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  Redes Ambientales y Computación Ubicua, julio 2019 
  

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  • Novedades Foro
• Presentación

   

  • Pablo López-Matencio Pérez Juan Carlos Sánchez Aarnoutse Javier Vales Alonso Departamento de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones   Area: Lenguajes y Sistemas de Comunicaciones   Titulación en la que se imparte: Master Universitario en Ingeniería de Telecomunicación Julio, 2019

  • DESCRIPCIÓN

    La inteligencia ambiental es un campo de trabajo en el que se pretende crear escenarios en los que el usuario interactúe de manera natural e intuitiva con servicios computacionales que le faciliten la realización de sus tareas diarias, ya sean de ocio o de trabajo. El sistema debe ser capaz de percibir el contexto que rodea al usuario para poder adaptarlo y personalizarlo en función de los parámetros establecidos. Asimismo, y más importante, el sistema debe ser capaz de tomar decisiones autónomamente a favor del usuario.

    En resumen, este nuevo paradigma de interacción con el entorno está basado principalmenete en la sensorización/actuación y la toma inteligente de decisiones.

    En esta asignatura se abordarán dichos aspectos, partiendo de un entorno de computación empotrada, tipo Rapsberry Pi, se estudiarán diferentes técnicas para la toma de decisiones, basadas en métodos de aprendizaje máquina y se complementarán con el uso de diversos sensores, para dar lugar a aplicaciones del ámbito de la inteligencia ambiental.

    
    METODOLOGÍA

    Esta asignatura es fundamentalmente práctica y está orientada a aprendizaje por proyectos y al trabajo en equipo. Cada módulo de prácticas irá acompañado de la teoría necesaria para llevarlos a cabo.

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    Redes Ambientales y Computación Ubicua by Pablo López-Matencio Pérez, Juan Carlos Sánchez Aarnautse, Javier Vales Alonso is licensed under a Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional License.
    Creado a partir de la obra en http://ocw.bib.upct.es/.

  
  
• Programa

  Contiene el programa de la asignatura o curso y la guía de aprendizaje.

  • Tema 1: Introducción a los sistemas de inteligencia ambiental

    1.1. Objetivos de la inteligencia ambiental: definición y evolución
    1.2. Elementos funcionales de los sistemas de inteligencia ambiental
    1.2.1. Tecnologías base de comunicación
    1.3. Aplicaciones actuales y futuras

    
    Tema 2: Sistemas empotrados para computación y comunicaciones

    2.1. Introducción
    2.2. Arquitecturas y elementos comunes para computación ubicua
    2.3. Módulos empotrados en la maqueta

    
    Tema 3: Sensorización

    3.1. Introducción
    3.2. Descripción de sensores basados en accelerómetros
    3.3. Interfaces inalámbricos Bluetooth y Zigbee
    3.4. Ejemplos y aplicaciones

     
    Tema 4: Aprendizaje máquina

    4.1. Introducción
    4.2. Regression lineal
    4.3. Extracción de variables de entrada de una señal acústica
    4.4. Regresión logística
    4.5. Regularización
    4.6. Clustering

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• Material de clase

  Contiene los materiales sobre los temas impartidos en clase por el profesor.

  • Tema 1: Introducción a los sistemas de inteligencia ambiental
  • Introducción a los sistemas de inteligencia ambiental Archivo
  • Tema 2: Sistemas empotrados para computación y comunicaciones
  • Computación ubicua 1 Archivo
  • Computación ubicua 2 Archivo
  • Computación ubicua 3 Archivo
  • Tema 3: Sensorización
  • Sensores Archivo

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• Prácticas y ejercicios

  Contiene los materiales docentes prácticos tales como ejercicios, problemas, casos prácticos, trabajos propuestos, practicas de laboratorio.

  • Estos archivos son Notebooks de Python. Es necesario instalar Jupyter Python (gratuito).

    
    

  • Tema 2: Sistemas empotrados para computación y comunicaciones
  • Computación Ubicua 1 Archivo
  • Computación Ubicua 2 Archivo
  • Computación Ubicua 3 Archivo
  • Tema 3: Sensorización
  • 00_Intro_FFT Archivo
  • 01_pAml2019 Archivo
  • 02_Entregable sensorizacion Archivo
  • Tema 4: Sensorización
  • 01_Regresion univariante sin soluciones Archivo
  • 02_Regresores multivariantes sin soluciones Archivo
  • Clasificadores sin solucion Archivo
  • 04_Clasificador musical sin soluciones Archivo

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• Exámenes

   

  • Exámen problemas septiembre 2018 Archivo

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• Otros recursos

  Contiene enlaces y materiales complementarios de utilidad para el desarrollo de las clases.

  • Ambient Intelligence. IST Advisory Group (EU project): URL

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• Bibliografía

  Contiene las referencias a la bibliografía recomendada para el curso.

  • 1. Bibliografía básica
    
    The elements of statistical learning, Trevor Hastie et al., Springer series in Statistics, 2009.
    Machine Learning: A Probabilistic Perspective (Adaptive Computation and Machine Learning series), Kevin P. Murphy, The MIT Press, 2012.

    
    2. Bibliografía complementaria
    
    Signals and systems with MATLAB computing and Simulink modeling, Karris, Steven T. Ed. Orchard, 2008
    The Art of LEGO MINDSTORMS NXT-G Programming, Terry Griffin, 2010.
    Matlab, Second Edition: A Practical Introduction to Programming and Problem Solving, Stormy Attaway, Elsevier, 2012
    Ubiquitous Computing: Smart Devices, Environments and Interactions, Stefan Poslad. Ed. John Wiley & Sons, Ltd, 2009

  • Enlace al servicio de Bibliografía Recomendada URL

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• Descarga del curso completo

   

  • Redes ambientales y computación Archivo

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