Proyectos Dirigidos, Proyectos Innovación Docente,...

Aquí encontrarás los proyectos finales que he tutorizado:

También encontrarás los Proyectos de Innovación Docente en los que he participado.

TFMs dirigidos

TFM #1

Título: “Métodos de clasificación ordinal para series temporales.”

Autor: Rafael Ayllón Gavilán
Año académico: 2021/2022
Calificación: 10.0 (Matrícula de Honor)

TFGs dirigidos

TFG #9

Título: “Kickboxing tourney: aplicación web para la administración de competiciones de kickboxing”

Autor: Antonio Francisco Espejo Santofimia
Año académico: 2023/2024
Calificación: 9.5 (Sobresaliente)

TFG #8

Título: “Integración del algoritmo CSSVC y de un wrapper de algoritmos de regresión en ORCA-Python”

Autor: Manuel Jesús Cabrera Delgado
Año académico: 2022/2023
Calificación: 10.0 (Matrícula de Honor)

TFG #7

Título: “Stealthy Spy, un juego de plataformas para dispositivos Android”

Autor: Alberto Adamuz Priego
Año académico: 2022/2023
Calificación: 9.0 (Sobresaliente)

TFG #6

Título: “GoRegister: aplicación web para el control y gestión de la asistencia a eventos”

Autor: Antonio Ramírez Pareja
Año académico: 2021/2022
Calificación: 9.5 (Sobresaliente)

TFG #5

Título: “OrdClass: aplicación web para el análisis de problemas de clasificación ordinal”

Autor: Jesús Bueno Ruiz
Año académico: 2021/2022
Calificación: 9 (Sobresaliente)

TFG #4

Título: “Algoritmos de entrenamiento de redes neuronales artificiales para la biblioteca Orca-Python”

Autor: Adrián López Ortíz
Año académico: 2020/2021
Calificación: 9.5 (Sobresaliente)

TFG #3

Título: “Recuperación de información en series temporales: aplicación a problemas de altura de ola”

Autor: Victoriano Pedrajas Fernández
Año académico: 2019/2020
Calificación: 10.0 (Matrícula de Honor)

TFG #2

Título: “Aprendizaje automático aplicado al análisis de supervivencia en transplante hepático”

Autor: Pedro José Villalón Vaquero
Año académico: 2018/2019
Calificación: 10.0 (Matrícula de Honor)

TFG #1

Título: “Desarrollo de una librería en python para predicciones en series temporales mediante algoritmos de aprendizaje automático”

Autor: Miguel Díaz Lozano
Año académico: 2017/2018
Calificación: 10.0 (Matrícula de Honor)

Proyectos de Innovación Docente

Introducción de la equidad, responsabilidad, transparencia y ética (FATE) en la formación en inteligencia artificial con énfasis en la perspectiva de género (2022/2023)

Hackaton en docencia: aprendizaje automático aplicado a ciencias de la vida y la naturaleza (2020/2021)

Uso combinado del modelo pedagógico Flipped Classroom, la técnica de aprendizaje colaborativo Jigsaw y la gamificación mediante aplicaciones como Kahoot! o Plickers (2019/2020)

Potenciando el perfil profesional cientı́fico de datos mediante dinámicas basadas en competiciones y un grupo de trabajo sobre aprendizaje automático (2018/2019)

Uso de la plataforma de simulaciones predictivas Kaggle para la adquisición de competencias relacionadas con el perfil profesional Cientı́fico de Datos (2017/2018)