Oferta de TFT

El objetivo del proyecto es diseñar e implementar un sistema avanzado de consulta de documentos a gran escala mediante la técnica de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) que permita a los usuarios realizar preguntas en lenguaje natural sobre los documentos. El sistema deberá ser capaz de recuperar la información más relevante de los documentos y utilizarla para generar respuestas precisas y contextualizadas, superando las limitaciones de los buscadores tradicionales. Este proyecto no solo abordará los desafíos del procesamiento de lenguaje natural y la gestión de datos a gran escala, sino que también ofrecerá una experiencia práctica en la implementación de arquitecturas de software modernas y el uso de modelos de lenguaje (LLMs), preparando al estudiante para afrontar problemas de vanguardia en el campo de la inteligencia artificial.

No es necesario tener conocimientos previos de lingüística ni sobre lengua española.

1. Introducción y Contexto

En la educación actual, el uso de tecnologías avanzadas, como la inteligencia artificial (IA), está revolucionando los métodos de enseñanza y aprendizaje. En particular, Moodle, una plataforma de aprendizaje ampliamente utilizada, ofrece el plugin Virtual Programming Lab (VPL) que facilita la evaluación automática de ejercicios de programación, permitiendo a los estudiantes trabajar en sus habilidades de programación de forma autónoma y a los profesores gestionar eficientemente las tareas de evaluación.

Sin embargo, el proceso de aprendizaje de programación puede beneficiarse significativamente con la incorporación de tecnologías de IA que proporcionen asistencia personalizada y mejoras en la experiencia tanto de los estudiantes como de los profesores. Este proyecto propone la integración de ayuda basada en IA en el plugin VPL para Moodle, ofreciendo sugerencias inteligentes, retroalimentación automática y apoyo en la evaluación.

2. Objetivos del Proyecto

El objetivo principal del proyecto es diseñar e implementar una extensión del plugin VPL de Moodle que permita la integración de ayuda de IA en diversos puntos del proceso educativo, tanto para estudiantes como para profesores. Para alcanzar este objetivo, se desarrollará un tipo de subplugin de VPL cuyas instancias actúen como una interfaz de intermediación entre el plugin VPL y diferentes proveedores de servicios de IA.

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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).

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).

Dos de los elementos básicos para el diseño de sistemas de visión autónomos tienen que ver con el conocimiento de la estructura tridimensional del entorno y del desplazamiento de los objetos en la escena. Dada una secuencia de imágenes, o un vídeo de una escena real, el objetivo de este TFT es aplicar técnicas de visión por ordenador para obtener un modelo 3D de la escena y estimar el movimiento de los objetos. Se emplearán técnicas de visión y redes neuronales.

Este Trabajo de Fin de Título consistirá en el diseño y desarrollo de un tutor inteligente basado en la API de ChatGPT que permitirá a los estudiantes de informática el aprendizaje autónomo y personalizado de la programación a través de ejercicios prácticos y asistencia instantánea.

El proyecto contempla el desarrollo de una plataforma web que presente una serie de ejercicios de programación de dificultad progresiva. El estudiante podrá acceder a estos ejercicios y comenzar a resolverlos utilizando el lenguaje de programación objeto de estudio. Durante el proceso, el tutor inteligente, alimentado por la API de ChatGPT, ofrecerá apoyo interactivo, proporcionando pistas, explicaciones y ejemplos de código según sea necesario.

La aplicación también incluirá un módulo de seguimiento que registrará el progreso del estudiante.

Objetivo: Desarrollar una aplicación móvil multiplataforma para visualizar, calibrar y registrar dataciones radiocarbónicas.

Descripción: Se propone implementar una app que permita acceder a dataciones radiocarbónicas arqueológicas, visualizarlas de forma interactiva y realizar calibraciones basadas en bibliotecas científicas. Se tomarán como base los datos y flujo actual de la plataforma las del proyecto 14C Canarias (ULL).