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Propuestas de TFM

* Predicción de la aparición de brotes de infecciones bacterianas resistentes: Para este proyecto se deberán técncias de aprendizaje computacional aplicadas a la predicción de series temporales. Lenguajes recomendados R y Python

* Técnicas de Deep Learning para la predicción de la calidad del aire: El objetivo es comparar diferentes arquitecturas de redes neuronales de aprendizaje profundo para la predicción de las series temporales sobre la calidad del aire. Lenguaje recomendado Python/Keras.

* Además de estas líneas, próximamente se va a publicar dos becas para la realización del TFM, lanzadas en colaboración con las siguientes empresas:

PROSUR que lanzará una beca de 500 euros al mes para la realización del TFM relacionado con el análisis de datos y modelos predictivos en el campo del análisis químico de compuestos. Primafrio que lanzará dos becas de 390 euros al mes para desarrollar TFM sobre análisis de datos y la creación de modelos predictivos en el campo de la logística.

teach/tfm.txt · Last modified: 2019/10/06 12:15 by jpalma
Trace: tfm
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