Sistemas de Percepción
(Curso Académico 2021 - 2022)
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1. Datos descriptivos de la asignatura
  • Código: 335662145
  • Centro: Escuela de Doctorado y Estudios de Postgrado
  • Lugar de impartición: Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología. Sección de Ingeniería Industrial
  • Titulación: Máster Universitario en Ingeniería Industrial
  • Plan de Estudios: 2017 (publicado en 31-07-2017)
  • Rama de conocimiento: Ingeniería y Arquitectura
  • Itinerario/Intensificación: Automática y Robótica
  • Departamento/s:
  • Área/s de conocimiento:
    • Arquitectura y Tecnología de Computadores
    • Ingeniería de Sistemas y Automática
  • Curso: 2
  • Carácter: Obligatoria especialidad
  • Duración: Primer cuatrimestre
  • Créditos ECTS: 3,0
  • Modalidad de impartición: Presencial
  • Horario: Ver horario
  • Dirección web de la asignatura: Ver web de la asignatura
  • Idioma: Castellano e Inglés (Decreto 168/2008: un 5% será impartido en Inglés)
2. Requisitos para cursar la asignatura
No se han establecido
3. Profesorado que imparte la asignatura

Profesor/a Coordinador/a: JOSE FRANCISCO SIGUT SAAVEDRA

General:
Nombre:
JOSE FRANCISCO
Apellido:
SIGUT SAAVEDRA
Departamento:
Ingeniería Informática y de Sistemas
Área de conocimiento:
Ingeniería de Sistemas y Automática
Grupo:
Único de teoría y prácticas
Contacto:
Teléfono 1:
922318267
Teléfono 2:
Correo electrónico:
jfsigut@ull.es
Correo alternativo:
Tutorías primer cuatrimestre:
DesdeHastaDíaHora incialHora finalLocalizaciónPlantaDespacho
Todo el cuatrimestre Jueves 16:00 19:00 Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología - Módulo A - AN.4A ESIT 2 P2.028
Todo el cuatrimestre Viernes 10:00 13:00 Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología - Módulo A - AN.4A ESIT 2 P2.028
Observaciones:
Tutorías segundo cuatrimestre:
DesdeHastaDíaHora incialHora finalLocalizaciónPlantaDespacho
Todo el cuatrimestre Jueves 16:00 19:00 Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología - Módulo A - AN.4A ESIT 2 P2.028
Todo el cuatrimestre Viernes 10:00 13:00 Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología - Módulo A - AN.4A ESIT 2 P2.028
Observaciones:
General:
Nombre:
JOSE LUIS
Apellido:
SANCHEZ DE LA ROSA
Departamento:
Ingeniería Informática y de Sistemas
Área de conocimiento:
Ingeniería de Sistemas y Automática
Grupo:
Único de teoría y prácticas
Contacto:
Teléfono 1:
922845043
Teléfono 2:
Correo electrónico:
jsanrosa@ull.es
Correo alternativo:
Tutorías primer cuatrimestre:
DesdeHastaDíaHora incialHora finalLocalizaciónPlantaDespacho
Todo el cuatrimestre Jueves 10:30 12:30 Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología - Módulo A - AN.4A ESIT 2 P2.045
Todo el cuatrimestre Viernes 10:30 12:30 Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología - Módulo A - AN.4A ESIT 2 P2.045
Todo el cuatrimestre Martes 16:00 18:00 Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología - Módulo A - AN.4A ESIT 2 P2.045
Observaciones: Mientras estemos el escenario de docencia con presencialidad adaptada las tutorías serán online, a través de Google Meet. Una vez se esté en el escenario 0 de presencialidad completa las tutorías podrán ser tanto presenciales como online. En ambos casos el alumno enviará un correo al profesor que creará un evento en el calendar que aparecerá tanto en el calendario del profesor como del alumno y desde el cual se podrá acceder al meet. Cualquier incidencia en las tutorías será comunicada a través de la página: https://sites.google.com/ull.edu.es/joseluissanchezdelarosa/pagina-principal y en el campus virtual de las asignaturas que se estén impartiendo en ese momento.
Tutorías segundo cuatrimestre:
DesdeHastaDíaHora incialHora finalLocalizaciónPlantaDespacho
Todo el cuatrimestre Martes 17:30 18:30 Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología - Módulo A - AN.4A ESIT 2 P2.045
Todo el cuatrimestre Jueves 17:30 18:30 Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología - Módulo A - AN.4A ESIT 2 P2.045
Todo el cuatrimestre Martes 10:30 12:30 Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología - Módulo A - AN.4A ESIT 2 P2.045
Todo el cuatrimestre Jueves 10:30 12:30 Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología - Módulo A - AN.4A ESIT 2 P2.045
Observaciones: Una vez terminado el periodo lectivo del segundo cuatrimestre y hasta el inicio del curso escolar siguiente el horario de las tutorías será Martes y Jueves de 10:00 a 13:00 Mientras estemos el escenario de docencia con presencialidad adaptada las tutorías serán online, a través de Google Meet. Una vez se esté en el escenario 0 de presencialidad completa las tutorías podrán ser tanto presenciales como online. En ambos casos el alumno enviará un correo al profesor que creará un evento en el calendar que aparecerá tanto en el calendario del profesor como del alumno y desde el cual se podrá acceder al meet. Cualquier incidencia en las tutorías será comunicada a través de la página: https://sites.google.com/ull.edu.es/joseluissanchezdelarosa/pagina-principal y en el campus virtual de las asignaturas que se estén impartiendo en ese momento.
4. Contextualización de la asignatura en el plan de estudio
  • Bloque formativo al que pertenece la asignatura: Automática y Robótica
  • Perfil profesional: Ingeniería Industrial
5. Competencias

Específicas: Automática y robótica

  • RA1 - Saber aplicar técnicas de programación adecuadas para el desarrollo de software sobre sistemas de control y supervisión de propósito específico atendiendo a las particularidades del hardware y de los sistemas operativos.
  • RA2 - Capacidad para el diseño de sistemas de control y regulación automáticos en entornos industriales y análisis de su rendimiento.
  • RA3 - Dominio de algoritmos de control avanzados y de aspectos relacionados con su implementación práctica.
  • RA4 - Conocer los fundamentos y tecnologías de la robótica actual.
  • RA5 - Seleccionar e integrar adecuadamente los algoritmos de control y el software específico junto a los sistemas de captación, actuación y procesamiento de la información en la automatización de un sistema.
  • RA6 - Capacidad de análisis de un problema de percepción del entorno tridimensional seleccionando los componentes adecuados para su solución, extraer información del entorno, procesarla y clasificarla

Generales

  • CG4 - Realizar investigación, desarrollo e innovación en productos, procesos y métodos.
  • CG10 - Saber comunicar las conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.

Básicas

  • CB10 - Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.

Específicas: Tecnologías industriales

  • TI8 - Capacidad para diseñar y proyectar sistemas de producción automatizados y control avanzado de procesos.
6. Contenidos de la asignatura

Contenidos teóricos y prácticos de la asignatura

- Profesor: José Luis Sánchez de la Rosa

Tema 1. Introducción a la programación en Python. Elementos básicos.
Tema 2. Extensión del Python: paquetes NumPy y Matplotlib. 
Tema 3. Introducción a openCV-Python.

Prácticas:
Prácticas de simulación en Python.


- Profesor: José Francisco Sigut Saavedra

Tema 4. Fundamentos de Machine Learning y Deep Learning.
Tema 5. La librería Keras para Deep Learning.
Tema 6. Resolución de problemas de Deep Learning de clasificación de imágenes.

Prácticas:
Prácticas de simulación en Python con la librería Keras.

Actividades a desarrollar en otro idioma

En virtud de lo dispuesto en la normativa autonómica (Decreto 168/2008, de 22 de julio ), un 5% del contenido será impartido en inglés. Se utilizará documentación en inglés, cuyo uso será necesario para responder a preguntas o resolver ejercicios, de manera escrita, que formen parte de la evaluación de la asignatura.
 
7. Metodología y volumen de trabajo del estudiante

Descripción

La metodología docente de la asignatura consistirá en lo siguiente:
• Clases teóricas (1 hora a la semana) en las que se combinarán las tradicionales clases de pizarra con el uso de los medios audiovisuales disponibles, principalmente el cañón de proyección. Los alumnos podrán consultar y descargarse el material relativo a la asignatura en el Aula Virtual.
• Clases prácticas (1 hora a la semana) en el aula de clase, aula de ordenadores y laboratorio para llevar a cabo simulaciones del uso de las técnicas aprendidas en las clases teóricas y su implementación real con los recursos disponibles.
• El aula virtual se utilizará para poner a disposición del alumno las referencias a todos los recursos de la asignatura: apuntes, bibliografía, software, material, etc.

Actividades formativas en créditos ECTS, su metodología de enseñanza-aprendizaje y su relación con las competencias que debe adquirir el estudiante

Actividades formativas Horas presenciales Horas de trabajo autónomo Total horas Relación con competencias
Clases teóricas 9,00 0,00 9,0 [TI8], [RA5], [CG4], [CG10], [CB10], [RA1], [RA2], [RA3], [RA4], [RA6]
Clases prácticas (aula / sala de demostraciones / prácticas laboratorio) 14,00 0,00 14,0 [TI8], [RA5], [CG4], [CG10], [CB10], [RA1], [RA2], [RA3], [RA4], [RA6]
Realización de trabajos (individual/grupal) 3,00 15,00 18,0 [TI8], [RA5], [CG4], [CG10], [CB10], [RA1], [RA2], [RA3], [RA4], [RA6]
Estudio/preparación de clases teóricas 0,00 11,00 11,0 [TI8], [RA5], [CG4], [CG10], [CB10], [RA1], [RA2], [RA3], [RA4], [RA6]
Estudio/preparación de clases prácticas 0,00 12,00 12,0 [TI8], [RA5], [CG4], [CG10], [CB10], [RA1], [RA2], [RA3], [RA4], [RA6]
Preparación de exámenes 0,00 7,00 7,0 [TI8], [RA5], [CG4], [CG10], [CB10], [RA1], [RA2], [RA3], [RA4], [RA6]
Realización de exámenes 2,00 0,00 2,0 [TI8], [RA5], [CG4], [CG10], [CB10], [RA1], [RA2], [RA3], [RA4], [RA6]
Asistencia a tutorías 2,00 0,00 2,0 [TI8], [RA5], [CG4], [CG10], [CB10], [RA1], [RA2], [RA3], [RA4], [RA6]
Total horas
Total ECTS
8. Bibliografía / Recursos

Bibliografía complementaria

- Computer Vision: Algorithms and Applications. Richard Szeliski. 2011, Springer

Otros recursos

• Software:
- Lenguaje de programación Python, y paquetes y librerías complementarios. Entorno de programación Google Colab para ejecución de programas de Deep Learning.

• Hardware:
- Aula de ordenadores.
- Cámaras.
9. Sistema de evaluación y calificación

Descripción

La evaluación de la asignatura se rige por el Reglamento de Evaluación y Calificación de la Universidad de La Laguna (BOC de 19 de enero de 2016), o el que la Universidad tenga vigente, además de por lo establecido en la Memoria de Verificación inicial o posteriores modificaciones.

La evaluación continua estará orientada principalmente al trabajo práctico de la asignatura. Se valorarán los conocimientos básicos adquiridos sobre Deep Learning para clasificación de imágenes a través de una prueba de evaluación consistente en la resolución de un problema sencillo utilizando la programación en Python-Keras (60%). Se evaluará también el conocimiento del estudiante sobre conceptos fundamentales de la asignatura a través de una prueba objetiva (40%).

Como alternativa a la evaluación continua, se realizará un único examen, en las fechas de convocatoria oficiales, que incluirá todos los aspectos evaluables de la asignatura tanto teóricos como prácticos.

Estrategia Evaluativa

Tipo de prueba Competencias Criterios Ponderación
Pruebas objetivas [TI8], [CB10], [CG10], [CG4], [RA6], [RA5], [RA4], [RA3], [RA2], [RA1] Evaluación del conocimiento del estudiante sobre conceptos fundamentales de la asignatura. 40,00 %
Pruebas de ejecuciones de tareas reales y/o simuladas [RA6], [RA5], [RA4], [RA3], [RA2], [RA1] Evaluación de la ejecución de los programas realizados para resolver el problema propuesto. 60,00 %
10. Resultados de Aprendizaje
Una vez aprobada la asignatura, los alumnos serán capaces de:

• Aplicar las técnicas más adecuadas a un problema dado de visión por computador, especialmente en lo que se refiere a clasificación de imágenes.
• Utilizar un software específico para visión por computador/Deep Learning.
• Clasificar imágenes a un nivel sencillo utilizando características 2D y 3D.
11. Cronograma / calendario de la asignatura

Descripción

* La distribución de los temas por semana es orientativo, puede sufrir cambios según las necesidades de organización docente.

La asignatura se desarrolla a lo largo de las 15 semanas del 1º cuatrimestre según la estructura que se expone a
continuación:
• 1 hora a la semana de teoría impartida en el aula de clase.
• 1 hora a la semana de prácticas de simulación y/o de laboratorio.

Primer cuatrimestre

Semana Temas Actividades de enseñanza aprendizaje Horas de trabajo presencial Horas de trabajo autónomo Total
Semana 1: Tema 1 - Impartición de la teoría relativa a estos temas.
- Sesión de prácticas relativa a estos temas.
2.00 2.00 4.00
Semana 2: Tema 1 - Impartición de la teoría relativa a estos temas.
- Sesión de prácticas relativa a estos temas.
2.00 2.00 4.00
Semana 3: Tema 2 - Impartición de la teoría relativa a estos temas.
- Sesión de prácticas relativa a estos temas.
2.00 2.00 4.00
Semana 4: Tema 3 - Impartición de la teoría relativa a estos temas.
- Sesión de prácticas relativa a estos temas.
2.00 2.00 4.00
Semana 5: Tema 3 - Impartición de la teoría relativa a estos temas.
- Sesión de prácticas relativa a estos temas.
2.00 2.00 4.00
Semana 6: Tema 4 - Impartición de la teoría relativa a estos temas.
- Sesión de prácticas relativa a estos temas.
2.00 2.00 4.00
Semana 7: Tema 4 - Impartición de la teoría relativa a estos temas.
- Sesión de prácticas relativa a estos temas.
2.00 2.00 4.00
Semana 8: Tema 5 - Impartición de la teoría relativa a estos temas.
- Sesión de prácticas relativa a estos temas.
2.00 2.00 4.00
Semana 9: Tema 6 - Impartición de la teoría relativa a estos temas.
- Sesión de prácticas relativa a estos temas.
2.00 2.00 4.00
Semana 10: Tema 6 - Impartición de la teoría relativa a estos temas.
- Sesión de prácticas relativa a estos temas.
2.00 2.00 4.00
Semana 11: Tema 6 - Impartición de la teoría relativa a estos temas.
- Sesión de prácticas relativa a estos temas.
2.00 2.00 4.00
Semana 12: Tema 6 - Impartición de la teoría relativa a estos temas.
- Sesión de prácticas relativa a estos temas.
2.00 2.00 4.00
Semana 13: Tema 6 - Impartición de la teoría relativa a estos temas.
- Sesión de prácticas relativa a estos temas.
2.00 2.00 4.00
Semana 14: Tema 6 - Impartición de la teoría relativa a estos temas.
- Sesión de prácticas relativa a estos temas.
2.00 2.00 4.00
Semana 15: Tema 6 - Impartición de la teoría relativa a estos temas.
- Sesión de prácticas relativa a estos temas.
2.00 2.00 4.00
Semana 16 a 18: Evaluación - Evaluación y trabajo autónomo del alumno para la preparación de la evaluación.
- Entrega final de prácticas.
0.00 15.00 15.00
Total 30.00 45.00 75.00
Fecha de última modificación: 23-06-2021
Fecha de aprobación: 27-07-2021