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Ficha de la Carrera

Acreditación

La carrera fue aprobada por el Consejo Superior mediante Resolución 054/09 y acreditada mediante dictamen de la CONEAU en sesión Nº 324 de fecha 20/12/2010. Proyecto Nº 10.402/09.

El plan de estudios y reglamento de la carrera fueron modificados según Resolución N° 218/2013 CS y reacreditada por RESFC-216-34-E-APN-CONEAU#ME

Objetivos

El objeto de estudio de la carrera de Doctorado en Informática es el conjunto de los conocimientos científicos vinculados con la informática desde el punto de vista de su investigación y desarrollo.

Perfil del Egresado

El perfil del egresado es el de un postgraduado con una sólida formación en la metodología de la investigación, capaz de producir avances en el conocimiento de la informática en el desarrollo y construcción de nuevas tecnologías, y trabajar en equipos interdisciplinarios.

Autoridades

Resolución [res:  658/18.CD]

Director Académico Dr. Pablo Granito
Coordinador Dr. Mauro Jaskelioff

COMISIÓN ACADÉMICA

Miembros Títulares

  1. Dra. Ana Casali
  2. Dr. Pablo Granito
  3. Dr. Mauro Jaskelioff
  4. Dra. Elizabeth Tapia

Miembros Suplentes

  1. Dr. Juan Carlos Gomez
  2. Dr. Guillermo Grinblat

Asignaturas que se dictarán este año

Procesamiento Digital de Imágenes (20190137)

Ficha del Curso

  • Inicio 12-08-2019
  • Fin 29-11-2019
  • ProfesoresDr. Gustavo Galizzi
  • HorarioLunes y Miercoles 9 a 12 hs
  • LugarIngrese el lugar
  • Duración70 Hs.

Descripción

El procesamiento digital de imágenes se usa para mejorar la visualización de una imagen y también para modificarla y adecuarla para medir ciertas características y estructuras presentes, utilizando una computadora. En este curso se presentarán una variedad de herramientas y métodos, de forma que el usuario de un sistema basado en una computadora pueda no sólo comprender los métodos incluidos en un determinado software sino programar los algoritmos que sean necesarios para una aplicación particular.

  • Procesamiento digital de imágenes: problemas y aplicaciones. Sistemas lineales en dos dimensiones. Invariancia frente a desplazamientos. Funciones de transferencia. Señales aleatorias. Campos aleatorios discretos. Función de densidad de potencia espectral.
  • Discretización y cuantización de imágenes. Formación y registro de imágenes con cámaras de video. Sistemas de procesamiento digital de imágenes. Teorema de muestreo y frecuencia de Nyquist.
  • Transformada de Fourier discreta en dos dimensiones. Propiedades. Algoritmos para evaluar FFT. Transformadas coseno y seno. Otras transformadas.
  • Realce de imágenes. Modificación del histograma. Ecualización. Filtros espaciales. Filtro de mediana. Filtros de Fourier. Filtros adaptativos. Magnificación e interpolación.
  • Restauración de imágenes. Distintos tipo de ruido, características. Filtrado inverso y de Wienner. Filtros de mínimos cuadrados.
  • Análisis de imágenes. Detección de bordes. Características geométricas. Momentos. Segmentación de imágenes. Operación de threshold. Conectividad en imágenes binarias. Determinación de contornos. Operaciones morfológicas: erosión y dilatación. Determinación de esqueletos. Representación de imágenes. Características geométricas. Longitud. Área. Otros parámetros usados para clasificar imágenes. Textura. Técnicas de clasificación de imágenes.

Objetivos

Desarrollar los conceptos fundamentales y las metodologías principales usadas en el procesamiento digital de imágenes.

Destinatarios

Son destinatarios de la presente actividad los graduados universitarios de las siguientes carreras: Licenciatura en Ciencias de la Computación, Ingeniería Electrónica, Licenciatura en Física, Licenciatura en Biotecnología.
No son admitidos alumnos avanzados de carreras de grado y técnicos afines. En este caso, el Director o Profesor del curso dará su aval para cada caso en particular de inscriptos no graduados.

Estimación de Confiabilidad de Redes mediante Simulación (20190180)

Ficha del Curso

  • Inicio 12-08-2019
  • Fin 29-11-2019
  • ProfesoresDr. Leslie Murray
  • Horarioa convenir
  • LugarCUR
  • Duración36 Hs.

Descripción

Modelo Estático de Redes. Redes Estocásticas de Flujo. Confiabilidad. Números Aleatorios. Distribución Exponencial. Reducción de Varianza. Muestreo de Importancia. Reducción Recursiva de Varianza. Procesos de Creación y Destrucción. Monte Carlo Permutación. Splitting sobre Modelos Binarios de Redes. Splitting sobre Redes Estocásticas de Flujo.


Objetivos

Presentar los fundamentos, los modelos y los algoritmos que respaldan algunos métodos de reducción de varianza en el contexto de la estimación de confiabilidad de redes altamente confiables. A partir de algunas prácticas simples procurar que el estudiante perciba y evalúe cuantitativamente la reducción de varianza y la mejora en la eficiencia de las simulaciones. Un objetivo complementario es introducir la simulación de tipo Monte Carlo, herramienta de gran alcance en la actualidad y ampliamente difundida en diversos contextos científicos y de Ingeniería.


Destinatarios

Son destinatarios de la presente actividad los graduados universitarios de las siguientes carreras: todas las Ingenierías y Licenciatura en Ciencias de la Computación.

 

SI son admitidos técnicos afines y alumnos avanzados de las siguientes carreras: todas las Ingenierías y Licenciatura en Ciencias de la Computación.

 

La comisión asesora de la carrera decidirá sobre eventuales solicitudes de interesados que no cumplan los requisitos detallados.


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