Última actualización: 22/12/2023


Curso Académico: 2023/2024

Trabajo Fin de Máster
(19294)
Máster Universitario en Aprendizaje Automático para la Salud (Plan: 480 - Estudio: 359)
Escuela de Ingeniería y Ciencias Básicas


Coordinador/a: GOMEZ VERDEJO, VANESSA

Departamento asignado a la asignatura: Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones

Tipo: Trabajo Fin de Máster
Créditos: 9.0 ECTS

Curso:
Cuatrimestre:




Requisitos (Asignaturas o materias cuyo conocimiento se presupone)
La defensa pública del Trabajo Fin de Master o TFM se producirá cuando el estudiante haya superado todas las asignaturas del máster, dentro de los periodos habilitados a este fin en el calendario académico vigente para estos estudios y de acuerdo a las normas establecidas por la Universidad y a la regulación propia del Máster.
Objetivos
El objetivo del TFM es que el alumno desarrolle de forma individual un trabajo original y riguroso con carácter innovador, donde demuestre los conocimientos adquiridos a lo largo del máster en técnicas de aprendizaje máquina y salud por lo que deberá estar relacionado con alguna o varias de las asignaturas objeto de la titulación.
Competencias y resultados del aprendizaje
Descripción de contenidos: Programa
Esta materia supone el culmen de las habilidades y destrezas adquiridas en el máster con el objetivo de formar científicos capaces de combinar las áreas de la bioingeniería y el aprendizaje automático. Para ello el alumno deberá realizar un trabajo guiado en el que se proporciona una orientación y seguimiento apropiados al nivel de su madurez científica.
Actividades formativas, metodología a utilizar y régimen de tutorías
AF5 Tutorías AF7 Trabajo individual del estudiante AF8 Exámenes parciales y finales
Sistema de evaluación
  • Peso porcentual del Examen Final 100
  • Peso porcentual del resto de la evaluación 0
Matriz de evaluación
Contenido detallado de la asignatura o información adicional para TFM
Información Adicional

El programa de la asignatura podría sufrir alguna variación por causa de fuerza mayor debidamente justificada o por eventos académicos comunicados con antelación.