRONES Creacioacuten del primer juego on-line multijugador virtualizado y real MINECOFEDER RTC-2016-4744-7 Ministerio de Economiacutea y Competitividad (MINECO) and Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER) from 72017 to 122018

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Publicaciones en revistas y contribuciones a congresos o Computer Networks 2019 o Optical Switching and Networking 2018 o Statistics and Computing 2016 o IEEE Communications Magazine 2015 o Journal of Systems Architecture 2013


Aacuterea de conocimiento Arquitectura de Computadores Grupo de investigacioacuten High-Performance Computing and Networking Aacutereas de investigacioacuten Computacioacuten de alto rendimiento Experiencia docente e investigadora






Applications (FPL 2019) DOI 101109FPL201900053 [GGS rating A-] o IEEE Communications Magazinerdquo 2016 [JCR Q1] o IEEE Network (2014) [JCR Q1] o Journal of Systems Architecture (2013) [JCR Q3] o IEEE Transactions on Industrial Electronics (2013) [JCR Q1]


Aacuterea de conocimiento Ciencias de la Computacioacuten e Inteligencia Artificial) Grupo de investigacioacuten GNB - Grupo de Neurocomputacioacuten Bioloacutegica Aacutereas de investigacioacuten Machine Learning Experiencia docente e investigadora


Proyectos en convocatorias competitivas o S2017BMD-3688 Imagen Multimodal de la Respuesta Terapeacuteutica a

Estrategias Multidiana en Enfermedades Neuroloacutegicas 01012018-31122021

o MINECOFEDER TIN2017-84452-R INTERACCION DINAMICA ENTRE SISTEMAS COMPUTACION NATURAL Y SISTEMAS ARTIFICIALES

Publicaciones en revistas y contribuciones a congresos o ICANN 2019 o IWANN 2019 o IWANN 2019

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o Appetite 2019 (Q1 en JCR 2016 Q2 en JCR 2017 categoriacutea Behavioural Sciences 1351)

o Logic Journal of the IGPL (2019)

19 Profesor Contratado Doctor (CD8) Aacuterea de conocimiento Ciencias de la Computacioacuten e Inteligencia Artificial) Grupo de investigacioacuten GNB - Grupo de Neurocomputacioacuten Bioloacutegica Aacutereas de investigacioacuten Machine Learning Experiencia docente e investigadora


Proyectos en convocatorias competitivas o Imagen Multimodal de la Respuesta Terapeacuteutica a Estrategias Multidiana

en Enfermedades Neuroloacutegicas Comunidad de Madrid Ref B2017BMD-3688 MULTITARGETampVIEW-CM

o Computacioacuten en ciclo cerrado de la neurociencia a la tecnologiacutea (DPI2015-65833-P)

Publicaciones en revistas y contribuciones a congresos o Appetite 2019 (Q1 en JCR 2016 Q2 en JCR 2017 categoriacutea Behavioural

Sciences 1351) o Neurocomputing 2014 o Frontiers in neuroenergetics 2013 o Neuroimage 2013 o Neurocomputing 2011

20 Profesor Ayudante Doctor (AD1)



Proyectos en convocatorias competitivas o TEC2017-88169-R (MobiNetVideo) Anaacutelisis de viacutedeo para implmentacioacuten

praacutecticas de redes de caacutemaras moacuteviles cooperativas (2018-2020) o TEC2016-75981 (IVME) - Immersive Visual Media Environments (2017-

2019) Publicaciones en revistas y contribuciones a congresos

o IEEE Transactions on Multimedia 2019 (JCR 2017 IF 3977 5104 COMPUTER SCIENCE SOFTWARE ENG)

o IEEE Access 2019 (JCR 2017 IF 3557 48260 ENGINEERING ELECTRICAL amp ELECTRONIC)

o IEEE Signal Proc Letters 2017 (JCR 2017 IF 3012 - 76260 -ENGINEERING ELECTRICAL amp ELECTRONIC)

o IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing 2017 (JCR 2017 IF 5663 - 30260 - Aacuterea ENGINEERING ELECTRICAL amp ELEC)

o Signal Processing Image Communication 2016 (JCR 2016 IF 2346 - 103262 Aacuterea ENGINEERING ELECTRICAL amp ELEC)

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21 Profesor Ayudante Doctor (AD2) Aacuterea de conocimiento Teoriacutea de Sentildeal y Comunicaciones Grupo de investigacioacuten VPU ndash Video Processing and Understanding Lab Aacutereas de investigacioacuten Procesamiento de Imagen y Viacutedeo Experiencia docente e investigadora


Proyectos en convocatorias competitivas o SI1PJI2019-00414 (AISEEME) Aiding diagnosis by self-supervised

deep learning from unlabelled medical imaging (2020-2022) o TEC2017-88169-R (MobiNetVideo) Anaacutelisis de viacutedeo para implmentacioacuten

praacutectica de redes de caacutemaras moacuteviles cooperativas (2018-2020) Publicaciones en revistas y contribuciones a congresos

o Journal of Mathematical Imaging and Vision 2019 (JCR 2017 ndash IF 1927 - T1-Q1 (32252) MATHEMATICS APPLIED)

o IEEE Signal Processing Letters 2018 (JCR 2017 ndash IF 2813 - T1-Q2 (76260) ENGINEERING ELECTRICAL amp ELECTRONIC)

o IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics 2018 (JCR 2017 ndash IF 385 ndash T1-Q1 (659) MATHEMATICAL amp COMPUTATIONAL BIOLOGY)

o Signal Processing Image Communication 2018 (JCR 2017 ndash IF 2073 - T2-Q2 (118260) ENGINEERING ELECTRICAL amp ELECTRONIC)

o Machine Vision and Applications 2014 (JCR 2014 ndash IF 1351 - T2-Q2 (113249) ENGINEERING ELECTRICAL amp ELECTRONIC)

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Experiencia investigadora del profesorado (por grupos de investigacioacuten)

La experiencia investigadora de los docentes e investigadores involucrados en la planificacioacuten docente del maacutester propuesto todos ellos en posesioacuten del grado de doctor viene avalada por un total de 43 sexenios de investigacioacuten reconocidos en el uacuteltimo antildeo La investigacioacuten de estos los profesores anteriormente descritos se realiza en el marco de los siguientes grupos de investigacioacuten2


o Publicaciones Q1Q2 relacionadas con el maacutester (uacuteltimos 5 antildeos)

R Zazo P S Nidadavolu N Chen J Gonzalez-Rodriguez and N Dehak Age Estimation in Short Speech Utterances based on LSTM Recurrent Neural Networks IEEE Access March 2018

A Lozano-Diez R Zazo D T Toledano and J Gonzalez-Rodriguez An Analysis of the Influence of Deep Neural Network (DNN) Topology in Bottleneck Feature based Language Recognition PLoS ONE Public Library of Science Vol 12 n 8 pp e0182580 August 2017

J Tejedor DT Toledano P Lopez-Otero L Docio-Fernandez L Serrano IHernaez A Coucheiro-Limeres J Ferreiros J Olcoz J Llombart ldquoALBAYZIN 2016 spoken term detection evaluation an international open competitive evaluation in Spanishrdquo EURASIP Journal on Audio Speech and Music Processing (ISSN1687-4714e-ISSN 1687-4722) Volumen 2017(1)22 pp 1 ndash 23 29 Sept 2017

Zazo R Lozano-Diez A Gonzalez-Dominguez J Toledano D T amp Gonzalez-Rodriguez J (2016) ldquoLanguage Identification in Short Utterances Using Long Short-Term Memory (LSTM) Recurrent Neural Networksrdquo PloS one 11(1) e0146917

I Lopez-Moreno J Gonzalez-Dominguez D Martinez O Plchot J Gonzalez-Rodriguez and P J Moreno On the use of deep feedforward neural networks for automatic language identification Computer Speech and Language Elsevier Vol 40 pp 46-59 May 2016

o Proyectos competitivos relacionadas con el aacutembito del maacutester

Tiacutetulo Redes Profundas y Modelos de Subespacios para Deteccioacuten y Seguimiento de Locutor Idioma y Enfermedades Degenerativas a partir de la Voz Ref Ministerio de Economiacutea y Competitividad (TEC2015-68172-C2-1-P) Duracioacuten enero 2016 - diciembre 2018

Tiacutetulo CMC-V2 Caracterizacioacuten Modelado y Compensacioacuten de la Variabilidad en la sentildeal de Voz Ref Ministerio de Economiacutea y Competitividad (TEC2012-37585-C02-01) Duracioacuten enero 2013 - diciembre 2015


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R Tolosana R Vera-Rodriguez and J Fierrez BioTouchPass Handwritten Passwords for Touchscreen Biometrics IEEE Trans on Mobile Computing April 2019

J Fierrez A Pozo M Martinez-Diaz J Galbally and A Morales Benchmarking Touchscreen Biometrics for Mobile Authentication IEEE Trans on Information Forensics and Security Vol 13 n 11 pp 2720-2733 November 2018

J Fierrez A Morales R Vera-Rodriguez and D Camacho Multiple Classifiers in Biometrics Part 1 Fundamentals and Review Information Fusion Vol 44 pp 57-64 November 2018

O C Reyes R Vera-Rodriguez P Scully and K B Ozanyan Analysis of Spatio-temporal Representations for Robust Footstep Recognition with Deep Residual Neural Networks IEEE Trans on Pattern Analysis and Machine Intelligence n 99 2018

M A Ferrer M Diaz-Cabrera C Carmona-Duarte A Morales ldquoA Behavioral Handwriting Model for Static and Dynamic Signature Synthesisrdquo IEEE Trans on Pattern Analysis and Machine Intelligence Vol 39 no 6 pp 1041-1053 June 2017


Tiacutetulo BEAT - Biometrics Evaluation and Testing Referencia EU FP7-SECURITY (SEC-201151-1-284989) Duracioacuten Marzo 2012 - Febrero 2016

Tiacutetulo BIBECA - Biometrics and Behavior for Context-Aware and Secure Human-Computer Interaction Referencia Plan Estatal Retos I+D+i (RTI2018-101248-B-I00) Duracioacuten enero 2019 - Diciembre 2021

Grupo de aprendizaje automaacutetico (GAA) (httparantxaiiuames~gaa)

investiga en meacutetodos de aprendizaje automaacutetico y su aplicacioacuten a distintos dominios con un enfoque orientado computacioacuten neuronal artificial inteligencia computacional mineriacutea de datos y meacutetodos de inferencia


D Diacuteaz-Vico J R Dorronsoro ldquoDeep Least Squares Fisher Discriminant Analysisrdquo IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 2019

A Torres-Barraacuten A Alonso J R Dorronsoro ldquoRegression tree ensembles for wind energy and solar radiation predictionrdquo Neurocomputing 326-327 151-160 (2019)

A Torres-Barraacuten C M Alaiacutez J R Dorronsoro ldquoν-SVM solutions of constrained Lasso and Elastic netrdquo Neurocomputing 275 1921-1931 (2018)

Y Gala A Fernaacutendez Pascual J Diacuteaz Garciacutea J R Dorronsoro ldquoHybrid machine learning forecasting of solar radiation valuesrdquo Neurocomputing 17648-59 (2016)

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J Loacutepez Laacutezaro J R Dorronsoro ldquoLinear convergence rate for the MDM algorithm for the Nearest Point Problemrdquo Pattern Recognition 48(4) 1510-1522 (2015)


Tiacutetulo Fronteras en aprendizaje automaacutetico y aplicaciones multidisciplinares Referencia TIN2016-76406-P Duracioacuten 30-12-16 al 29-12-19

Tiacutetulo Algoritmos Avanzados para Anaacutelisis de Datos Referencia TIN2013-42351-P Duracioacuten 2014-2016

Grupo de Neurocomputacioacuten Bioloacutegica (GNB) (httparantxaiiuames~gnb )

investiga en el estudio de varias redes neuronales del sistema nervioso utilizando modelos teoacutericos computacionales y nuevas teacutecnicas experimentales basadas en estimulacioacuten dependiente de la actividad


I Elices R Levi D Arroyo F B Rodriguez P Varona ldquoRobust dynamical invariants in sequential neural activityrdquo Scientific Reports 2019

R Amaducci Ml Reyes-Sanchez I Elices F B Rodriacuteguez P Varona ldquoRTHybrid A Standardized and Open-Source Real-Time Software Model Library for Experimental Neurosciencerdquo Front Neuroinform 2019 (2019)

R Latorre P Varona M I Rabinovich ldquoRhythmic control of oscillatory sequential dynamics in heteroclinic motifsrdquo Neurocomputing 331 108-120 (2019)

P Varona MI Rabinovich ldquoHierarchical dynamics of informational patterns and decision-makingrdquo Proceedings of the Royal Society of London B Biological Sciences 283 (1832) 20160475 2017

MI Rabinovich AN Simmons P Varona ldquoDynamical bridge between brain and mindrdquo Trends in Cognitive Sciences 19(8) 453ndash461 2015


Tiacutetulo Exploratory sequential neural dynamics experiments theoretical formalism and applications Referencia PGC2018-095895-B-I00 Duracioacuten

Tiacutetulo Estudio y Anaacutelisis del Procesamiento Dinaacutemico de la Informacioacuten en Sistemas de computacioacuten Naturales y Bioinspirados Referencia TIN2017-84452-R Duracioacuten enero 2018 - Diciembre 2020

High Performance Computing and Networking research group (HPCN)

(httpwwwhpcn-uames) dedicado a investigacioacuten en arquitecturas de altas prestaciones y redes de comunicacioacuten con un enfoque aplicado en las principales aacutereas de computacioacuten y redes


R Leira G Juliaacuten-Moreno I Gonzaacutelez F Goacutemez-Arribas J E Loacutepez de Vergara Performance assessment of 40 Gbs off-the-shelf network cards for virtual network probes in 5G networks

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Computer Networks Vol 152 April 2019 pp133-143 Elsevier ISSN 1389-1286 doi101016jcomnet201901033

G Juliaacuten-Moreno J E Loacutepez de Vergara I Gonzaacutelez L de Pedro J Royuela-del-Val F Simmross-Wattenberg Fast parallel α-stable distribution function evaluation and parameter estimation using OpenCL in GPGPUs Statistics and Computing Vol 27 Issue 5 September 2017 pp 1365-1382 Springer ISSN 0960-3174 doi101007s11222-016-9691-9

M Ruiz J Ramos G Sutter J E Loacutepez de Vergara S Loacutepez-Buedo J Aracil Accurate and affordable packet-train testing systems for multi-Gbs networks IEEE Communications Magazine Vol 54 Issue 3 March 2016 ISSN 0163-6804 doi101109MCOM20167432152

V Moreno J Ramos P M Santiago del Riacuteo J L Garciacutea-Dorado F J Goacutemez-Arribas J Aracil Commodity Packet Capture Engines Tutorial Cookbook and Applicability IEEE Communications Surveys amp Tutorials Vol 17 Issue 3 thirdquarter 2015 IEEE ISSN 1553-877X doi101109COMST20152424887

M Forconesi G Sutter S Loacutepez-Buedo J E Loacutepez de Vergara J Aracil Bridging the Gap Between Hardware and Software Open-Source Network Developments IEEE Network Vol 28 no 5 September 2014 ISSN 0890-8044 pp 13-19 doi101109MNET20146915434


Tiacutetulo TRAacuteFICA Anaacutelisis de traacutefico para inteligencia operativa Referencia MINECOFEDER TEC2015-69417-C2-1-R Duracioacuten enero de 2016-diciembre de 2019

Tiacutetulo RACING DRONES Creacioacuten del primer juego on-line multijugador virtualizado y real Referencia MINECOFEDER RTC-2016-4744-7 Duracioacuten julio de 2017-abril de 2019



D Ortego J C SanMiguel J M Martinez Hierarchical improvement of foreground segmentation masks in background subtraction IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 29 (6)1645-1658 July 2019

R Martin A Garcia-Martin A Hauptmann J M Martinez Automatic vacant parking places management system using multicamera vehicle detection IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 20 (3) 1069-1080 March 2019

F Navarro M Escudero J Bescoacutes Accurate segmentation and registration of skin lesion images to evaluate lesion change IEEE

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Journal of Biomedical and Health Informatics 23 (2)501-508 March 2019

A Lopez M Escudero J Bescoacutes Automatic Semantic Parsing of the Ground Plane in Scenarios Recorded With Multiple Moving Cameras IEEE Signal Processing Letters 25 (10) pp 1495-1499 August 2018

O Khalid J C SanMiguel A Cavallaro Multi-Tracker Partition Fusion IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 27 (7) 1527-1539 July 2017


Tiacutetulo Visual Analysis for Practical Deployment of Cooperative Mobile Camera Networks Referencia Plan Estatal Retos I+D+i (TEC2017-88169-R) Duracioacuten enero 2018 - diciembre 2020

Tiacutetulo High Availability Video Analysis for People Behaviour Understanding Referencia Plan Estatal Retos I+D+i (TEC2014-53176-R) Duracioacuten enero 2015 - diciembre 2017

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Apartado 6 Anexo 2 62 Otros recursos humanos

Para las tareas de gestioacuten y administracioacuten el Maacutester cuenta con la plantilla de Administracioacuten y Servicios de la Escuela Politeacutecnica Superior En la actualidad dicha plantilla cuenta con 29 personas de las cuales hay un 41 de personal funcionario El 59 restante son personal laboral La totalidad de la plantilla tiene dedicacioacuten a tiempo completo

El personal de Administracioacuten y Servicios se estructura de la siguiente forma

Personal de Administracioacuten o Gestioacuten acadeacutemica (grado y maacutester) o Oficina de praacutecticas en empresa y proyectos o Oficina de relaciones internacionales y movilidad o Gestioacuten econoacutemica

Oficina de Informacioacuten Secretariacutea de Direccioacuten Gestoras de Departamento Personal de Biblioteca Teacutecnicos de laboratorio

Sin incluir al personal de Biblioteca de la Escuela porque dependen del Servicio de Biblioteca que se encuentra centralizado en esta Universidad La plantilla del Personal Administrativo y Laboral de la Escuela queda conformada como sigue

PERSONAL LABORAL

6 Teacutecnicos de Laboratorio El reparto por turnos es el siguiente o 2 Informaacutetica en turno de mantildeana o 2 Informaacutetica en turno de tarde o 1 Electroacutenica en turno de mantildeana o 1 Electroacutenica en turno de tarde

4 Apoyos a Laboratorios El reparto por turnos es el siguiente o 2 en el turno de mantildeana o 2 en el turno de tarde

7 Servicios e Informacioacuten (Conserjeriacutea) Todos los integrantes pertenecen al grupo profesional de teacutecnicos auxiliares

o 4 en turno de mantildeana o 3 en turno de tarde

PERSONAL FUNCIONARIO

1 Secretaria de Direccioacuten 2 Gestores de Departamento 9 Personal de Administracioacuten

o 1 Oficina Praacutecticas o 1 Oficina RR Internacionales o 1 Aacuterea Econoacutemica o 3 Aacuterea Acadeacutemica de Grado y Maacutester o 2 Apoyo a proyectos de Gestioacuten Acadeacutemica y Gestioacuten de Praacutecticas RR

Internacionales o 1 Administradora Gerente C

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La experiencia profesional de la plantilla queda avalada por el hecho de tratarse de las mismas personas que en la actualidad estaacuten cumpliendo sus funciones en las titulaciones de grado y posgrado del centro Su adecuacioacuten queda garantizada por el proceso de seleccioacuten del personal que se ajusta a la normativa general aplicable a los empleados puacuteblicos Por otro lado la propia Universidad oferta cursos especiacuteficos con el objeto de que el personal de administracioacuten y servicios tenga la oportunidad de actualizar y ampliar su formacioacuten de manera continuada

621 Igualdad de geacutenero y no discriminacioacuten de personas con discapacidad

La contratacioacuten del profesorado en la Escuela Politeacutecnica Superior se rige por los medios establecidos legalmente asiacute como las poliacuteticas mecanismos y actuaciones establecidos al respecto en la Universidad Autoacutenoma de Madrid En concreto como competencia directa del Vicerrectorado de Personal Docente e Investigador de la Universidad Autoacutenoma de Madrid se recomienda a las Comisiones de Profesorado y de Contratacioacuten que tengan en cuenta los derechos fundamentales y de igualdad entre hombres y mujeres recogidos en la Ley Orgaacutenica 32007 de 22 de marzo de Derechos Humanos y principios de accesibilidad universal sin menoscabo de los meacuteritos y capacidad de los aspirantes En las bases de las convocatorias del Servicio de Personal Docente e Investigador de la Universidad se establece expresamente que en ninguacuten caso se podraacute hacer referencia en la convocatoria a orientaciones sobre la formacioacuten de los posibles aspirantes o cualesquiera otras que vulneren los principios constitucionales de igualdad meacuterito y capacidad

La Universidad Autoacutenoma de Madrid considera que la consecucioacuten de la igualdad efectiva entre mujeres y hombres es un factor de primordial importancia para conseguir una sociedad maacutes desarrollada y justa La igualdad entre mujeres y hombres se encuentra entre los valores defendidos tradicionalmente por nuestra universidad y en este marco pueden citarse que el Instituto Universitario de Estudios de la Mujer (IUEM) se constituyoacute en 1993 siendo la primera institucioacuten de este tipo en la universidad espantildeola sostenida en una labor de investigacioacuten que se veniacutea realizando desde 1979 y que sigue siendo un Instituto de referencia en docencia de posgrado y en investigacioacuten En 2007 se constituyoacute el Observatorio de Geacutenero que elaboroacute un Diagnoacutestico sobre la Igualdad de Geacutenero en la UAM que se presentoacute en abril de 2009 ante el Consejo de Gobierno En diciembre de 2009 se crea la Unidad de Igualdad [httpwwwuamesUAMUnidad_Igualdad1446766849002htmidenlace=1242667288853amplanguage=es] una de cuyas uacuteltimas actuaciones ha sido la elaboracioacuten del II Plan de Igualdad de la Universidad Autoacutenoma de Madrid (2015-2018) como instrumento que le permita poner en marcha de forma ordenada una estrategia que propicie la implantacioacuten de medidas dirigidas a conseguir una igualdad efectiva entre mujeres y hombres en la universidad Este Plan ha sido concebido como trianual transversal amplio prudente fruto del mayor consenso posible y con algunos ejes prioritarios con la finalidad de dar respuesta a las singularidades de la UAM como Campus de Excelencia Internacional

Respecto a la no discriminacioacuten de personas con discapacidad la Universidad Autoacutenoma de Madrid cuenta con una Oficina de Accioacuten Solidaria y Cooperacioacuten [httpswwwuamesssSatellitees1242664234487subHomeServicioOficina_de_Accion_Solidaria_y_Cooperacionhtm] la cual presta apoyo a los miembros de la comunidad universitaria con discapacidad

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Apartado 7 Anexo 1 71 Recursos materiales y servicios Acorde a la oferta de 30 plazas se preveacute que el Maacutester en Deep Learning for Audio and Video Signal Processing necesite un aula de docencia teoacuterica y otro aula de docencia de praacutectica (laboratorio) En el horario tiacutepico de imparticioacuten de maacutesteres la ocupacioacuten actual de ambos recursos en la Escuela Politeacutecnica Superior es aproximadamente del 80 para aulas teoacutericas y del 85 para laboratorios Por ello se considera existen suficientes recursos materiales y servicios para la imparticioacuten del maacutester

71 Justificacioacuten de los medios materiales y servicios clave disponibles

La Escuela Politeacutecnica Superior de la Universidad Autoacutenoma de Madrid (EPS-UAM) cuenta con los siguientes recursos para las actividades docentes y de desarrollo de proyectos del programa de Maacutester Universitario en Deep Learning for Audio and Video Signal Processing

711 Medios materiales

Aulas de docencia teoacuterica

En el curso 2018-19 la Escuela Politeacutecnica Superior dispone de 11 aulas de distintos tamantildeos en las que se imparte docencia teoacuterica a 1165 estudiantes de Grado (Ingenieriacutea Informaacutetica Ingenieriacutea de Tecnologiacuteas y Servicios de Telecomunicacioacuten) y 206 estudiantes de Maacutester (Bioinformaacutetica y Biologiacutea Computacional Ingenieriacutea de Telecomunicacioacuten Ingenieriacutea Informaacutetica Investigacioacuten e Innovacioacuten en TIC) Todas las aulas estaacuten equipadas con varias pizarras pantalla cantildeoacuten de proyeccioacuten anclado en el techo y ordenador Ademaacutes la Escuela Politeacutecnica Superior de la Universidad Autoacutenoma de Madrid ha habilitado varias aulas para la imparticioacuten remota de clases de maacutester a traveacutes de caacutemaras IP lo que unido a los acuerdos a los que se ha llegado con algunas universidades extranjeras contribuye a aumentar el nuacutemero de alumnos matriculados Estas aulas tambieacuten cuentan con la infraestructura necesaria para que profesores en localizaciones remotas impartan clases y seminarios o participen en los tribunales de Trabajo de Fin de Maacutester mediante protocolos de videoconferencia de bajo coste (Skype o Google Hangouts) o herramientas licenciadas por la universidad como Adobe Connect

Cuatro de estas aulas estaacuten actualmente reservadas en horario de tarde para docencia de posgrado es decir el 182 de estos recursos estaacuten dedicados a este fin Del total de estos recursos disponibles y reservados para docencia de posgrado hoy por hoy el Maacutester en Ingenieriacutea Informaacutetica y de Telecomunicacioacuten hace uso de un 28rsquo9 el primer semestre y de un 37rsquo8 el segundo semestre El Maacutester en Deep Learning for Audio and Video Signal Processing se preveacute que haga un uso similar de estos recursos

Salas para tutoriacuteas y para seminarios

La Escuela dispone de 6 salas de menor tamantildeo que se utilizan para impartir clases de doctorado seminarios tutoriacuteas grupales y reuniones de diversa naturaleza Todas ellas disponen de cantildeoacuten de proyeccioacuten

Salas de trabajo en grupo

En la biblioteca de la Escuela se han habilitado diversas salas de trabajo en grupo para que los alumnos puedan realizar las distintas actividades asociadas a las nuevas metodologiacuteas

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docentes Hay una gran sala de trabajo en grupo con capacidad para 90 personas Recientemente se han instalado 88 tomas de red eleacutectrica para dar servicio a todos los alumnos que utilizan sus portaacutetiles personales o los portaacutetiles que presta la biblioteca que dispone un total de 20 portaacutetiles

Otros espacios

La Escuela dispone de espacios para la organizacioacuten de exaacutemenes conferencias reuniones cientiacuteficas actos acadeacutemicos actividades culturales Concretamente dispone de un saloacuten de actos con 500 plazas una sala de grados en formato auditorio de 135 plazas otra sala de grados en formato aula de 75 plazas una sala de juntas para 50 personas una sala polivalente para 25 personas y una sala multimedia de formacioacuten para 20 personas (esta uacuteltima como parte de los servicios que ofrece la biblioteca) Laboratorios de docencia praacutectica En la actualidad la Escuela Politeacutecnica Superior dispone de 24 laboratorios De ellos 1 estaacute dotado con 46 2 estaacuten dotados con 42 ordenadores y el resto con 32 ordenadores Siete de los 24 laboratorios estaacuten preparados para praacutecticas relacionadas con hardware dos para praacutecticas en tecnologiacuteas multimedia y el resto para praacutecticas de programacioacuten en distintos entornos y plataformas En todos los ordenadores estaacute instalado el mismo software con la uacutenica excepcioacuten de una aplicacioacuten cuya licencia debe estar asociada a un ordenador concreto y por lo tanto solo estaacute disponible en un laboratorio Estos laboratorios estaacuten disponibles de 9 a 20 horas para el desarrollo de praacutecticas de las asignaturas acceso a Internet y otros usos informaacuteticos En algunos laboratorios existen paneles que permiten dividir en dos el espacio con accesos independientes lo que permite aumentar el nuacutemero de laboratorios loacutegicamente de menor tamantildeo Tambieacuten se pueden unir cuatro de ellos dos a dos para conseguir 2 laboratorios de hasta 64 ordenadores

El porcentaje medio de ocupacioacuten por docencia reglada de estos laboratorios medido como la relacioacuten entre el nuacutemero de horas que estaacuten ocupados con respecto al nuacutemero de horas que permanecen abiertos es del 25rsquo3 en el primer semestre y del 27rsquo8 en el segundo semestre Adicionalmente la Escuela Politeacutecnica Superior dispone de un Cluacutester acelerado con GP-GPUs para las praacutecticas de sistemas de altas prestaciones y de varios sistemas de desarrollo FPGA 712 Servicios Tecnologiacuteas de la informacioacuten y aulas de informaacutetica

La Universidad Autoacutenoma de Madrid dispone de una serie de servicios de Tecnologiacuteas de la Informacioacuten Su cometido principal es la prestacioacuten de soporte teacutecnico a la comunidad universitaria para la innovacioacuten y gestioacuten tecnoloacutegica en varios ejes como son la docencia la gestioacuten administrativa los servicios de infraestructura de comunicacioacuten y soporte informaacutetico Tales funciones se articulan con respeto al principio de accesibilidad universal y el cataacutelogo de servicios que ofrece puede ser consultado en httpwwwuamesserviciostiservicios entre los que caben destacar

Cursos de formacioacuten Correo electroacutenico Red inalaacutembrica dentro del consorcio eduroam) Servicio de preacutestamo de ordenadores portaacutetiles

El servicio de Tecnologiacuteas de la informacioacuten proporciona tambieacuten apoyo en la gestioacuten de los asuntos acadeacutemicos en red matriacutecula consulta del expediente gestioacuten de becas etceacutetera

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Docencia en red mediante el sistema Moodle

Otra innovacioacuten desde el punto de vista de la docencia es la herramienta de docencia en red [httpsmoodleuames] permite poner a disposicioacuten de los alumnos todos los materiales necesarios para el desarrollo de la ensentildeanza

Biblioteca y Hemeroteca

La Biblioteca y Archivo de la UAM estaacute formada por 8 bibliotecas y 5 centros especializados el Archivo el Centro de Documentacioacuten Estadiacutestica el Centro de Documentacioacuten Europea la Cartoteca Rafael Mas y la URAM (Unidad de Recursos Audiovisuales y Multimedia) Estos puntos de servicio ofrecen unos 4500 puestos de lectura y ocupan unas instalaciones de casi 25000 m2 que albergan una importante coleccioacuten con documentos en diferentes soportes

Los recursos electroacutenicos (bases de datos revistas electroacutenicas libros electroacutenicos) se han convertido en una de las principales fuentes de informacioacuten para la Universidad La biblioteca cuenta con maacutes de 850000 libros (casi 47000 de ellos son libros electroacutenicos) 90000 revistas (maacutes de 70000 en formato electroacutenico) y estaacute suscrita a casi 200 bases de datos

La Biblioteca ofrece amplios horarios los diacuteas laborables ininterrumpidamente de 0900 h a 2030 h Adicionalmente algunos centros abren los saacutebados por la mantildeana En periodo de exaacutemenes tales horarios se ampliacutean Se cuenta ademaacutes con una Sala de estudio abierta las 24 horas del diacutea todos los diacuteas del antildeo

La Biblioteca ofrece diferentes servicios encaminados a apoyar la investigacioacuten la docencia el aprendizaje y la capacitacioacuten profesional Algunos de estos servicios son

Acceso remoto a la red de la UAM Acceso desde cualquier punto de internet y mediante un sistema de autenticacioacuten a las aplicaciones y servicios en red restringidos a los miembros de la comunidad universitaria

Aulas CRAI salas destinadas a estudiantes y docentes que facilitan el aprendizaje y la investigacioacuten

Autopreacutestamo sistema por el que los usuarios pueden realizar las principales operaciones de preacutestamo de manera personal sin necesidad de acudir al mostrador de preacutestamo

BiblosCom 914 972 800 teleacutefono de atencioacuten telefoacutenica y servicios de mensajes SMS Biblos-e Archivo repositorio institucional de la Universidad Autoacutenoma de Madrid que

recoge la produccioacuten cientiacutefica de su personal docente e investigador BioMed Central la Biblioteca y Archivo de la UAM es socia de BioMed Central Los

investigadores de la UAM pueden publicar sus artiacuteculos en las maacutes de cien revistas que edita BioMed Central siempre que dichos artiacuteculos superen el proceso de evaluacioacuten Al ser socios de BioMed Central la Biblioteca y Archivo asume los costes de publicacioacuten y los autores no tienen que pagar por publicar dicho artiacuteculo

Buzoacuten Biblos buzones de devolucioacuten que funcionan cuando estaacute cerrada la biblioteca CanalBiblos el blog de la biblioteca y Archivo de la UAM Formacioacuten de usuarios Informacioacuten bibliograacutefica Pasaporte Madrontildeo carneacute que permite a los docentes de la UAM becarios de

investigacioacuten con Tiacutetulo de Becario de Investigacioacuten y estudiantes de posgrado obtener libros en preacutestamo en cualquiera de las bibliotecas pertenecientes al Consorcio Madrontildeo

Preacutestamo domiciliario Preacutestamo de portaacutetiles La puesta a disposicioacuten de los usuarios de la Biblioteca y Archivo

de la UAM de 160 ordenadores portaacutetiles para facilitarles el acceso a la informacioacuten CSV

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bibliograacutefica y el trabajo individual o colectivo tanto dentro como fuera de los locales de las bibliotecas

Preacutestamo interbibliotecario servicio que permite obtener documentos (libros en preacutestamo artiacuteculos de revistas etc) que no se encuentran en los fondos de las bibliotecas de la UAM

Preacutestamo intercampus sistema para agilizar el preacutestamo domiciliario de libros entre el campus de Cantoblanco y el de Medicina sin necesidad de que el usuario se desplace para obtenerlos

Quid Consulte al bibliotecario atencioacuten virtual al usuario Red inalaacutembrica (wifi) Refworks gestor bibliograacutefico Reservas los libros vuelan RFID tecnologiacutea de identificacioacuten por radiofrecuencia Salas de trabajo en grupo

La informacioacuten relativa a la biblioteca puede consultarse en las Memorias anuales que se presentan en el Consejo de Gobierno y que son puacuteblicas desde la siguiente direccioacuten [httpbibliotecauamesscmemoriahtml]

La Biblioteca de la Escuela Politeacutecnica Superior ocupa tres plantas del edificio principal de la Escuela con una superficie de 1200 m2 985 metros lineales de estanteriacuteas y casi 500 puestos de lectura

En los uacuteltimos antildeos la Biblioteca ha adaptado sus espacios e instalaciones con la finalidad de mejorar la calidad del servicio al usuario dentro del contexto del Espacio Europeo de Educacioacuten Superior Se han habilitado nuevos espacios salas de trabajo en grupo zona de trabajo en equipo zona de trabajo individual sala multimedia equipada con pantalla de plasma para la formacioacuten de usuarios etc A estos espacios se le suma un puesto para personas con discapacidad se trata de un equipo informaacutetico completo con escaacutener al que se le han incorporado ayudas teacutecnicas especiacuteficas para cada tipo de discapacidad Estos puestos son el resultado del acuerdo de colaboracioacuten entre la Oficina de Accioacuten Solidaria y Cooperacioacuten y la Biblioteca y Archivo de la UAM acuerdo firmado el 27 de abril de 2009

La mayoriacutea de los fondos de la biblioteca se encuentran en libre acceso y ofrece al usuario una amplia coleccioacuten de recursos tanto en papel como en formato electroacutenico En papel cuenta con maacutes de 19000 monografiacuteas que se unen a una amplia coleccioacuten de recursos electroacutenicos como libros electroacutenicos a texto completo donde destaca la coleccioacuten SAFARI (maacutes de 5000 libros) y las diferentes series de Springer (Books Springer series ndash 27 series) y revistas electroacutenicas con maacutes de 8000 tiacutetulos en formato electroacutenico que conforman una importante hemeroteca electroacutenica De las casi 200 bases de datos con las que cuenta la Biblioteca de la UAM 27 estaacuten especializadas en el campo de la Informaacutetica y las Telecomunicaciones

El acceso a algunos de estos recursos son fruto de la cooperacioacuten de las bibliotecas puacuteblicas madrilentildeas y la UNED a traveacutes de Consorcio Madrontildeo que con la ayuda econoacutemica de la Comunidad de Madrid que ofrece el acceso cooperativo a diferentes recursos electroacutenicos

En cuanto a los servicios la Biblioteca de la Escuela Politeacutecnica Superior oferta los servicios antes mencionados como punto de servicio de la Biblioteca de la UAM en los uacuteltimos antildeos y como fruto de las nuevas formas de aprendizaje han tomado gran protagonismo algunos servicios preacutestamo de portaacutetiles preacutestamo interbibliotecario (obtencioacuten de documentos que no se encuentren en la Biblioteca de la UAM) formacioacuten de usuarios el gestor bibliograacutefico Refworks el acceso a las bases de datos a traveacutes de Biblos e- recursos y Biblos e-Archivo el repositorio institucional de la Universidad Autoacutenoma de Madrid que recoge la produccioacuten cientiacutefica de su personal docente e investigador

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Unidad de Tecnologiacuteas para la Educacioacuten (UTED)

La Unidad de Tecnologiacuteas para la Educacioacuten de la Universidad Autoacutenoma de Madrid es un centro de apoyo a la docencia y la investigacioacuten en materia de contenidos y tecnologiacuteas audiovisuales y multimedia a disposicioacuten de toda la comunidad universitaria Esta unidad es accesible en httpwwwuamesUAMTecnologiacuteas-para-la-Educacioacuten1446759084496htm

En concreto proporciona apoyo al profesorado en la generacioacuten de recursos docentes interactivos

MOOCs de la UAM en edX SPOCs de la UAM Moodle Docencia en Red Apoyo a la docencia digital

72 Mecanismos de revisioacuten y mantenimiento de recursos y servicios

La EPS-UAM cuenta en la actualidad con suficientes recursos materiales para impartir el programa de Maacutester Universitario en Deep Learning for Audio and Video Signal Processing Por ello no se preveacute realizar inversiones especiacuteficas para la implantacioacuten de este plan de estudios En concreto la capacidad habitual de los laboratorios de praacutecticas es de 30 puestos suficientes para dar respuesta a las necesidades los 30 estudiantes que estaacute previsto se incorporen a este programa

El mantenimiento y actualizacioacuten de los recursos materiales asiacute como la gestioacuten de los servicios estaacuten cubiertos por las partidas correspondientes en los presupuestos la de la Universidad Autoacutenoma Madrid

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Apartado 8 Anexo 1 81 Justificacioacuten de los indicadores propuestos El Maacutester Universitario en Deep Learning for Audio and Video Signal Processing es un programa de posgrado de nueva creacioacuten Por esta razoacuten para la estimacioacuten de los valores objetivo para los indicadores propuestos se han utilizado como referencia principal los valores objetivo consignados por otros maacutesteres universitarios en sus memorias de verificacioacuten Se han seleccionado solamente maacutesteres orientados hacia un perfil altamente especializado y con una temaacutetica similar al propuesto

PROGRAMA UNIVERSIDAD TASA DE GRADUACIOacuteN

TASA DE ABANDONO

TASA DE EFICIENCIA

MU en Ciencia de Datos


80 20 80

MU en Bioinformaacutetica y Biologiacutea Computacional


90 10 95

MU en Inteligencia Artificial Reconocimiento de Formas e Imagen Digital

Universitat Politegravecnica de Valegravencia

60 15 85

MU en Inteligencia Artificial

Universidad Politeacutecnica de Madrid

85 15 85

MU = Maacutester Universitario Maacutester en proceso de verificacioacuten A pesar de que el perfil especializado de este tiacutetulo de maacutester es diferente al de otros programas acadeacutemicos de la Escuela Politeacutecnica Superior de la Universidad Autoacutenoma de Madrid (EPS-UAM) se ha utilizado informacioacuten de otros programas de maacutester impartidos en este centro para afinar las estimaciones de los valores de los indicadores propuestos


TASA DE ABANDONO

TASA DE EFICIENCIA

MU en Investigacioacuten e Innovacioacuten en Inteligencia Computacional y Sistemas Interactivos


90 10 90

MU en Ingenieriacutea Informaacutetica


90 10 80

MU en Ingenieriacutea de Telecomunicacioacuten


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MU = Maacutester Universitario CSV

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Se ha tenido asimismo en cuenta el hecho de que el programa tiene 60 ECTS lo cual permite que el Trabajo de Fin de Maacutester se pueda completar junto con las asignaturas en un uacutenico curso acadeacutemico A continuacioacuten se describen los indicadores propuestos Tasa de graduacioacuten (80) Este indicador es el porcentaje de estudiantes que obtienen su tiacutetulo en el tiempo previsto por el plan de estudios o en un curso posterior al previsto en relacioacuten con su cohorte de entrada En este caso se trata de un maacutester de 60 ECTS por lo que la tasa de graduacioacuten incluiriacutea a los estudiantes que completaran sus estudios en uno o dos cursos acadeacutemicos Por ello consideramos factible alcanzar una tasa cercana o superior al 80 Esta tasa se encuentra en el rango de valores estimados en otros maacutesteres en el aacuterea Tasa de abandono (20) Se espera que el valor de este indicador sea bajo por varias razones En primer lugar el tema del maacutester es lo suficientemente especiacutefico como para que atraer a estudiantes interesados y motivados Adicionalmente por los medios de difusioacuten especificados en esta memoria se proporcionaraacute informacioacuten lo suficientemente completa como para que los estudiantes interesados conozcan con claridad antes de iniciar los estudios cuaacutel es el enfoque la metodologiacutea de ensentildeanza los contenidos y los objetivos del programa Se realizaraacute asimismo una seleccioacuten rigurosa para el ingreso admitiendo uacutenicamente aquellos estudiantes que se preveacute sean capaces de aprovechar las ensentildeanzas y concluir sus estudios en el tiempo previsto Las buenas perspectivas profesionales de los egresados tambieacuten funcionaraacuten como motivacioacuten para perseverar hasta completar en el programa El valor el 20 es ligeramente superior a los consignados en los maacutesteres de referencia (e ideacutentico al Maacutester en Ciencia de Datos) La razoacuten es que por la experiencia en otros programas de maacutester impartidos en EPS-UAM se han observado en algunas cohortes tasas de abandono de hasta el 35 posiblemente por disparidad entre las expectativas de los estudiantes admitidos y el nivel de dificultad de los programas Por ello en este maacutester se haraacute un esfuerzo por mejorar los sistemas de informacioacuten y el proceso de seleccioacuten para el ingreso Tasa de eficiencia (80) Este indicador es el cociente expresado en forma de porcentaje entre el nuacutemero de creacuteditos que de acuerdo con el plan de estudios deberiacutean haber cursado los estudiantes que obtienen su tiacutetulo en un determinado curso acadeacutemico y el nuacutemero de creacuteditos de los que se han matriculado realmente Esta tasa deberiacutea ser elevada No obstante por la dificultad teacutecnica de algunas asignaturas se contempla la posibilidad de que se produzca una tasa de suspensos no despreciable cercana al 20 Esta tasa se encuentra en el rango de valores estimados en otros maacutesteres en el aacuterea

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3 PROTECCIOacuteN DE DATOS PERSONALES

De acuerdo con lo previsto en la Ley Orgaacutenica 51999 de 13 de diciembre de Proteccioacuten de Datos de Caraacutecter Personal se informa que los datos solicitados en este

impreso son necesarios para la tramitacioacuten de la solicitud y podraacuten ser objeto de tratamiento automatizado La responsabilidad del fichero automatizado corresponde

al Consejo de Universidades Los solicitantes como cedentes de los datos podraacuten ejercer ante el Consejo de Universidades los derechos de informacioacuten acceso

rectificacioacuten y cancelacioacuten a los que se refiere el Tiacutetulo III de la citada Ley 5-1999 sin perjuicio de lo dispuesto en otra normativa que ampare los derechos como

cedentes de los datos de caraacutecter personal

El solicitante declara conocer los teacuterminos de la convocatoria y se compromete a cumplir los requisitos de la misma consintiendo expresamente la notificacioacuten por

medios telemaacuteticos a los efectos de lo dispuesto en el artiacuteculo 59 de la 301992 de 26 de noviembre de Reacutegimen Juriacutedico de las Administraciones Puacuteblicas y del

Procedimiento Administrativo Comuacuten en su versioacuten dada por la Ley 41999 de 13 de enero

En Madrid AM 19 de julio de 2019

Firma Representante legal de la Universidad

ADJUNTO

No Ver Apartado 1

Anexo 1

No existen datos

AGENCIA EVALUADORA

No existen datos

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0 48 12

No existen datos

LISTADO DE CENTROS

COacuteDIGO CENTRO

Siacute No No

TIEMPO COMPLETO

TIEMPO PARCIAL

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No No Siacute

No No No

ITALIANO OTRAS

BAacuteSICAS

GENERALES

Contenidos

ECTS NIVEL 2 8

No No No

No No Siacute

No No No

ITALIANO OTRAS

5513 CONTENIDOS

5514 OBSERVACIONES

5515 COMPETENCIAS

55152 TRANSVERSALES

24 100

200 600

00 200

200 600

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ECTS NIVEL 2 4

No No No

No No Siacute

No No No

ITALIANO OTRAS

5513 CONTENIDOS

5514 OBSERVACIONES

5515 COMPETENCIAS

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12 100

400 600

00 200

ECTS NIVEL 2 6

No No No

No No Siacute

No No No

ITALIANO OTRAS

5513 CONTENIDOS

5514 OBSERVACIONES

5515 COMPETENCIAS

55152 TRANSVERSALES

18 100

400 600

200 400

00 200

ECTS NIVEL 2 6

No No No

No No Siacute

No No No

ITALIANO OTRAS

5513 CONTENIDOS

5514 OBSERVACIONES

5515 COMPETENCIAS

55152 TRANSVERSALES

18 100

400 600

00 200

ECTS NIVEL 2 6

No No No

No No Siacute

No No No

ITALIANO OTRAS

5513 CONTENIDOS

5514 OBSERVACIONES

5515 COMPETENCIAS

55152 TRANSVERSALES

18 100

400 600

00 200

ECTS NIVEL 2 6

No No No

No No Siacute

No No No

ITALIANO OTRAS

5513 CONTENIDOS

5514 OBSERVACIONES

5515 COMPETENCIAS

55152 TRANSVERSALES

14 100

16 100

400 600

00 200

ECTS NIVEL 2 6

No No No

No No Siacute

No No No

ITALIANO OTRAS

5513 CONTENIDOS

5514 OBSERVACIONES

5515 COMPETENCIAS

55152 TRANSVERSALES

16 100

400 600

50 200

350 500

00 200

ECTS NIVEL 2 6

No No No

No No Siacute

No No No

ITALIANO OTRAS

5513 CONTENIDOS

5514 OBSERVACIONES

5515 COMPETENCIAS

55152 TRANSVERSALES

No existen datos

16 100

12 100

200 500

00 200

ECTS NIVEL 2 12

No No No

No No Siacute

No No No

ITALIANO OTRAS

No existen datos

5513 CONTENIDOS

5514 OBSERVACIONES

5515 COMPETENCIAS

55152 TRANSVERSALES

100 50

20 100

00 300

700 1000

29 100 40

35 100 24

24 100 22

80 20 80

CODIGO TASA VALOR

No existen datos

No procede

28049 Madrid Madrid

113 SOLICITANTE

28049 Madrid Madrid

52 52 CSV

Paacutegina 1 de 2









ASPECTOS A SUBSANAR

















SV 3

6372

2671

1627

3770

7782

868

- Ver

ifica

ble

en h

ttps

sed

eed

ucac

ion

gob

esc

id y

Car

peta

Ciu

dada

na h

ttps

sed

ead

min

istra

cion

gob

es

Paacutegina 2 de 2



























CSV

363

7226

7116

2737

7077

8286

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 1 de 10

Apartado 2 Anexo 1











SV 3

6372

2671

1627

3770

7782

868

- Ver

ifica

ble

en h

ttps

sed

eed

ucac

ion

gob

esc

id y

Car

peta

Ciu

dada

na h

ttps

sed

ead

min

istra

cion

gob

es

Paacutegina 2 de 10



12

13




SV 3

6372

2671

1627

3770

7782

868

- Ver

ifica

ble

en h

ttps

sed

eed

ucac

ion

gob

esc

id y

Car

peta

Ciu

dada

na h

ttps

sed

ead

min

istra

cion

gob

es

Paacutegina 3 de 10








SV 3

6372

2671

1627

3770

7782

868

- Ver

ifica

ble

en h

ttps

sed

eed

ucac

ion

gob

esc

id y

Car

peta

Ciu

dada

na h

ttps

sed

ead

min

istra

cion

gob

es

Paacutegina 4 de 10







CSV

363

7226

7116

2737

7077

8286

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 5 de 10










CSV

363

7226

7116

2737

7077

8286

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 6 de 10





16









SV 3

6372

2671

1627

3770

7782

868

- Ver

ifica

ble

en h

ttps

sed

eed

ucac

ion

gob

esc

id y

Car

peta

Ciu

dada

na h

ttps

sed

ead

min

istra

cion

gob

es

Paacutegina 7 de 10

















SV 3

6372

2671

1627

3770

7782

868

- Ver

ifica

ble

en h

ttps

sed

eed

ucac

ion

gob

esc

id y

Car

peta

Ciu

dada

na h

ttps

sed

ead

min

istra

cion

gob

es

Paacutegina 8 de 10












SV 3

6372

2671

1627

3770

7782

868

- Ver

ifica

ble

en h

ttps

sed

eed

ucac

ion

gob

esc

id y

Car

peta

Ciu

dada

na h

ttps

sed

ead

min

istra

cion

gob

es

Paacutegina 9 de 10












CSV

363

7226

7116

2737

7077

8286

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s



CSV

363

7226

7116

2737

7077

8286

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

CSV

363

7226

7116

2737

7077

8286

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

CSV

363

7226

7116

2737

7077

8286

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

CSV

363

7226

7116

2737

7077

8286

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s





CSV

363

7226

7116

2737

7077

8286

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

CSV

363

7226

7116

2737

7077

8286

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s








Atentamente


Director adjunto

CSV

363

7226

7116

2737

7077

8286

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s


October 8th 2019





Sincerely


CSV

363

7226

7116

2737

7077

8286

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

CSV

363

7226

7116

2737

7077

8286

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s



Genova 7102019







understanding




Sincerely


CSV

363

7226

7116

2737

7077

8286

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

08 Oct 2019


CSV

363

7226

7116

2737

7077

8286

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s














2019-12-17T135610+0100

Espantildea

CSV

340

5950

5103

8543

7884

1952

9 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

2019-07-02T142126+0200

Espantildea




X


X


X


X


X


CSV

362

9102

8498

6688

3618

5804

5 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

2019-12-13T130021+0100

Espantildea

Paacutegina 1 de 9












CSV

362

9095

6909

1623

9333

1197

6 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 2 de 9













CSV

362

9095

6909

1623

9333

1197

6 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 3 de 9

















CSV

362

9095

6909

1623

9333

1197

6 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 4 de 9











CSV

362

9095

6909

1623

9333

1197

6 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 5 de 9

















CSV

362

9095

6909

1623

9333

1197

6 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 6 de 9


















CSV

362

9095

6909

1623

9333

1197

6 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 7 de 9















CSV

362

9095

6909

1623

9333

1197

6 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 8 de 9












CSV

362

9095

6909

1623

9333

1197

6 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 9 de 9


CSV

362

9095

6909

1623

9333

1197

6 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

2019-12-13T125737+0100

Espantildea

Paacutegina 1 de 4






1st Semester





Computing [6 ECTS]

Materia 5 Research


[6 ECTS]


[12 ECTS]

2nd Semester





CSV

362

9097

5877

9329

9238

1101

1 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 2 de 4













CSV

362

9097

5877

9329

9238

1101

1 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 3 de 4








CSV

362

9097

5877

9329

9238

1101

1 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 4 de 4









CSV

362

9097

5877

9329

9238

1101

1 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

2019-12-13T125758+0100

Espantildea

Paacutegina 1 de 21







CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 2 de 21





CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 3 de 21





Carga docente (h)











6 42 28 42 4 4 BiDALab



6 42 28 42 25 21 TODOS



CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 4 de 21




Catedraacutetico de

Universidad

Profesor Titular de

Universidad

Profesor Contratado

Doctor

Profesor Ayudante

Doctor


5 (24) 6 (35) 8 (29) 2 (12)

Trienios 43 31 33 5

Sexenios 20 13 13 0



137 113 121 16


35 39 42 2






22 24 40 14


CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 5 de 21






universitaria











CD5 5 2 3 17 3 ATC HPCN

CD6 6 2 4 25 4 ATC HPCN

CD7 5 3 3 17 1 CCIA GAA

CD8 6 3 3 19 1 CCIA GAA





TU5 4 2 4 21 4 ATC HPCN

TU6 8 3 5 25 2 ATC HPCN



CU3 12 6 6 37 5 CCIA GAA


CU5 7 4 5 22 14 LSI GNB

TOTAL 112 46 61 386 118 -


CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 6 de 21





















CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 7 de 21





















CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 8 de 21























CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 9 de 21






















CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s























CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s























CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s
























CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s





















CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s


















CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s






















CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s












CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s















CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s



















CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s





















CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s















CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s








CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

2019-12-17T135735+0100

Espantildea







PERSONAL LABORAL









SV 3

5563

6984

8875

6447

1420

005

- Ver

ifica

ble

en h

ttps

sed

eed

ucac

ion

gob

esc

id y

Car

peta

Ciu

dada

na h

ttps

sed

ead

min

istra

cion

gob

es






CSV

355

6369

8488

7564

4714

2000

5 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

2019-10-14T104213+0200

Espantildea












CSV

362

9101

4397

3192

2158

0948

7 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s


Otros espacios






CSV

362

9101

4397

3192

2158

0948

7 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s


















362

9101

4397

3192

2158

0948

7 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s











CSV

362

9101

4397

3192

2158

0948

7 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s








CSV

362

9101

4397

3192

2158

0948

7 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

2019-12-13T125955+0100

Espantildea



TASA DE ABANDONO

TASA DE EFICIENCIA



80 20 80



90 10 95



60 15 85



85 15 85



TASA DE ABANDONO

TASA DE EFICIENCIA



90 10 90



90 10 80



90 10 90


355

6370

5528

1804

8789

8015

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s


CSV

355

6370

5528

1804

8789

8015

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

2019-10-14T104241+0200

Espantildea

2019-12-19T085354+0100

Espantildea

ADJUNTO

No Ver Apartado 1

Anexo 1

No existen datos

AGENCIA EVALUADORA

No existen datos

60 0 0

0 48 12

No existen datos

LISTADO DE CENTROS

COacuteDIGO CENTRO

Siacute No No

TIEMPO COMPLETO

TIEMPO PARCIAL

No No No

No No Siacute

No No No

ITALIANO OTRAS

BAacuteSICAS

GENERALES

Contenidos

ECTS NIVEL 2 8

No No No

No No Siacute

No No No

ITALIANO OTRAS

5513 CONTENIDOS

5514 OBSERVACIONES

5515 COMPETENCIAS

55152 TRANSVERSALES

24 100

200 600

00 200

200 600

00 100

ECTS NIVEL 2 4

No No No

No No Siacute

No No No

ITALIANO OTRAS

5513 CONTENIDOS

5514 OBSERVACIONES

5515 COMPETENCIAS

55152 TRANSVERSALES

12 100

400 600

00 200

ECTS NIVEL 2 6

No No No

No No Siacute

No No No

ITALIANO OTRAS

5513 CONTENIDOS

5514 OBSERVACIONES

5515 COMPETENCIAS

55152 TRANSVERSALES

18 100

400 600

200 400

00 200

ECTS NIVEL 2 6

No No No

No No Siacute

No No No

ITALIANO OTRAS

5513 CONTENIDOS

5514 OBSERVACIONES

5515 COMPETENCIAS

55152 TRANSVERSALES

18 100

400 600

00 200

ECTS NIVEL 2 6

No No No

No No Siacute

No No No

ITALIANO OTRAS

5513 CONTENIDOS

5514 OBSERVACIONES

5515 COMPETENCIAS

55152 TRANSVERSALES

18 100

400 600

00 200

ECTS NIVEL 2 6

No No No

No No Siacute

No No No

ITALIANO OTRAS

5513 CONTENIDOS

5514 OBSERVACIONES

5515 COMPETENCIAS

55152 TRANSVERSALES

14 100

16 100

400 600

00 200

ECTS NIVEL 2 6

No No No

No No Siacute

No No No

ITALIANO OTRAS

5513 CONTENIDOS

5514 OBSERVACIONES

5515 COMPETENCIAS

55152 TRANSVERSALES

16 100

400 600

50 200

350 500

00 200

ECTS NIVEL 2 6

No No No

No No Siacute

No No No

ITALIANO OTRAS

5513 CONTENIDOS

5514 OBSERVACIONES

5515 COMPETENCIAS

55152 TRANSVERSALES

No existen datos

16 100

12 100

200 500

00 200

ECTS NIVEL 2 12

No No No

No No Siacute

No No No

ITALIANO OTRAS

No existen datos

5513 CONTENIDOS

5514 OBSERVACIONES

5515 COMPETENCIAS

55152 TRANSVERSALES

100 50

20 100

00 300

700 1000

29 100 40

35 100 24

24 100 22

80 20 80

CODIGO TASA VALOR

No existen datos

No procede

28049 Madrid Madrid

113 SOLICITANTE

28049 Madrid Madrid

52 52 CSV

Paacutegina 1 de 2









ASPECTOS A SUBSANAR

















SV 3

6372

2671

1627

3770

7782

868

- Ver

ifica

ble

en h

ttps

sed

eed

ucac

ion

gob

esc

id y

Car

peta

Ciu

dada

na h

ttps

sed

ead

min

istra

cion

gob

es

Paacutegina 2 de 2



























CSV

363

7226

7116

2737

7077

8286

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 1 de 10

Apartado 2 Anexo 1











SV 3

6372

2671

1627

3770

7782

868

- Ver

ifica

ble

en h

ttps

sed

eed

ucac

ion

gob

esc

id y

Car

peta

Ciu

dada

na h

ttps

sed

ead

min

istra

cion

gob

es

Paacutegina 2 de 10



12

13




SV 3

6372

2671

1627

3770

7782

868

- Ver

ifica

ble

en h

ttps

sed

eed

ucac

ion

gob

esc

id y

Car

peta

Ciu

dada

na h

ttps

sed

ead

min

istra

cion

gob

es

Paacutegina 3 de 10








SV 3

6372

2671

1627

3770

7782

868

- Ver

ifica

ble

en h

ttps

sed

eed

ucac

ion

gob

esc

id y

Car

peta

Ciu

dada

na h

ttps

sed

ead

min

istra

cion

gob

es

Paacutegina 4 de 10







CSV

363

7226

7116

2737

7077

8286

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 5 de 10










CSV

363

7226

7116

2737

7077

8286

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 6 de 10





16









SV 3

6372

2671

1627

3770

7782

868

- Ver

ifica

ble

en h

ttps

sed

eed

ucac

ion

gob

esc

id y

Car

peta

Ciu

dada

na h

ttps

sed

ead

min

istra

cion

gob

es

Paacutegina 7 de 10

















SV 3

6372

2671

1627

3770

7782

868

- Ver

ifica

ble

en h

ttps

sed

eed

ucac

ion

gob

esc

id y

Car

peta

Ciu

dada

na h

ttps

sed

ead

min

istra

cion

gob

es

Paacutegina 8 de 10












SV 3

6372

2671

1627

3770

7782

868

- Ver

ifica

ble

en h

ttps

sed

eed

ucac

ion

gob

esc

id y

Car

peta

Ciu

dada

na h

ttps

sed

ead

min

istra

cion

gob

es

Paacutegina 9 de 10












CSV

363

7226

7116

2737

7077

8286

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s



CSV

363

7226

7116

2737

7077

8286

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

CSV

363

7226

7116

2737

7077

8286

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

CSV

363

7226

7116

2737

7077

8286

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

CSV

363

7226

7116

2737

7077

8286

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s





CSV

363

7226

7116

2737

7077

8286

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

CSV

363

7226

7116

2737

7077

8286

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s








Atentamente


Director adjunto

CSV

363

7226

7116

2737

7077

8286

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s


October 8th 2019





Sincerely


CSV

363

7226

7116

2737

7077

8286

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

CSV

363

7226

7116

2737

7077

8286

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s



Genova 7102019







understanding




Sincerely


CSV

363

7226

7116

2737

7077

8286

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

08 Oct 2019


CSV

363

7226

7116

2737

7077

8286

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s














2019-12-17T135610+0100

Espantildea

CSV

340

5950

5103

8543

7884

1952

9 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

2019-07-02T142126+0200

Espantildea




X


X


X


X


X


CSV

362

9102

8498

6688

3618

5804

5 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

2019-12-13T130021+0100

Espantildea

Paacutegina 1 de 9












CSV

362

9095

6909

1623

9333

1197

6 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 2 de 9













CSV

362

9095

6909

1623

9333

1197

6 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 3 de 9

















CSV

362

9095

6909

1623

9333

1197

6 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 4 de 9











CSV

362

9095

6909

1623

9333

1197

6 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 5 de 9

















CSV

362

9095

6909

1623

9333

1197

6 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 6 de 9


















CSV

362

9095

6909

1623

9333

1197

6 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 7 de 9















CSV

362

9095

6909

1623

9333

1197

6 - V

erifi

cabl

e en

http

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ede

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acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 8 de 9












CSV

362

9095

6909

1623

9333

1197

6 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 9 de 9


CSV

362

9095

6909

1623

9333

1197

6 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

2019-12-13T125737+0100

Espantildea

Paacutegina 1 de 4






1st Semester





Computing [6 ECTS]

Materia 5 Research


[6 ECTS]


[12 ECTS]

2nd Semester





CSV

362

9097

5877

9329

9238

1101

1 - V

erifi

cabl

e en

http

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ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 2 de 4













CSV

362

9097

5877

9329

9238

1101

1 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 3 de 4








CSV

362

9097

5877

9329

9238

1101

1 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 4 de 4









CSV

362

9097

5877

9329

9238

1101

1 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

2019-12-13T125758+0100

Espantildea

Paacutegina 1 de 21







CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 2 de 21





CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 3 de 21





Carga docente (h)











6 42 28 42 4 4 BiDALab



6 42 28 42 25 21 TODOS



CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 4 de 21




Catedraacutetico de

Universidad

Profesor Titular de

Universidad

Profesor Contratado

Doctor

Profesor Ayudante

Doctor


5 (24) 6 (35) 8 (29) 2 (12)

Trienios 43 31 33 5

Sexenios 20 13 13 0



137 113 121 16


35 39 42 2






22 24 40 14


CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 5 de 21






universitaria











CD5 5 2 3 17 3 ATC HPCN

CD6 6 2 4 25 4 ATC HPCN

CD7 5 3 3 17 1 CCIA GAA

CD8 6 3 3 19 1 CCIA GAA





TU5 4 2 4 21 4 ATC HPCN

TU6 8 3 5 25 2 ATC HPCN



CU3 12 6 6 37 5 CCIA GAA


CU5 7 4 5 22 14 LSI GNB

TOTAL 112 46 61 386 118 -


CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 6 de 21





















CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 7 de 21





















CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 8 de 21























CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 9 de 21






















CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s























CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s























CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s
























CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s





















CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s


















CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

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acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s






















CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s












CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s















CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s



















CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s





















CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s















CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s








CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

2019-12-17T135735+0100

Espantildea







PERSONAL LABORAL









SV 3

5563

6984

8875

6447

1420

005

- Ver

ifica

ble

en h

ttps

sed

eed

ucac

ion

gob

esc

id y

Car

peta

Ciu

dada

na h

ttps

sed

ead

min

istra

cion

gob

es






CSV

355

6369

8488

7564

4714

2000

5 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

2019-10-14T104213+0200

Espantildea












CSV

362

9101

4397

3192

2158

0948

7 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s


Otros espacios






CSV

362

9101

4397

3192

2158

0948

7 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s


















362

9101

4397

3192

2158

0948

7 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s











CSV

362

9101

4397

3192

2158

0948

7 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s








CSV

362

9101

4397

3192

2158

0948

7 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

2019-12-13T125955+0100

Espantildea



TASA DE ABANDONO

TASA DE EFICIENCIA



80 20 80



90 10 95



60 15 85



85 15 85



TASA DE ABANDONO

TASA DE EFICIENCIA



90 10 90



90 10 80



90 10 90


355

6370

5528

1804

8789

8015

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s


CSV

355

6370

5528

1804

8789

8015

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

2019-10-14T104241+0200

Espantildea

2019-12-19T085354+0100

Espantildea

TIEMPO COMPLETO

TIEMPO PARCIAL

No No No

No No Siacute

No No No

ITALIANO OTRAS

BAacuteSICAS

GENERALES

Contenidos

ECTS NIVEL 2 8

No No No

No No Siacute

No No No

ITALIANO OTRAS

5513 CONTENIDOS

5514 OBSERVACIONES

5515 COMPETENCIAS

55152 TRANSVERSALES

24 100

200 600

00 200

200 600

00 100

ECTS NIVEL 2 4

No No No

No No Siacute

No No No

ITALIANO OTRAS

5513 CONTENIDOS

5514 OBSERVACIONES

5515 COMPETENCIAS

55152 TRANSVERSALES

12 100

400 600

00 200

ECTS NIVEL 2 6

No No No

No No Siacute

No No No

ITALIANO OTRAS

5513 CONTENIDOS

5514 OBSERVACIONES

5515 COMPETENCIAS

55152 TRANSVERSALES

18 100

400 600

200 400

00 200

ECTS NIVEL 2 6

No No No

No No Siacute

No No No

ITALIANO OTRAS

5513 CONTENIDOS

5514 OBSERVACIONES

5515 COMPETENCIAS

55152 TRANSVERSALES

18 100

400 600

00 200

ECTS NIVEL 2 6

No No No

No No Siacute

No No No

ITALIANO OTRAS

5513 CONTENIDOS

5514 OBSERVACIONES

5515 COMPETENCIAS

55152 TRANSVERSALES

18 100

400 600

00 200

ECTS NIVEL 2 6

No No No

No No Siacute

No No No

ITALIANO OTRAS

5513 CONTENIDOS

5514 OBSERVACIONES

5515 COMPETENCIAS

55152 TRANSVERSALES

14 100

16 100

400 600

00 200

ECTS NIVEL 2 6

No No No

No No Siacute

No No No

ITALIANO OTRAS

5513 CONTENIDOS

5514 OBSERVACIONES

5515 COMPETENCIAS

55152 TRANSVERSALES

16 100

400 600

50 200

350 500

00 200

ECTS NIVEL 2 6

No No No

No No Siacute

No No No

ITALIANO OTRAS

5513 CONTENIDOS

5514 OBSERVACIONES

5515 COMPETENCIAS

55152 TRANSVERSALES

No existen datos

16 100

12 100

200 500

00 200

ECTS NIVEL 2 12

No No No

No No Siacute

No No No

ITALIANO OTRAS

No existen datos

5513 CONTENIDOS

5514 OBSERVACIONES

5515 COMPETENCIAS

55152 TRANSVERSALES

100 50

20 100

00 300

700 1000

29 100 40

35 100 24

24 100 22

80 20 80

CODIGO TASA VALOR

No existen datos

No procede

28049 Madrid Madrid

113 SOLICITANTE

28049 Madrid Madrid

52 52 CSV

Paacutegina 1 de 2









ASPECTOS A SUBSANAR

















SV 3

6372

2671

1627

3770

7782

868

- Ver

ifica

ble

en h

ttps

sed

eed

ucac

ion

gob

esc

id y

Car

peta

Ciu

dada

na h

ttps

sed

ead

min

istra

cion

gob

es

Paacutegina 2 de 2



























CSV

363

7226

7116

2737

7077

8286

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 1 de 10

Apartado 2 Anexo 1











SV 3

6372

2671

1627

3770

7782

868

- Ver

ifica

ble

en h

ttps

sed

eed

ucac

ion

gob

esc

id y

Car

peta

Ciu

dada

na h

ttps

sed

ead

min

istra

cion

gob

es

Paacutegina 2 de 10



12

13




SV 3

6372

2671

1627

3770

7782

868

- Ver

ifica

ble

en h

ttps

sed

eed

ucac

ion

gob

esc

id y

Car

peta

Ciu

dada

na h

ttps

sed

ead

min

istra

cion

gob

es

Paacutegina 3 de 10








SV 3

6372

2671

1627

3770

7782

868

- Ver

ifica

ble

en h

ttps

sed

eed

ucac

ion

gob

esc

id y

Car

peta

Ciu

dada

na h

ttps

sed

ead

min

istra

cion

gob

es

Paacutegina 4 de 10







CSV

363

7226

7116

2737

7077

8286

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 5 de 10










CSV

363

7226

7116

2737

7077

8286

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

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ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 6 de 10





16









SV 3

6372

2671

1627

3770

7782

868

- Ver

ifica

ble

en h

ttps

sed

eed

ucac

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gob

esc

id y

Car

peta

Ciu

dada

na h

ttps

sed

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min

istra

cion

gob

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Paacutegina 7 de 10

















SV 3

6372

2671

1627

3770

7782

868

- Ver

ifica

ble

en h

ttps

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eed

ucac

ion

gob

esc

id y

Car

peta

Ciu

dada

na h

ttps

sed

ead

min

istra

cion

gob

es

Paacutegina 8 de 10












SV 3

6372

2671

1627

3770

7782

868

- Ver

ifica

ble

en h

ttps

sed

eed

ucac

ion

gob

esc

id y

Car

peta

Ciu

dada

na h

ttps

sed

ead

min

istra

cion

gob

es

Paacutegina 9 de 10












CSV

363

7226

7116

2737

7077

8286

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

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acio

ngo

bes

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y C

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CSV

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7226

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CSV

363

7226

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8 - V

erifi

cabl

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http

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inis

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CSV

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http

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inis

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CSV

363

7226

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2737

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http

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inis

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obe

s





CSV

363

7226

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2737

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8286

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http

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CSV

363

7226

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ong

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s








Atentamente


Director adjunto

CSV

363

7226

7116

2737

7077

8286

8 - V

erifi

cabl

e en

http

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acio

ngo

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y C

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ta C

iuda

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http

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adm

inis

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obe

s


October 8th 2019





Sincerely


CSV

363

7226

7116

2737

7077

8286

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erifi

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CSV

363

7226

7116

2737

7077

8286

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

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acio

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bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

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adm

inis

traci

ong

obe

s



Genova 7102019







understanding




Sincerely


CSV

363

7226

7116

2737

7077

8286

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

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acio

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arpe

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iuda

dana

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inis

traci

ong

obe

s

08 Oct 2019


CSV

363

7226

7116

2737

7077

8286

8 - V

erifi

cabl

e en

http

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acio

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arpe

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iuda

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adm

inis

traci

ong

obe

s














2019-12-17T135610+0100

Espantildea

CSV

340

5950

5103

8543

7884

1952

9 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

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acio

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y C

arpe

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iuda

dana

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inis

traci

ong

obe

s

2019-07-02T142126+0200

Espantildea




X


X


X


X


X


CSV

362

9102

8498

6688

3618

5804

5 - V

erifi

cabl

e en

http

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y C

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dana

http

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adm

inis

traci

ong

obe

s

2019-12-13T130021+0100

Espantildea

Paacutegina 1 de 9












CSV

362

9095

6909

1623

9333

1197

6 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

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acio

ngo

bes

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y C

arpe

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dana

http

ss

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inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 2 de 9













CSV

362

9095

6909

1623

9333

1197

6 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

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acio

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y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

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adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 3 de 9

















CSV

362

9095

6909

1623

9333

1197

6 - V

erifi

cabl

e en

http

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ede

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acio

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y C

arpe

ta C

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dana

http

ss

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adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 4 de 9











CSV

362

9095

6909

1623

9333

1197

6 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

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acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

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inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 5 de 9

















CSV

362

9095

6909

1623

9333

1197

6 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

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acio

ngo

bes

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y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

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adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 6 de 9


















CSV

362

9095

6909

1623

9333

1197

6 - V

erifi

cabl

e en

http

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acio

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y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 7 de 9















CSV

362

9095

6909

1623

9333

1197

6 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

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acio

ngo

bes

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y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

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adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 8 de 9












CSV

362

9095

6909

1623

9333

1197

6 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

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acio

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y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

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adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 9 de 9


CSV

362

9095

6909

1623

9333

1197

6 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

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acio

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bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

2019-12-13T125737+0100

Espantildea

Paacutegina 1 de 4






1st Semester





Computing [6 ECTS]

Materia 5 Research


[6 ECTS]


[12 ECTS]

2nd Semester





CSV

362

9097

5877

9329

9238

1101

1 - V

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cabl

e en

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y C

arpe

ta C

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dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 2 de 4













CSV

362

9097

5877

9329

9238

1101

1 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 3 de 4








CSV

362

9097

5877

9329

9238

1101

1 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 4 de 4









CSV

362

9097

5877

9329

9238

1101

1 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

2019-12-13T125758+0100

Espantildea

Paacutegina 1 de 21







CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 2 de 21





CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 3 de 21





Carga docente (h)











6 42 28 42 4 4 BiDALab



6 42 28 42 25 21 TODOS



CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 4 de 21




Catedraacutetico de

Universidad

Profesor Titular de

Universidad

Profesor Contratado

Doctor

Profesor Ayudante

Doctor


5 (24) 6 (35) 8 (29) 2 (12)

Trienios 43 31 33 5

Sexenios 20 13 13 0



137 113 121 16


35 39 42 2






22 24 40 14


CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 5 de 21






universitaria











CD5 5 2 3 17 3 ATC HPCN

CD6 6 2 4 25 4 ATC HPCN

CD7 5 3 3 17 1 CCIA GAA

CD8 6 3 3 19 1 CCIA GAA





TU5 4 2 4 21 4 ATC HPCN

TU6 8 3 5 25 2 ATC HPCN



CU3 12 6 6 37 5 CCIA GAA


CU5 7 4 5 22 14 LSI GNB

TOTAL 112 46 61 386 118 -


CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

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dana

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ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 6 de 21





















CSV

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7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 7 de 21





















CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 8 de 21























CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 9 de 21






















CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s























CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

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educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s























CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

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acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s
























CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s





















CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

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erifi

cabl

e en

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inis

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ong

obe

s


















CSV

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8 - V

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http

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ta C

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inis

traci

ong

obe

s






















CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

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iuda

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http

ss

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adm

inis

traci

ong

obe

s












CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

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ta C

iuda

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http

ss

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adm

inis

traci

ong

obe

s















CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

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erifi

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ta C

iuda

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http

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inis

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ong

obe

s



















CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

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ta C

iuda

dana

http

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inis

traci

ong

obe

s





















CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

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http

ss

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ta C

iuda

dana

http

ss

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adm

inis

traci

ong

obe

s















CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

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acio

ngo

bes

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y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s








CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

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educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

2019-12-17T135735+0100

Espantildea







PERSONAL LABORAL









SV 3

5563

6984

8875

6447

1420

005

- Ver

ifica

ble

en h

ttps

sed

eed

ucac

ion

gob

esc

id y

Car

peta

Ciu

dada

na h

ttps

sed

ead

min

istra

cion

gob

es






CSV

355

6369

8488

7564

4714

2000

5 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

2019-10-14T104213+0200

Espantildea












CSV

362

9101

4397

3192

2158

0948

7 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s


Otros espacios






CSV

362

9101

4397

3192

2158

0948

7 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s


















362

9101

4397

3192

2158

0948

7 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s











CSV

362

9101

4397

3192

2158

0948

7 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s








CSV

362

9101

4397

3192

2158

0948

7 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

2019-12-13T125955+0100

Espantildea



TASA DE ABANDONO

TASA DE EFICIENCIA



80 20 80



90 10 95



60 15 85



85 15 85



TASA DE ABANDONO

TASA DE EFICIENCIA



90 10 90



90 10 80



90 10 90


355

6370

5528

1804

8789

8015

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s


CSV

355

6370

5528

1804

8789

8015

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

2019-10-14T104241+0200

Espantildea

2019-12-19T085354+0100

Espantildea

BAacuteSICAS

GENERALES

Contenidos

ECTS NIVEL 2 8

No No No

No No Siacute

No No No

ITALIANO OTRAS

5513 CONTENIDOS

5514 OBSERVACIONES

5515 COMPETENCIAS

55152 TRANSVERSALES

24 100

200 600

00 200

200 600

00 100

ECTS NIVEL 2 4

No No No

No No Siacute

No No No

ITALIANO OTRAS

5513 CONTENIDOS

5514 OBSERVACIONES

5515 COMPETENCIAS

55152 TRANSVERSALES

12 100

400 600

00 200

ECTS NIVEL 2 6

No No No

No No Siacute

No No No

ITALIANO OTRAS

5513 CONTENIDOS

5514 OBSERVACIONES

5515 COMPETENCIAS

55152 TRANSVERSALES

18 100

400 600

200 400

00 200

ECTS NIVEL 2 6

No No No

No No Siacute

No No No

ITALIANO OTRAS

5513 CONTENIDOS

5514 OBSERVACIONES

5515 COMPETENCIAS

55152 TRANSVERSALES

18 100

400 600

00 200

ECTS NIVEL 2 6

No No No

No No Siacute

No No No

ITALIANO OTRAS

5513 CONTENIDOS

5514 OBSERVACIONES

5515 COMPETENCIAS

55152 TRANSVERSALES

18 100

400 600

00 200

ECTS NIVEL 2 6

No No No

No No Siacute

No No No

ITALIANO OTRAS

5513 CONTENIDOS

5514 OBSERVACIONES

5515 COMPETENCIAS

55152 TRANSVERSALES

14 100

16 100

400 600

00 200

ECTS NIVEL 2 6

No No No

No No Siacute

No No No

ITALIANO OTRAS

5513 CONTENIDOS

5514 OBSERVACIONES

5515 COMPETENCIAS

55152 TRANSVERSALES

16 100

400 600

50 200

350 500

00 200

ECTS NIVEL 2 6

No No No

No No Siacute

No No No

ITALIANO OTRAS

5513 CONTENIDOS

5514 OBSERVACIONES

5515 COMPETENCIAS

55152 TRANSVERSALES

No existen datos

16 100

12 100

200 500

00 200

ECTS NIVEL 2 12

No No No

No No Siacute

No No No

ITALIANO OTRAS

No existen datos

5513 CONTENIDOS

5514 OBSERVACIONES

5515 COMPETENCIAS

55152 TRANSVERSALES

100 50

20 100

00 300

700 1000

29 100 40

35 100 24

24 100 22

80 20 80

CODIGO TASA VALOR

No existen datos

No procede

28049 Madrid Madrid

113 SOLICITANTE

28049 Madrid Madrid

52 52 CSV

Paacutegina 1 de 2









ASPECTOS A SUBSANAR

















SV 3

6372

2671

1627

3770

7782

868

- Ver

ifica

ble

en h

ttps

sed

eed

ucac

ion

gob

esc

id y

Car

peta

Ciu

dada

na h

ttps

sed

ead

min

istra

cion

gob

es

Paacutegina 2 de 2



























CSV

363

7226

7116

2737

7077

8286

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 1 de 10

Apartado 2 Anexo 1











SV 3

6372

2671

1627

3770

7782

868

- Ver

ifica

ble

en h

ttps

sed

eed

ucac

ion

gob

esc

id y

Car

peta

Ciu

dada

na h

ttps

sed

ead

min

istra

cion

gob

es

Paacutegina 2 de 10



12

13




SV 3

6372

2671

1627

3770

7782

868

- Ver

ifica

ble

en h

ttps

sed

eed

ucac

ion

gob

esc

id y

Car

peta

Ciu

dada

na h

ttps

sed

ead

min

istra

cion

gob

es

Paacutegina 3 de 10








SV 3

6372

2671

1627

3770

7782

868

- Ver

ifica

ble

en h

ttps

sed

eed

ucac

ion

gob

esc

id y

Car

peta

Ciu

dada

na h

ttps

sed

ead

min

istra

cion

gob

es

Paacutegina 4 de 10







CSV

363

7226

7116

2737

7077

8286

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 5 de 10










CSV

363

7226

7116

2737

7077

8286

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 6 de 10





16









SV 3

6372

2671

1627

3770

7782

868

- Ver

ifica

ble

en h

ttps

sed

eed

ucac

ion

gob

esc

id y

Car

peta

Ciu

dada

na h

ttps

sed

ead

min

istra

cion

gob

es

Paacutegina 7 de 10

















SV 3

6372

2671

1627

3770

7782

868

- Ver

ifica

ble

en h

ttps

sed

eed

ucac

ion

gob

esc

id y

Car

peta

Ciu

dada

na h

ttps

sed

ead

min

istra

cion

gob

es

Paacutegina 8 de 10












SV 3

6372

2671

1627

3770

7782

868

- Ver

ifica

ble

en h

ttps

sed

eed

ucac

ion

gob

esc

id y

Car

peta

Ciu

dada

na h

ttps

sed

ead

min

istra

cion

gob

es

Paacutegina 9 de 10












CSV

363

7226

7116

2737

7077

8286

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s



CSV

363

7226

7116

2737

7077

8286

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

CSV

363

7226

7116

2737

7077

8286

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

CSV

363

7226

7116

2737

7077

8286

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

CSV

363

7226

7116

2737

7077

8286

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s





CSV

363

7226

7116

2737

7077

8286

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

CSV

363

7226

7116

2737

7077

8286

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s








Atentamente


Director adjunto

CSV

363

7226

7116

2737

7077

8286

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s


October 8th 2019





Sincerely


CSV

363

7226

7116

2737

7077

8286

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

CSV

363

7226

7116

2737

7077

8286

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s



Genova 7102019







understanding




Sincerely


CSV

363

7226

7116

2737

7077

8286

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

08 Oct 2019


CSV

363

7226

7116

2737

7077

8286

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s














2019-12-17T135610+0100

Espantildea

CSV

340

5950

5103

8543

7884

1952

9 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

2019-07-02T142126+0200

Espantildea




X


X


X


X


X


CSV

362

9102

8498

6688

3618

5804

5 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

2019-12-13T130021+0100

Espantildea

Paacutegina 1 de 9












CSV

362

9095

6909

1623

9333

1197

6 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 2 de 9













CSV

362

9095

6909

1623

9333

1197

6 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 3 de 9

















CSV

362

9095

6909

1623

9333

1197

6 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 4 de 9











CSV

362

9095

6909

1623

9333

1197

6 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 5 de 9

















CSV

362

9095

6909

1623

9333

1197

6 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 6 de 9


















CSV

362

9095

6909

1623

9333

1197

6 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 7 de 9















CSV

362

9095

6909

1623

9333

1197

6 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 8 de 9












CSV

362

9095

6909

1623

9333

1197

6 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 9 de 9


CSV

362

9095

6909

1623

9333

1197

6 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

2019-12-13T125737+0100

Espantildea

Paacutegina 1 de 4






1st Semester





Computing [6 ECTS]

Materia 5 Research


[6 ECTS]


[12 ECTS]

2nd Semester





CSV

362

9097

5877

9329

9238

1101

1 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 2 de 4













CSV

362

9097

5877

9329

9238

1101

1 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 3 de 4








CSV

362

9097

5877

9329

9238

1101

1 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 4 de 4









CSV

362

9097

5877

9329

9238

1101

1 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

2019-12-13T125758+0100

Espantildea

Paacutegina 1 de 21







CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 2 de 21





CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 3 de 21





Carga docente (h)











6 42 28 42 4 4 BiDALab



6 42 28 42 25 21 TODOS



CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 4 de 21




Catedraacutetico de

Universidad

Profesor Titular de

Universidad

Profesor Contratado

Doctor

Profesor Ayudante

Doctor


5 (24) 6 (35) 8 (29) 2 (12)

Trienios 43 31 33 5

Sexenios 20 13 13 0



137 113 121 16


35 39 42 2






22 24 40 14


CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 5 de 21






universitaria











CD5 5 2 3 17 3 ATC HPCN

CD6 6 2 4 25 4 ATC HPCN

CD7 5 3 3 17 1 CCIA GAA

CD8 6 3 3 19 1 CCIA GAA





TU5 4 2 4 21 4 ATC HPCN

TU6 8 3 5 25 2 ATC HPCN



CU3 12 6 6 37 5 CCIA GAA


CU5 7 4 5 22 14 LSI GNB

TOTAL 112 46 61 386 118 -


CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 6 de 21





















CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

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erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 7 de 21





















CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 8 de 21























CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 9 de 21






















CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s























CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s























CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s
























CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s





















CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s


















CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s






















CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s












CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s















CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s



















CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s





















CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s















CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s








CSV

363

7227

7263

1468

7723

0039

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

2019-12-17T135735+0100

Espantildea







PERSONAL LABORAL









SV 3

5563

6984

8875

6447

1420

005

- Ver

ifica

ble

en h

ttps

sed

eed

ucac

ion

gob

esc

id y

Car

peta

Ciu

dada

na h

ttps

sed

ead

min

istra

cion

gob

es






CSV

355

6369

8488

7564

4714

2000

5 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

2019-10-14T104213+0200

Espantildea












CSV

362

9101

4397

3192

2158

0948

7 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s


Otros espacios






CSV

362

9101

4397

3192

2158

0948

7 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s


















362

9101

4397

3192

2158

0948

7 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s











CSV

362

9101

4397

3192

2158

0948

7 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s








CSV

362

9101

4397

3192

2158

0948

7 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

2019-12-13T125955+0100

Espantildea



TASA DE ABANDONO

TASA DE EFICIENCIA



80 20 80



90 10 95



60 15 85



85 15 85



TASA DE ABANDONO

TASA DE EFICIENCIA



90 10 90



90 10 80



90 10 90


355

6370

5528

1804

8789

8015

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s


CSV

355

6370

5528

1804

8789

8015

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

2019-10-14T104241+0200

Espantildea

2019-12-19T085354+0100

Espantildea

Contenidos

ECTS NIVEL 2 8

No No No

No No Siacute

No No No

ITALIANO OTRAS

5513 CONTENIDOS

5514 OBSERVACIONES

5515 COMPETENCIAS

55152 TRANSVERSALES

24 100

200 600

00 200

200 600

00 100

ECTS NIVEL 2 4

No No No

No No Siacute

No No No

ITALIANO OTRAS

5513 CONTENIDOS

5514 OBSERVACIONES

5515 COMPETENCIAS

55152 TRANSVERSALES

12 100

400 600

00 200

ECTS NIVEL 2 6

No No No

No No Siacute

No No No

ITALIANO OTRAS

5513 CONTENIDOS

5514 OBSERVACIONES

5515 COMPETENCIAS

55152 TRANSVERSALES

18 100

400 600

200 400

00 200

ECTS NIVEL 2 6

No No No

No No Siacute

No No No

ITALIANO OTRAS

5513 CONTENIDOS

5514 OBSERVACIONES

5515 COMPETENCIAS

55152 TRANSVERSALES

18 100

400 600

00 200

ECTS NIVEL 2 6

No No No

No No Siacute

No No No

ITALIANO OTRAS

5513 CONTENIDOS

5514 OBSERVACIONES

5515 COMPETENCIAS

55152 TRANSVERSALES

18 100

400 600

00 200

ECTS NIVEL 2 6

No No No

No No Siacute

No No No

ITALIANO OTRAS

5513 CONTENIDOS

5514 OBSERVACIONES

5515 COMPETENCIAS

55152 TRANSVERSALES

14 100

16 100

400 600

00 200

ECTS NIVEL 2 6

No No No

No No Siacute

No No No

ITALIANO OTRAS

5513 CONTENIDOS

5514 OBSERVACIONES

5515 COMPETENCIAS

55152 TRANSVERSALES

16 100

400 600

50 200

350 500

00 200

ECTS NIVEL 2 6

No No No

No No Siacute

No No No

ITALIANO OTRAS

5513 CONTENIDOS

5514 OBSERVACIONES

5515 COMPETENCIAS

55152 TRANSVERSALES

No existen datos

16 100

12 100

200 500

00 200

ECTS NIVEL 2 12

No No No

No No Siacute

No No No

ITALIANO OTRAS

No existen datos

5513 CONTENIDOS

5514 OBSERVACIONES

5515 COMPETENCIAS

55152 TRANSVERSALES

100 50

20 100

00 300

700 1000

29 100 40

35 100 24

24 100 22

80 20 80

CODIGO TASA VALOR

No existen datos

No procede

28049 Madrid Madrid

113 SOLICITANTE

28049 Madrid Madrid

52 52 CSV

Paacutegina 1 de 2









ASPECTOS A SUBSANAR

















SV 3

6372

2671

1627

3770

7782

868

- Ver

ifica

ble

en h

ttps

sed

eed

ucac

ion

gob

esc

id y

Car

peta

Ciu

dada

na h

ttps

sed

ead

min

istra

cion

gob

es

Paacutegina 2 de 2



























CSV

363

7226

7116

2737

7077

8286

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 1 de 10

Apartado 2 Anexo 1











SV 3

6372

2671

1627

3770

7782

868

- Ver

ifica

ble

en h

ttps

sed

eed

ucac

ion

gob

esc

id y

Car

peta

Ciu

dada

na h

ttps

sed

ead

min

istra

cion

gob

es

Paacutegina 2 de 10



12

13




SV 3

6372

2671

1627

3770

7782

868

- Ver

ifica

ble

en h

ttps

sed

eed

ucac

ion

gob

esc

id y

Car

peta

Ciu

dada

na h

ttps

sed

ead

min

istra

cion

gob

es

Paacutegina 3 de 10








SV 3

6372

2671

1627

3770

7782

868

- Ver

ifica

ble

en h

ttps

sed

eed

ucac

ion

gob

esc

id y

Car

peta

Ciu

dada

na h

ttps

sed

ead

min

istra

cion

gob

es

Paacutegina 4 de 10







CSV

363

7226

7116

2737

7077

8286

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 5 de 10










CSV

363

7226

7116

2737

7077

8286

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 6 de 10





16









SV 3

6372

2671

1627

3770

7782

868

- Ver

ifica

ble

en h

ttps

sed

eed

ucac

ion

gob

esc

id y

Car

peta

Ciu

dada

na h

ttps

sed

ead

min

istra

cion

gob

es

Paacutegina 7 de 10

















SV 3

6372

2671

1627

3770

7782

868

- Ver

ifica

ble

en h

ttps

sed

eed

ucac

ion

gob

esc

id y

Car

peta

Ciu

dada

na h

ttps

sed

ead

min

istra

cion

gob

es

Paacutegina 8 de 10












SV 3

6372

2671

1627

3770

7782

868

- Ver

ifica

ble

en h

ttps

sed

eed

ucac

ion

gob

esc

id y

Car

peta

Ciu

dada

na h

ttps

sed

ead

min

istra

cion

gob

es

Paacutegina 9 de 10












CSV

363

7226

7116

2737

7077

8286

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s



CSV

363

7226

7116

2737

7077

8286

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

CSV

363

7226

7116

2737

7077

8286

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

CSV

363

7226

7116

2737

7077

8286

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

CSV

363

7226

7116

2737

7077

8286

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s





CSV

363

7226

7116

2737

7077

8286

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s

CSV

363

7226

7116

2737

7077

8286

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

http

ss

ede

adm

inis

traci

ong

obe

s








Atentamente


Director adjunto

CSV

363

7226

7116

2737

7077

8286

8 - V

erifi

cabl

e en

http

ss

ede

educ

acio

ngo

bes

cid

y C

arpe

ta C

iuda

dana

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October 8th 2019





Sincerely


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Genova 7102019







understanding




Sincerely


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08 Oct 2019


CSV

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s














2019-12-17T135610+0100

Espantildea

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2019-07-02T142126+0200

Espantildea




X


X


X


X


X


CSV

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Espantildea

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Paacutegina 3 de 9

















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Paacutegina 4 de 9











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Paacutegina 7 de 9















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Paacutegina 8 de 9












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ong

obe

s

Paacutegina 9 de 9


CSV

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inis

traci

ong

obe

s

2019-12-13T125737+0100

Espantildea

Paacutegina 1 de 4






1st Semester





Computing [6 ECTS]

Materia 5 Research


[6 ECTS]


[12 ECTS]

2nd Semester





CSV

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5877

9329

9238

1101

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Paacutegina 2 de 4













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inis

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s

Paacutegina 3 de 4








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traci

ong

obe

s

Paacutegina 4 de 4









CSV

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1101

1 - V

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ss

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traci

ong

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s

2019-12-13T125758+0100

Espantildea

Paacutegina 1 de 21







CSV

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7227

7263

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0039

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s

Paacutegina 2 de 21





CSV

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7263

1468

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0039

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s

Paacutegina 3 de 21





Carga docente (h)











6 42 28 42 4 4 BiDALab



6 42 28 42 25 21 TODOS



CSV

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dana

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inis

traci

ong

obe

s

Paacutegina 4 de 21




Catedraacutetico de

Universidad

Profesor Titular de

Universidad

Profesor Contratado

Doctor

Profesor Ayudante

Doctor


5 (24) 6 (35) 8 (29) 2 (12)

Trienios 43 31 33 5

Sexenios 20 13 13 0



137 113 121 16


35 39 42 2






22 24 40 14


CSV

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1468

7723

0039

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acio

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ta C

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s

Paacutegina 5 de 21






universitaria











CD5 5 2 3 17 3 ATC HPCN

CD6 6 2 4 25 4 ATC HPCN

CD7 5 3 3 17 1 CCIA GAA

CD8 6 3 3 19 1 CCIA GAA





TU5 4 2 4 21 4 ATC HPCN

TU6 8 3 5 25 2 ATC HPCN



CU3 12 6 6 37 5 CCIA GAA


CU5 7 4 5 22 14 LSI GNB

TOTAL 112 46 61 386 118 -


CSV

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7263

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Paacutegina 6 de 21





















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s

Paacutegina 7 de 21





















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0039

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Paacutegina 8 de 21























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inis

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Paacutegina 9 de 21






















CSV

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1468

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0039

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inis

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ong

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CSV

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inis

traci

ong

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CSV

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CSV

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ong

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7263

1468

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inis

traci

ong

obe

s








CSV

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1468

7723

0039

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s

2019-12-17T135735+0100

Espantildea







PERSONAL LABORAL









SV 3

5563

6984

8875

6447

1420

005

- Ver

ifica

ble

en h

ttps

sed

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ucac

ion

gob

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id y

Car

peta

Ciu

dada

na h

ttps

sed

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min

istra

cion

gob

es






CSV

355

6369

8488

7564

4714

2000

5 - V

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ong

obe

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2019-10-14T104213+0200

Espantildea












CSV

362

9101

4397

3192

2158

0948

7 - V

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ong

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Otros espacios






CSV

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ta C

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traci

ong

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s

2019-12-13T125955+0100

Espantildea



TASA DE ABANDONO

TASA DE EFICIENCIA



80 20 80



90 10 95



60 15 85



85 15 85



TASA DE ABANDONO

TASA DE EFICIENCIA



90 10 90



90 10 80



90 10 90


355

6370

5528

1804

8789

8015

8 - V

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traci

ong

obe

s


CSV

355

6370

5528

1804

8789

8015

8 - V

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e en

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educ

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ta C

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ong

obe

s

2019-10-14T104241+0200

Espantildea

2019-12-19T085354+0100

Espantildea

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