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Programa de Doctorado en Computación

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Objetivos Generales

Objetivos Generales

  1. Favorecer una formación multidisciplinar.
  2. Proporcionar una base de formación articulada y coherente.
  3. Proporcionar una plantilla docente cuya experiencia en investigación posea la máxima especialización y afinidad con los contenidos impartidos.
  4. Inculcar al alumno los aspectos clave de la metodología de la investigación y las tareas relacionadas.
  5. Facilitar la futura labor de supervisión de la tesis doctoral.
  6. Mantener un programa atractivo desde el punto de vista de la I+D+i en el entorno industrial y empresarial.
  7. Requerir desde un primer instante el desarrollo de un trabajo de investigación de calidad, proporcionando los criterios de evaluación adecuados para este fin.

Criterios de Evaluación


Criterios de evaluación

Un error común es el de identificar la evaluación única y exclusivamente con los exámenes, y estos a su vez con el objetivo a superar. La evaluación es una forma de medir hasta qué punto los objetivos docentes propuestos han sido alcanzados. Es, por tanto, un medio, y no un fin en sí misma. Así, no sólo incluye el modo en que se ponderan finalmente los conocimientos obtenidos individualmente por cada alumno (exámenes, pruebas, prácticas, etc) sino también, de forma colectiva, el grado de éxito o fracaso de todo el proceso de enseñanza (clases, material proporcionado, adecuación de los ejercicios de laboratorio, etc).

Como se explica en [Nov98], el factor clave de una correcta evaluación es sin duda el diseño del proceso de medida empleado. En este sentido, la medición para evaluación docente parte con una desventaja respecto a las disciplinas científicas tradicionales, dado que es imposible observar todas las variables significativas relevantes, ya sea porque su comprobación en la práctica resulta inmanejable, ya sea porque, sin ir más lejos, muchas de esas variables son desconocidas. En todo caso, dejando aparte esta imposibilidad, es evidente que debemos evitar situaciones en las que, por ejemplo, los elementos de una prueba se reduzcan tan sólo al recuerdo y reconocimiento de información específica, algo que se quedaría en una simple medición de aprendizaje memorístico.

Dos conceptos de medición que intervienen en las pruebas son la fiabialidad y la validez. La fiabilidad indica en qué medida una prueba evalúa de forma coherente un campo de conocimiento concreto. Una prueba es fiable si personas con idénticos conocimientos obtienen la misma puntuación, o si una persona obtiene la misma puntuación repitiendo el examen en un período de tiempo relativamente corto. Por otro lado, la validez indica en qué grado cada uno de los elementos de una prueba evalúan las competencias que pretenden evaluar. Este factor presenta más dificultades, dado que debe medirse por comparación con pruebas similares.

A continuación, presentamos los distintos métodos de evaluación empleados con mayor frecuencia, haciendo especial hincapié en aquellos más apropiados para el caso de la docencia en tercer ciclo. Si nos centramos en la evaluación del rendimiento académico, los elementos más importantes son:
  • Tutorías: son la herramienta fundamental para permitir un seguimiento mucho más personalizado del progreso de los alumnos.
  • Pruebas de auto-evaluación y ejercicios resueltos: estos elementos son interesantes como apoyo al estudio, ya que ayudan al alumno a medir su propio avance de un modo independiente. En el caso de los estudios de tercer ciclo, son especialmente recomendables para alumnos con dificultad para la asistencia a los cursos (por ejemplo, en el caso en que deben compaginar una actividad laboral).
  • Pruebas test: proporcionan ciertas ventajas como la objetividad (no tanto en el diseño en sí de la prueba, sino más bien en el método de puntuación) la rapidez y la sencillez. Este tipo de pruebas es interesante para medir conceptos básicos, no sólo de tipo memorístico, en especial cuando el tamaño de los grupos es elevado. Sin embargo, dado el reducido número de alumnos por grupo habitual en los cursos de tercer ciclo, el uso de pruebas test es poco frecuente, al ser posible (y preferible) un tipo de seguimiento más personalizado.
  • Pruebas escritas: incluyen las llamadas pruebas de ensayo (en las que el alumno debe desarrollar un tema determinado) y la resolución de ejercicios escritos. En el caso de la docencia en primer y segundo ciclo, las pruebas escritas corresponderían con los exámenes de desarrollo. En los cursos de doctorado, sin embargo, suele ser más habitual el requerir la elaboración (e incluso exposición oral) de resúmenes de artículos, incluyendo trabajo comparativo y evaluación crítica por parte del alumno. También es habitual la redacción de informes técnicos (technical reports) que presenten resultados sobre problemas planteados por el responsable del curso.
  • Trabajos prácticos en laboratorio: en el caso de los estudios de tercer ciclo, este último tipo de prueba se desarrolla típicamente a lo largo del segundo año de docencia, donde el estudiante debe llevar a cabo los trabajos de investigación tutelados, que suelen conllevar en muchos casos tareas adicionales de programación.

.[Nov98] J. D. Novak, “Conocimiento y Aprendizaje: los mapas conceptuales como herramientas facilitadoras para escuelas y empresas”, Alianza Editorial, 1998.

Metodología

Metodología de enseñanza y aprendizaje

Si ya de por sí la metodología pedagógica es un aspecto clave en cualquier programa docente, esta adquiere un carácter crítico en el caso de los estudios de doctorado, debido a la dificultad que supone formar a un investigador. Al contrario que los alumnos de primer o segundo ciclo, el estudiante de tercer ciclo se enfrenta a materias cambiantes y que forzosamente, por la naturaleza misma del proceso de investigación, están inexploradas en su mayor medida. Por otro lado, la docencia en tercer ciclo supone un grado de exigencia mucho mayor para el profesor, ya que no es suficiente con que este sea un investigador competente (algo imprescindible, por otro lado) sino que debe ser capaz además de reflexionar sobre las prácticas de investigación y analizar el conocimiento, las técnicas y los métodos que las hacen efectivas. El profesor debe ser hábil en permitir que el estudiante adquiera esas técnicas por sí mismo, proporcionándole los medios y conocimientos necesarios, pero sin caer en la equivocación de bloquear su propio desarrollo intelectual.

1. Teorías del aprendizaje

La peculiaridad de los estudios de tercer ciclo hace que muchos de los conceptos clásicos de las teorías del aprendizaje deban ser aplicados con cierta flexibilidad, teniendo siempre presente el alto grado de autonomía con el que deben trabajar los alumnos en este caso. Como ejemplo de esta peculiaridad, nótese que algunas tareas que para otro tipo de estudios son típicamente desarrolladas por el profesor, tales como la selección de material relevante, la recopilación de bibliografía o la realización de estudios comparativos, en el caso de los estudios de doctorado deben ser adquiridas gradualmente por el alumno, ya que formarán parte de su actividad como investigador. Teniendo en mente esta peculiaridad, realizamos a continuación un breve repaso de las ideas fundamentales de las teorías del aprendizaje, situándolas siempre en el contexto de los estudios de tercer ciclo.

Taxonomía de Bloom

A raíz de la Convention of the American Psychological Association de 1948, un grupo de psicólogos encabezados por Benjamin Bloom inició una extensa labor de análisis y estudio de los procesos de aprendizaje que culminó en 1956 con una clasificación [Blo56] de los distintos niveles de comportamiento y pensamiento que se consideran relevantes en dichos procesos. La clasificación o taxonomía de Bloom incluía los dominios cognitivo, psicomotor y afectivo, y permitía, por ejemplo, clasificar preguntas de exámenes tipo test dependiendo del objetivo docente buscado. La Tabla 1 muestra una breve descripción del dominio cognitivo, indicando los 6 niveles de que se compone y, para cada uno, las actividades que conlleva y los verbos que frecuentemente se asocian a las mismas. Los niveles están enumerados de menor a mayor abstracción y complejidad. Uno de los resultados más sorprendentes del estudio fue que, en aquel momento, más del 95% de las preguntas con que se encontraban habitualmente los estudiantes en un examen tipo test medían únicamente la memorización de hechos, encuadrada dentro del nivel más elemental (el de conocimiento). Precisamente, en la docencia de doctorado es este nivel el que adquiere un papel menos relevante que en otro tipo de estudios, ya que exigir al alumno la memorización de fórmulas, métodos y técnicas, o incluso nombres de autores o fechas carece completamente de sentido. El tipo de actividad a desarrollar se encuadra más bien entre los niveles 2 al 6, esto es, comprensión, aplicación, análisis, síntesis y evaluación. De hecho, la importancia de cada uno de estos niveles a lo largo de las distintas etapas de los estudios de doctorado es de carácter gradual y por orden ascendente. De este modo, en los cursos del primer año de docencia se acentúan las habilidades de comprensión, aplicación y análisis (en especial en los que hemos denominado cursos de fundamentos) para desplazarse gradualmente a las de síntesis y evaluación, que adquieren un papel más relevante en la realización de trabajos de investigación tutelados y constituyen, de hecho, las tareas objetivo para el futuro desarrollo del trabajo de tesis doctoral.

Nivel

Actividades

Verbos asociados

1. Conocimiento

Observar y recordar información de fechas, sucesos y lugares. Conocer ideas principales. Conocer métodos y procedimientos básicos.

define, describe, identifica, marca, indica, señala, rotula, enumera, forma listas, casa, nombra, menciona, esboza, reproduce, selecciona, expresa, asevera, enuncia, cita.

2. Comprensión

Entender información. Esbozar significado. Traducir el conocimiento a un nuevo contexto. Interpretar hechos. Comparar. Agrupar. Inferir causas. Predecir consecuencias.

resume, describe, interpreta, contrasta, predice, asocia, diferencia, discute, amplía.

3. Aplicación

Usar información. Usar métodos, conceptos y teorías en nuevas situaciones. Resolver problemas. Utilizar un determinado conocimiento o habilidad.

aplica, demuestra, calcula, completa, ilustra, muestra, resuelve, examina, modifica, relaciona, cambia, clasifica, experimenta, descubre.

4. Análisis

Identificar patrones. Organizar partes. Reconocer significados ocultos. Identificar componentes.

analiza, separa, ordena, explica, conecta, clasifica, coloca, divide, compara, selecciona, infiere.

5. Síntesis

Usar ideas antiguas para crear nuevas. Generalizar a partir de hechos. Relacionar conocimientos de áreas distintas. Predecir. Obtener conclusiones.

combina, integra, modifica, recoloca, sustituye, planifica, crea, diseña, inventa, compone, formula, prepara, generaliza, reescribe.

6. Evaluación

Comparar/discriminar ideas. Valoración de teorías. Escoger opciones dependiendo de un argumento. Verificar el valor de las evidencias. Reconocer la parte subjetiva.

valorar, decidir, puntuar, calificar, comprobar, medir, recomendar, convencer, escoger, juzgar, explicar, discriminar, apoyar, concluir, comparar

Tabla 1 Taxonomía de Bloom: dominio cognitivo.


Aprendizaje adulto

Entre las teorías específicas para aprendizaje adulto, cabe destacar la teoría conocida como “Andragogy” desarrollada por M. Knowles [Kno84]. Knowles destaca que, al contrario de la educación infantil, la enseñanza para adultos debe tener en cuenta que éstos se comportan de un modo auto-dirigido y están capacitados para asumir la responsabilidad de sus decisiones. Por ello, para realizar el diseño del aprendizaje, se deben tener en cuenta las peculiaridades del estudiante adulto, que son fundamentalmente: (1) necesita saber por qué es necesario aprender lo que se le enseña, (2) necesita un proceso de aprendizaje experimental, que incluya también el cometer errores, (3) entiende el aprendizaje como un proceso de resolución de problemas más que como una exposición de contenidos, y (4) aprende mejor cuando el tema es de valor o aplicación inmediata, especialmente en su vida profesional o laboral. En la práctica, esto significa que la enseñanza para adultos se debe enfocar más hacia el proceso que al contenido que se enseña. Bajo este punto de vista, estrategias tales como los casos de estudio, las simulaciones, la interpretación de papeles, y la auto-evaluación son las herramientas más útiles. Así, los profesores adoptan un papel más orientado a facilitar recursos que a exponer los contenidos en forma de lección académica tradicional. Puesto que los estudiantes adultos se comportan de un modo auto-dirigido, la enseñanza debe permitirles descubrir cosas por sí mismos, siendo el profesor quien proporcione la guía y asistencia adecuadas cuando aparezcan las equivocaciones.

2. La formación de investigadores

Como indica [Bro93] en su capítulo dedicado a la supervisión de investigadores1, a pesar de la importancia obvia de esta actividad, sorprendentemente existe escasa investigación sobre supervisión de investigación. Uno de los aspectos más importantes que se deben tener en cuenta en la docencia de tercer ciclo son quizá las dificultades y los posibles los factores de fracaso con que se enfrentan los estudiantes. En [Bro93] se señalan los siguientes problemas más frecuentes:
  • Pobres planificación y gestión de proyecto: en especial un factor de peso que puede dificultar enormemente el proceso en sus etapas iniciales es la incapacidad para discernir la información relevante.
  • Dificultades metodológicas en la investigación: una de las dificultades más serias es, de hecho, la necesidad imprevista de un cambio de diseño o de dirección.
  • Problemas con la redacción de texto: que pueden aparecer si no se presta especial cuidado a la programación frecuente de tareas de redacción (por ejemplo, informes técnicos) previas a la redacción final de la tesis.
  • Aislamiento: que frecuentemente conlleva la desmotivación y que hace especialmente recomendable el mantener reuniones de grupo periódicas en las que el estudiante tenga la oportunidad de compartir, comprobar y defender sus ideas ante otros estudiantes.
  • Dirección inadecuada o negligente: algunas críticas que permiten alertar de esta posibilidad son la ausencia de reuniones con los estudiantes, la falta de interés en el tema, la escasez de ayuda práctica, la falta de orientación al alumno, la ausencia física frecuente del centro de estudios y por último, quizá la más importante, la falta de experiencia en investigación.
  • Y, por supuesto, problemas personales externos a la investigación: en especial el caso no infrecuente de estudiantes a tiempo parcial, que deben compaginar el doctorado con una actividad laboral u otros estudios, provocando esta falta de continuidad la consiguiente desmotivación e incluso cambio en la planificación de su carrera.
En el informe [Cul94] se realiza una evaluación de un amplio espectro de los estudios de doctorado en las universidades australianas. De entre las conclusiones y recomendaciones de dicho informe podemos destacar algunas ideas muy interesantes que se han tenido en cuenta en la elaboración del presente programa:
  • La formación de investigadores debería ser entendida bajo un enfoque mucho más amplio que una simple relación uno-a-uno entre estudiante y director.
  • Existe una necesidad de ir más allá de las interacciones de supervisión individuales y garantizar que la responsabilidad para obtener resultados de calidad es compartida y coordinada.
  • Es necesario diseñar un período de formación que permita un paso más estructurado de las tareas de reproducción y análisis a las de especulación, que son el centro de la actividad del doctorando.
  • Debe quedar clara desde un principio la estructuración y clarificación de los roles, responsabilidades y objetivos de los supervisores y los estudiantes, para hacer que el proceso recompense mutuamente a ambas partes.

.[Kno84] M. Knowles, “The Adult Learner: A Neglected Species”. Houston, TX, Gulf Publishing, 1984.

[Cul94] D. J. Cullen, M. Pearson, L. J. Saha, R. H. Spear, “Establishing effective PhD supervision”, Australian Government Publishing Service, 1994.

.[Bro93] G. Brown y M. Atkins, “Effective teaching in higher education”, Routledge, London, UK, 1993.

.[Blo56] B.S. Bloom (Ed.), “Taxonomy of educational objectives: The classification of educational goals: Handbook I, cognitive domain”, New York-Toronto, Longmans-Green, 1956.

 

Profesorado

 

Profesorado del programa

Profesorado del programa:

 

  • Alonso Betanzos, Amparo
  • Alonso Pardo, Miguel Ángel
  • Barreiro García, Álvaro
  • Becerra Permuy, José Antonio
  • Bellas Bouza, Francisco
  • Blanco Ferro, Antonio
  • Cabalar Fernández, José Pedro
  • Cabrero Canosa, Mariano Javier
  • Cabrero Souto, David
  • Duro Fernández, Richard *
  • Fernández Vilaboa, José Manuel
  • Fontenla Romero, Oscar
  • Freire Nistal, José Luis
  • González Penedo, Manuel Francisco
  • Graña Gil, Jorge
  • Guijarro Berdiñas, Bertha
  • Gulías Fernández, Víctor Manuel
  • Hernández Pereira, Elena
  • Ladra González, Manuel
  • López Rodríguez, Juan Ramón
  • Losada Carril, David Enrique
  • Moret Bonillo, Vicente
  • Mosqueira Rey, Eduardo
  • Muñoz Hurtado, César
  • Paramá Gabía, José Ramón
  • Pérez Otero, Ramón
  • Puigjaner Trepat, Ramón
  • Radeva, Petia
  • Rodríguez Brisaboa, Nieves
  • Rodríguez Penabad, Miguel
  • Rodríguez Rubio, Miguel *
  • Saavedra Places, María Ángeles
  • Santos Reyes, José
  • Valderruten Vidal, Alberto
  • Vidal Martín, Concepción
  • Vilares Ferro, Manuel

* - sólo trabajos de investigación tutelados

 

Tutores de tesis doctorales en curso


Tutores de tesis doctorales en curso:

 

Tutor(es)

Alumno
Título
Rodríguez Brisaboa, Nieves
Miguel Rodríguez Luaces
Fernández Esteller, María
Avaliación da mellora dos procesos de produción de software aplicando MoProSoft nun contorno real da PYME española
Moret Bonillo, Vicente
Mosqueira Rey, Eduardo
Alonso Ríos, David
Aplicación de metodoloxías e técnicas de usabilidade para a análise das prestación de sistemas de xestión empresarial desenvolovidas sobre tecnoloxías de código aberto
Vilares Ferro, Manuel
Molinero Álvarez, Miguel Ángel
Búsqueda de respostas en sistemas de recuperación de información multilingüe baseados na aplicación de técnicas de procesamento da linguaxe natural
González Penedo, Manuel
Ortega Hortas, Marcos
Autenticación Persoal mediante parámetros biométricos baseados en imaxes dixitais de huellas de retina
Barreiro García, Álvaro
Parapar López, David
Recuperación de sentencias relevantes e noveis con LSI e outras técnicas de redución de dimensionalidade en Recuperación de Información
Guijarro Berdiñas, Bertha
Fontenla Romero, Óscar
Pérez Sánchez, Beatriz
Optimización do proceso de aprendizaxe en Redes de Neuronas Artificiais
Pérez Otero, Ramón
Varela Fragua, Miguel
IAction, a system for Learning Action Descriptions for Planning
González Penedo, Manuel
Alonso Montes, Carmen
Cellular Neural Networks para o tratamento en tempo real de anxiografías dixitais de retina orientado á deteción de estructuras vasculares.
Gulías Fernández, Víctor Manuel
Castro Souto, Laura Milagros
Estudo sobrea formalización e verificación de sistemas de xestión de risgos.
Graña Gil, Jorge
Vilares Ferro, Manuel
Fernández Lanza, Santiago
Unha proposta para a expansión de preguntas en entornos de recuperación de información
Gulías Fernández, Víctor Manuel Rivas González, Samuel
Técnicas avanzadas para o tratamento software de sinais multimedia
González Penedo, Manuel Barreira Rodríguez, Noelia
Volumes activos topolóxicos
Gulías Fernández, Víctor Manuel París Fernández, Javier
Estudo de técnicas de coherencia para sistemas de ficheiros distribuídos baseados nas tecnoloxías cliente a cliente
Gulías Fernández, Víctor Manuel Varela Paz, Carlos
Formalización de sistemas móveis desenrolados baixo o paradigma funcional distribuido
Gulías Fernández, Víctor Manuel Abalde Ramiro, Carlos
Análise, dispoñibilidade e tolerancia a erros en sistemas funcionais distribuídos
Pérez Otero, Ramón
Barja Pérez, José María
Aceves Ramos, José Humberto
Sistema de cómputo para o desenvolvemento de habilidades científico-técnicas en rapaces desde o nivel de secundaria ata o nivel universitario
Barreiro García, Álvaro
Blanco González, Roi
Optimización de técnicas de indexación e compresión en sistemas de recuperación da información
Barreiro García, Álvaro
Losada Carril, David Enrique
Casanova Crespo, José María
Modelos e técnicas de recuperación de sentencias e non redundancia
Vilares Ferro, Manuel
González Reboredo, José Antonio
A seguridade en Internet: claves do control de acceso e desenvolvemento de sistemas e-business seguros
Gulías Fernández, Víctor Manuel Gulías Fernández, José Ramón
Patróns de deseño en sistemas multi-axente desenvoltos segundo o paradigma funcional distribuído
Barreiro García, Álvaro Joao Pinto, Francisco
Avaliación de sistemas de busca web asistida polo coñecemento
Moret Bonillo, Vicente
Fernández García de la Rocha, Juan Gabriel
Estudo e desenvolvemento de arquitecturas híbridas 'axentes intelixentes - computación evolutiva'
Barreiro García, Álvaro García-Rodeja Fraga, Andrés Xavier
Aplicación de técnicas incrementais de aprendizaxe á actualización de parámetros en sistemas de filtrado de información
Rodríguez Brisaboa, Nieves Rodríguez Martínez, Francisco Javier
Desenvolvemento dun sistema ontolóxico para a integración de fontes de datos heteroxéneas
Vilares Ferro, Manuel
Barcala Rodríguez, Francisco Mario
Extración e recuperación de información sobre plataformas distribuidas
Rodríguez Rubio, Miguel
Guitián Fidalgo, David
Estandarización dun modelo para a implantación de CSCW en ámbitos heteroxéneos mediante o uso de patróns
Moret Bonillo, Vicente
Mosqueira Rey, Eduardo
Lema Lago, María Isabel
Implementación de técnicas de minería de datos para descubrimento de coñecemento: unha aproximación desde a heurística
Alonso Betanzos, Amparo
Guijarro Berdiñas, Bertha
Suárez Romero, Juan Antonio
Desenvolvemento dun sistema de deteción de intrusos baseado en axentes intelixentes


Tutores de trabajos de investigación en curso

Tutores de trabajos de investigación en curso:

 

Tutor
Trabajo de investigación
Mosqueira Rey, Eduardo
Ingeniería del Software orientada a agentes
Alonso Pardo, Miguel
Interacción hombre-máquina: recursos, herramientas y métodos
Graña Gil, Jorge
Formalismos y técnicas para el tratamiento automático del lenguaje natural
Gulías Fernández, Víctor
Formalización de patrones de diseño en sistemas concurrentes y distribuidos
Pérez Otero, Ramón
Razonamiento y aprendizaje en formalismos causales
Cabrero Souto, David
Nuevas tecnologías para el entorno corporativo
Rodríguez Brisaboa, Nieves
Implementación y validación empírica de algoritmos de recuperación de textos
Rodríguez Brisaboa, Nieves Bases de datos orientadas a aspectos
González Penedo, Manuel Francisco
Representación de objetos 3D mediante superficies y volúmenes implícitos
González Penedo, Manuel Francisco Análisis automático sobre imágenes digitales de angiografía del ojo
Rodríguez Rubio, Miguel
Arquitectura multicapa para el desarrollo de aplicaciones de control de gestión
Blanco Ferro, Antonio
Incorporación de aplicaciones a una arquitectura orientada a servicio (SOA)
Blanco Ferro, Antonio
Protocolo SOAP sobre ERLANG
Duro Fernández, Richard
Estudio del perfilado inteligente de usuarios en sistemas informáticos
Duro Fernández, Richard Aportaciones a una arquitectura de agentes para inteligencia ambiental
Rodríguez Brisaboa, Nieves Mejora de la accesibilidad de aplicaciones GIS basadas en Web
Rodríguez Brisaboa, Nieves Definición e implementación de un servicio Web de mapas activos
Alonso Betanzos, Amparo
Validación de sistemas mutiagente
Mosqueira Rey, Eduardo
Agentes inteligentes evolutivos
Alonso Betanzos, Amparo
Influencia de diferentes métodos de agrupamiento en el desarrollo de un nuevo método de aprendizaje neuronal
Fontenla Romero, Óscar
Estudio de métodos de selección de modelos predictivos
Fontenla Romero, Óscar Estudio y mejora de la capacidad de generalización de un sistema inteligente basado en métodos locales
Guijarro Berdiñas, Bertha
Mejora de un algoritmo de aprendizaje basado en sensibilidad

 

 

 

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