COMPETENCIAS 1. TRANSVERSALES/GENÉRIC0S: 1.1. Conocimientos generales básicos 1.2. Capacidad de análisis y síntesis 1.3. Capacidad para aplicar los conocimientos adquiridos 1.4. Resolución de problemas 1.5. Capacidad de integración de conocimiento 2. ESPECÍFICAS: (Cognitivas) 2.1. Fundamentos matemáticos del tratamiento de señales 2.2. Conocimiento generales sobre potenciales aplicaciones del tratamiento de textos, voz, imagen y video en el ámbito de los datos masivos 2.3. Subsistemas básicos de las aplicaciones de tratamiento de información multimedia en el ámbito de los datos masivos. (Procedimentales/Instrumentales) 2.5. Utilización de software para el tratamiento de señales. 2.6. Manejo de las herramientas básicas de tratamiento de señales en el ámbito de los datos masivos. 2.7. Resolución de problemas en el ámbito de los datos masivos mediante combinación de herramientas básicas. (Actitudinales) 2.8. Trabajo autónomo y en equipo 2.9. Toma de decisiones 2.10. Capacidad de análisis y resolución de problemas

El objetivo de esta asignatura es describir herramientas de análisis automático de texto, voz, audio, imagen y vídeo en el ámbito de los datos masivos, siguiendo para ello una aproximación de Aprendizaje Basado en Proyectos. Adicionalmente, se dedicarán algunas sesiones de la asignatura a tratar un tema de enorme interés social, como la salud, desde al perspectiva del análisis de datos. La orientación de la asignatura será práctica, alternándose sesiones de teoría con sesiones de prácticas en el laboratorio; de este modo, el alumno estará capacitado para realizar trabajos prácticos sobre los que será evaluado. Se describirán brevemente tecnologías y después aplicaciones de las mismas. Se hará énfasis en las aplicaciones en el ámbito de los datos masivos, con el objetivo de motivar el empleo de diversas herramientas de análisis automático desde una perspectiva realista de uso. El programa de la asignatura es el siguiente y se orienta hacia lo que actualmente se denomina ¿analytics¿ (vs. análisis) de información multimedia. Se trata de un campo que hace uso intensivo de matemáticas y estadística con el fin de extraer información de los datos (análisis) para llegar más allá y proporcionar recomendaciones, sistemas de ayuda a la decisión, etc. 0.- Presentación de la asignatura 1.- Image and Video Analytics 1.1.- Tecnologías 1.1.1- Conceptos básicos de tratamiento de Imagen y Vídeo 1.1.2- Representación de imágenes 1.1.3- Recuperación de Imagen y Vídeo 1.1.4- Categorización de imágenes 1.1.5- Introducción a las CNNs en el ámbito de Image and Video Analytics 1.2.- Aplicaciones 1.2.1- Sistemas de Ayuda al Diagnóstico basados en Imagen Médica 2.- Speech Analytics 2.1.- Tecnologías 2.1.1.- Fundamentos de Análisis de Voz 2.1.2.- Biometría (Reconocimiento de locutores) 2.1.3.- Reconocimiento de habla / Procesamiento de Lenguaje Natural 2.2.- Aplicaciones 2.2.1.- Identificación de locutores 3.- Big Data en el ámbito de la Salud 3.1.- De la monitorización ambulatoria a las aplicaciones móviles en el ámbito de la Salud

La asignatura se impartirá mediante clases de dos tipos: teoría y prácticas de laboratorio. TEORÍA (1.5 ECTS) Las clases de teoría serán lecciones magistrales con uso de transparencias u otros medios audiovisuales para presentar e ilustrar conceptos. Las clases de teoría podrán combinarse con la realización de ejercicios, demostraciones software y realización de presentaciones por parte de los alumnos. PRÁCTICAS (1.5 ECTS) Se ilustrarán conceptos básicos mediante prácticas de laboratorio. El alumno participará activamente en su implementación. Las prácticas serán de dos tipos: - Prácticas guiadas - Práctica abiertas: resolución de problemas mediante análisis automático de información multimedia.