Curs acadèmic 2023/24

Micromecànica de materials compostos. Equacions constitutives de materials transversalment isòtrops. Teoria de laminats. Efectes higrotèrmics. Mecanismes de fallada i dany. Delaminació i unions adhesives. Tolerància al dany. Durabilitat i comportament a llarg termini.

El curs presenta una introducció als materials compostos, descrivint la seva composició, els tipus de reforços i els mètodes més habituals de fabricació. També presenta les aplicacions en els sectors on tenen més rellevància (aeronàutica, automoció, aerogeneració i construcció). Finalment s'introdueixen els conceptes lligats a la sostenibilitat i anàlisi del cicle de vida.

Aplicació pràctica del disseny experimental en biotecnologia: tipus i selecció del disseny apropiat. Anàlisi estadística de dades: principals eines estadístiques aplicades en el camp de la biotecnologia. Tipologies de presentació de resultats. Aprenentatge de l’ús de programari lliure (àmpliament utilitzat en la indústria i centres de recerca) per l’anàlisi de dades i presentació dels resultats. La major part de la docència d’aquesta assignatura es realitzarà amb casos pràctics basats en supòsits reals tant de l’àmbit de la indústria com de la recerca pública. S’abordarà tot el procés des del disseny de l’experiment, la correcta anàlisi de les dades, la interpretació dels resultats obtinguts i la seva presentació més adient. Assignatura dirigida a estudiants que vulguin desenvolupar la seva carrera professional en l’àmbit de la recerca i desenvolupament, privat o públic. Adquiriran no només les bases per realitzar correctament els experiments sinó també per poder interpretar de manera crítica els resultats publicats per altres investigadors.

El curs de Tesis Final de Màster s’executa al llarg d’un semestre complert i constitueix la tasca final del programa. Durant el curs, els estudiants dissenyaran i desenvoluparan un estudi empíric i el presentaran en un informe escrit anomenat màster tesi. En el marc d’aquest mòdul/curs, exploraran diferents formes de trobar informació, definir l’abast d’un projecte i fer investigació, així com diferents maneres de comunicar els resultats. Inclou les etapes de definició d’un tema i la formulació d’un enunciat del problema, selecció i revisió de la literatura rellevant, disseny d’un estudi empíric i realització del mateix, incloent la recollida i l’anàlisi de les dades, anàlisi de dades empíriques, elaboració de conclusions teòriques i finalment la redacció.

Tesi de màster sobre sistemes robòtics de camp intel·ligents

L'objectiu d'aquesta assignatura és revisar i comprendre els elements estadístics bàsics de la ciència de dades, així com introduir tècniques específiques que formen part del corpus de metodologies de la ciència de dades. 1. Exploració i visualització bàsica de dades. Eines computacionals. 2. Conceptes de probabilitat i inferència estadística. 3. Conceptes i tècniques per l'anàlisi de dades multivariants. 4. Modelització estadística: models lineals, no lineals, generalitzats. 5. Avaluació de models: ajust, capacitat predictiva, validació creuada.

S'introduirà el concepte d'aprenentatge per reforç. S'estudiaran els mètodes lliures de model així com els aproximadors de funcions. S'introduiran els principals algorismes d'aprenentatge per reforç profund (DRL). També es veuran tècniques de policy search i de mostreig efficient. A la part final del curs, s'introduiran temes més avançats relacionats amb l'aprenentatge per reforç i els estudiants realitzaran un treball sobre un d'ells. Les sessions teòriques aniran acompanyades de pràctiques guiades.

The aim of this course is to introduce all the steps needed to develop a CADx medical system, i.e. a system that help physicians to deliver a diagnosis. The topics cover both the traditional scheme including independent image segmentation, characterisation, and classification approaches as well as the recent groundbreaking deep learning technology.

1. Sistemes actius de percepció 3D (LIDAR, ToF, triangulació làser, etc.) 2. Principis de funcionament 3. Calibratge no paramètric dels sistemes de triangulació per làser 4. Registre de núvols de punts 5. Reconstrucció de superfícies 3D 6. Ajust de superfícies 7. Mesures en núvols de punts 8. Integració dels sensors en els robots

Formació en diferents tècniques experimentals relacionades amb la Biologia Molecular i la seva aplicació en camps de la biomedicina i biotecnologia. Conèixer l'estructura i el funcionament d'un laboratori d'investigació. Tècniques de manipulació i anàlisi d'àcids nucleics i proteïnes. Eines computacionals i bioinformàtiques.