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En este apartado se irán publicando tanto propuestas concretas como ideas preliminares de TFT que los profesores vayan realizando, incluyendo las que se desarrollarán en colaboración con empresas. Para incluir una nueva propuesta, deberán enviar un correo a sri.eii@ulpgc.es con el título provisional y, opcionalmente, un breve párrafo descriptivo.


Los estudiantes interesados deben ponerse en contacto con el proponente con vistas a la posible asignación del trabajo.


IMPORTANTE: se muestra la oferta disponible para el curso actual, la correspondiente al curso 23/24 está en fase de elaboración y se publicará entre julio y septiembre.



Los visitantes ya conocen las zonas más populares del país. Esta aplicación para web y/o móvil de ayuda turística puede conectar a los nativos con los turistas e informarles sobre los lugares ocultos o menos conocidos que generalmente no reciben la atención que merecen. Esto ayudará al turista a conocer aún más íntimamente su destino.

Contacto: Luis Hernández -- luismiguel.hernandez@ulpgc.es
Titulaciones relacionadas: Grado en Ingeniería Informática

Partiendo de unos videos de corredores grabados desde ángulos distintos, el trabajo consistirá en etiquetar a los corredores, obtener imágenes representativas de cada individuo y procesarlas usando un método de re-identificación basado en redes neuronales para determinar si es posible identificar a un individuo en el resto de sus imágenes.

Contacto: Oliverio Santana -- oliverio.santana@ulpgc.es

Partiendo de unos videos submarinos tomados en una playa, el trabajo consistirá en obtener fotogramas independientes, etiquetarlos y entrenar una red neuronal para que detecte distintas especies. En base a los resultados obtenidos, se planteará un estudio del número de peces de cada especie presente a lo largo del tiempo.

Contacto: Oliverio Santana -- oliverio.santana@ulpgc.es

Este Trabajo Fin de Grado plantea el desarrollo de un "cuadro de mando" como componente Angular (se puede estudiar trabajar con otro framework), diseñado para integrar diversas visualizaciones de datos y conectarlas a través de eventos. El objetivo es crear una herramienta interactiva y altamente configurable que facilite la gestión y análisis de información compleja, mejorando así la toma de decisiones y la presentación de datos en tiempo real en diversas aplicaciones.

Contacto: Marilola Afonso -- marilola.afonso@ulpgc.es

Este Trabajo Fin de Grado se enfocará en el estudio, mejora e integración de herramientas de visualización para datos bioinformáticos en la plataforma Nextgendem, esta plataforma ya cuenta con varios: alineamientos múltiples y árboles filogenéticos principalmente. Se propone ampliar el catálogo de visualizadores disponibles, mejorando la interfaz y la experiencia del usuario para facilitar el análisis e interpretación de complejas estructuras de datos genéticos.

Contacto: Marilola Afonso -- marilola.afonso@ulpgc.es

Este Trabajo Fin de Grado propone estudiar la plataforma Nextgendem, evaluando su aplicabilidad y eficacia en el análisis de datos de células humanas, así como su potencial uso en estudios de virus y bacterias que afectan a humanos. Se investigará cómo esta herramienta puede contribuir a avances significativos en la comprensión de enfermedades y en el desarrollo de nuevas terapias, mediante el análisis detallado y la interpretación de complejos datasets genómicos.

Contacto: Marilola Afonso -- marilola.afonso@ulpgc.es

Varios TFT orientados a la implementación de demostradores online en las áreas del procesamiento de imágenes a bajo nivel y la visualización y manipulación de gráficos por computador.

Contacto: Nelson Monzón -- nelson.monzon@ulpgc.es

Varios TFT que hacen uso de cámaras PTZ y técnicas de aprendizaje automático para el procesamiento de las imágenes.

Contacto: Nelson Monzón -- nelson.monzon@ulpgc.es

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Contacto: Luis Doreste -- luis.doreste@ulpgc.es
Titulaciones relacionadas: Grado en Ingeniería Informática

Se trata de un proyecto dedicado a la aplicación de técnicas avanzadas de aprendizaje profundo para la reidentificación precisa y segura de orejas de neonatos a lo largo del tiempo. Esta innovadora solución tiene como objetivo superar los desafíos asociados con el cambio físico rápido y constante en neonatos, proporcionando una herramienta confiable para la identificación única y continua de cada niño. Se requieren habilidades en algún framework de deep learning (Keras o Pytorch).

Contacto: David Freire -- david.freire@ulpgc.es

El proyecto tiene como objetivo desarrollar un sistema de detección y comparación de tatuajes mediante el uso de redes neuronales. Al aprovechar las capacidades de aprendizaje profundo, el sistema analizará características clave de los tatuajes, permitiendo una evaluación precisa de su similitud. Se requieren habilidades en algún framework de deep learning (Keras o Pytorch).

Contacto: David Freire -- david.freire@ulpgc.es

Se proponen TFG que exploren la tecnología actual de generación automática de imágenes, por ejemplo para generar ilustraciones o diagramas que acompañen a presentaciones, guías o manuales. Las herramientas de referencia son Stable Diffusion y ChatGPT. El TFG concreto se acordará con el/la estudiante interesado/a.

Contacto: José Miguel Santos -- josemiguel.santos@ulpgc.es

El objetivo es construir una interfaz web orientada al diseño de prompts para GPT para la evaluación automática de ejercicios. Se trata de adaptar el concepto del playground de OpenAI/GPT hacia una interfaz más sofisticada en la que se puedan escoger respuestas de estudiantes desde una base de datos para hacer ensayos del desempeño de los distintos prompts.

Contacto: José Miguel Santos -- josemiguel.santos@ulpgc.es

Se ofrecen varios TFG que giran en torno a aprovechar la tecnología de OpenAI (GPT) para la asistencia en la evaluación de pruebas escritas. Por ejemplo, implementar una demostración mediante un plugin de Moodle; generador automático de ejercicios; etc. El TFG concreto se acordará con el/la estudiante interesado/a. 

Contacto: José Miguel Santos -- josemiguel.santos@ulpgc.es

El trabajo consiste en extraer todas las expresiones y locuciones del Diccionario de la Lengua Española de la Real Academia Española, clasificarlas adecuadamente en una base de datos de tal forma que se contemple la formas flexivas de cada una, si las hubiere, y posibles distancias entre las palabras que las componen. Habría que realizar dos aplicaciones, una de escritorio para extraer y clasificar todas las expresiones y locuciones y un servicio web que pasándole una oración o un texto nos devuelva las expresiones y/o locuciones encontradas. Este trabajo puede ser remunerado.

Contacto: Francisco Carreras -- francisco.carreras@ulpgc.es

La idea es crear grupos de palabras relacionadas semánticamente en niveles de cercanía semántica a partir de diferentes diccionarios y recursos lingüísticos de los que ya dispone la División de Lingüística Computacional y Procesamiento del Lenguaje Natural del IATEXT. Esto grupos permitirán hacer búsquedas semánticas en Buscadores-IL diseñados con tecnología InteLiText (https://iatext.ulpgc.es/sites/default/files/InteLiText.pdf). Este trabajo puede ser remunerado.

Contacto: Francisco Carreras -- francisco.carreras@ulpgc.es

A partir de diferentes diccionarios conocidos y de otras fuentes con información lingüística de las que dispone la División de Lingüística Computacional y Procesamiento del Lenguaje Natural del IATEXT, se trata de crear una aplicación web que muestre toda la información lingüística relacionada con una palabra de entrada. Dado que se trata de mucha información, el principal reto es diseñar una web en capas o menús de forma que el usuario pueda moverse con facilidad a través de toda la información lingüística relacionada con la palabra de entrada. Se necesitan habilidades en el diseño de páginas web.

Contacto: Francisco Carreras -- francisco.carreras@ulpgc.es

Disponemos de una gran cantidad de palabras segmentadas en sílabas, con las que entrenar una red neuronal local para comprobar su potencialidad y eficacia en la respuesta ante nuevas entradas.

Contacto: Francisco Carreras -- francisco.carreras@ulpgc.es

La aplicación web usa una base de datos que ya está diseñada y contiene numerosas oraciones analizadas sintácticamente. La aplicación debe permitir seleccionar oraciones en base a diferentes criterios y permitir al usuario analizarla manualmente y la aplicación le marcará los errores encontrados si los hubiera. Los errores se detectan comparando con el análisis almacenado en la base de datos. También se debe permitir seleccionar oraciones según diferentes criterios para mostrar el análisis de cada una de ellas. Este trabajo se puede remunerar.

Contacto: Francisco Carreras -- francisco.carreras@ulpgc.es

Se debe desarrollar una aplicación web que muestre en un grafo las relaciones que existen entre las palabras de una oración. Dichas relaciones están almacenadas en una base de datos. Este trabajo se puede remunerar.

Contacto: Francisco Carreras -- francisco.carreras@ulpgc.es
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La Escuela de Ingeniería Informática imparte las titulaciones de Grado en Ingeniería Informática y Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos.

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