El Máster en Electrónica y Telecomunicación Aplicadas (META) sustituye al Máster en Tecnologías de Telecomunicación (MTT) establecido e impartido por primera vez en el curso 2010/2011 dirigido fundamentalmente a egresados pre-Bolonia del título de Ingeniero de Telecomunicación y abierto a titulados de Informática e Ingeniería Industrial y otras titulaciones.
Terminado el periodo transitorio de implantación de Bolonia se ve conveniente reformular el máster de investigación planteando una nueva estrategia. El cambio estratégico que se acomete consiste en intensificar el perfil de Electrónica, en especial a nivel Sistemas Empotrados (Embedded Systems), con demanda creciente hoy en día. Al mismo tiempo se preserva el formato de titulación de investigación (MSc) y el contenido nuclear de las tecnologías hardware y software.
El META está centrados en el área STEM: Ciencias, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas. El área STEM es un área esencial para una sociedad occidental avanzada, como la canaria.
El Máster abre las puestas a la realización del Doctorado en Tecnologías de Telecomunicación e Ingeniería Computacional impartido en la ULPGC .
El centro académico responsable del máster es el Instituto Universitario de Microelectrónica Aplicada (IUMA), centro de investigación aplicada con orientación a los Sistemas de Información y Comunicaciones. El IUMA facilita los medios para hacer viable la implantación de estas titulaciones que tienen una misión estructurante y de futuro en la sociedad canaria, y de convergencia social con España y Europa.
Perfil de Ingreso
El Máster está concebido para que sea cursado por estudiante procentes del Grados en Ingeniería en Tecnologías de la Telecomunicación, Grado en Ingeniería en Electrónica Industrial y Automática y en general a los profesionales de estas áreas que cumplan los requisitos establecidos para el ingreso.
Perfil de Egreso
Para establecer las competencias generales que adquieren los estudiantes egresados del título de Máster Universitario en Electrónica y Telecomunicación Aplicadas, además de los Descriptores de Dublín, se han tenido en cuenta diversos marcos de referencia, entre los cuales se encuentran los principios recogidos en el Real Decreto 1393/2007, el Marco Europeo de Cualificaciones (MEC), y el Marco Español de Cualificaciones para la Educación Superior (MECES). En este sentido, el Máster está encuadrado en el nivel 3 del MECES.
Por otro lado, para establecer las competencias específicas que deben adquirir los estudiantes egresados del Máster se ha tenido en cuenta las competencias específicas establecidas por la ULPGC para todas sus titulaciones de Máster.
El Máster en Electrónica y Telecomunicación Aplicadas es un título orientado a la especialización y a la investigación en el área de las TICs. Por tanto, sus titulados egresados están preparados para afrontar la realización de una tesis doctoral.
Estructura
El Máster en Electrónica y Telecomunicación Aplicadas tiene un total de 60 créditos ECTS que se encuentran estructurados en un Módulo Común de 30 créditos y un Módulo de Optatividad donde el estudiante realizará 18 créditos de los 36 créditos ofrecidos. Por último el estudiante debe realizar un Trabajo Fin de Máster, correspondiente a 12 créditos, para conseguir la titulación.
Las asignaturas en que se estructura se describen a continuación:
| Asignatura |
Créditos |
Semestre |
| Métodos de investigación científica y técnica para electrónica y telecomunicación aplicadas |
6 |
1 |
- Conceptos y métodos: Ciencia y tecnología. Deducción natural, Inferencia natural, deducción, inducción y abducción experimental. Fuentes de conocimiento, estado del arte. Publicación científica, criterios de evaluación del mérito, índices, crítica técnica.
- Análisis estadístico y diseño de experimentos: Representación de datos, inferencia estadística, inferencia no paramétrica, inferencia paramétrica, estimación, contraste de hipótesis, estructura y tamaño del muestreo, error de estimación, inferencia bayesiana, funciones conjugadas bayesianas, lógica inductiva probabilística.
- Relación entre variables y control experimental, ajuste de curvas y modelos de datos, regresión simple, regresión múltiple, predicción, análisis de varianza, calidad del ajuste, MARS, superficie de respuesta, regresión en series temporales, colinealidad. Análisis exploratorio de datos, modelos de predicción, PCA. Regresión no paramétrica, Kernel. Diseño de experimentos, diseño completo al azar, bloques al azar, diseño factorial, estimación de efectos e interacciones, bloqueo de interacciones, diseño fracción del factorial, diseño de orden superior, diseños centrales y Box-Behnken.
- Optimización: algoritmos fundamentales en optimización lineal, discreta, no lineal, dinámica, de redes y para el control óptimo de funciones objetivo. Metodología y formulación matemática del problema de optimización. Método simplex, métodos de flujo de redes, métodos cutting plane y branch and bound de optimización discreta, optimización no lineal y sus condiciones, métodos del punto interior para optimización convexa, método de Newton, métodos heurísticos, programación dinámica y métodos de control óptimo. Modelado y simulación de sistemas. Exploración del espacio de diseño.
|
| Ciencia y analítica de datos |
6 |
1 |
- Introducción a los datos masivos. Minería de datos (recolección, limpieza, almacenamiento y visualización de datos)
- Herramientas para Data Science (Python, Jupiter, Numpy, Pandas, Keras)
- Introducción al procesado de texto (lingüística y extracción básica de características)
- Análisis de sentimiento y redes sociales
- Sistemas de computación para datos masivos (herramientas en la nube)
- Tipos de aprendizaje automático, conceptos básicos y tipos de atributos
- Metodología de diseño de modelos para Machine Learning
- Validación de modelos (tasas de error, matriz de confusión, curvas ROC)
- Clasificadores de imágenes (sistemas supervisados y no supervisados)
- Introducción a sistemas de recomendación
- Clasificación y regresión con máquinas de vectores de soporte (SVM)
- Clustering y clasificadores con árboles de decisión
- Construcción de modelos predictivos basados en redes neuronales
|
| Programación avanzada |
4,5 |
1 |
- Programación orientada a objetos en C++
- Resolución de algoritmos de procesamiento de imágenes, álgebra lineal y teoría de grafos mediante el lenguaje de programación C/C++ y librerías
- Utilización de librerías propias de la ciencia de los datos
- Diseño, implementación y optimización de aplicaciones paralelas en entornos de supercomputación
|
| Sistemas de computación reconfigurables |
4,5 |
1 |
- Modelos de Computación.
- Arquitecturas de sistemas de computación: bloques de procesamiento generales y especializados, jerarquía avanzada de memoria, estructura de comunicaciones en chip, interconexiones de alta velocidad.
- Sistemas para computación heterogénea.
- Hardware programable basado en FPGA. Parametrización. Reconfiguración.
- Plataformas MPSoC FPGA.
- Metodologías de diseño de alto nivel basadas en C/C++/SystemC. Modelado y síntesis de alto nivel. Interfaz hardware/software. Diseño basado en plataformas MPSoC FPGA. Implementación.
- Aplicaciones prácticas sobre MPSoC para Ingeniería Electrónica y de Telecomunicación en control industrial, gestión de tráfico de redes y su seguridad, supervisión ciudadana, ADAS de maquinaria y operaciones portuarias o marinas, o uso de drones
|
| Internet de las cosas (IoT) |
4,5 |
1 |
- Infraestructuras de comunicación para IoT (comunicaciones inalámbricas, redes de acceso y sistemas de localización). Ventajas e inconvenientes de las redes específicas y ad-hoc, vs. redes fijas cableadas, inalámbricas, celulares o móviles de propósito general
- Arquitectura de protocolos, modelo de red, y tecnologías para monitorización de redes de sensores y dispositivos de corto alcance (WiFi, Bluetooth, Bluetooth Low Energy, RFID/NFC, 802.15.4, Zigbee, LR-WPAN, 6LoWPAN) y de largo alcance (modulación LoRa, LoRaWAN MAC, IPv6, 4G, GPS)
- Protocolos específicos para redes de sensores y telemetría (MQTT o TCP, SN o UDP)
- OPC UA como protocolo de comunicación industrial para aplicaciones en el Cloud e IoT.
- Arquitecturas de integración de servicios IoT
- Arquitecturas de procesamiento distribuido (plataformas IoT en la nube y servicios web RESTful)
- Sistemas de identificación (RFID, etiquetas QR)
- Entornos para Data Science (minería y almacenamiento de datos)
- Ejemplos de programación de aplicaciones para IoT en dispositivos móviles (iOS y Android)
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| Sistemas avanzados de comunicaciones |
4,5 |
1 |
- Aspectos generales de los sistemas avanzados de comunicaciones
- Conceptos avanzados de sistemas de comunicaciones:
- A nivel físico
- A nivel de enlace
- A nivel de transporte
- Sistemas de comunicaciones fijas avanzados
- Nuevas técnicas de modulación y codificación de canal para acceso fijo
- Nuevos sistemas de acceso fijo (ópticos y eléctricos)
- Redes mixtas avanzadas
- Sistemas de comunicaciones en movilidad avanzados
- Sistemas SISO/MIMO. Sistemas de comunicaciones multiusuario
- Fundamentos y sistemas futuros: LTE-Advanced, 5G, …
- Comunicaciones digitales para el Internet de las cosas
- Sistemas de comunicaciones específicos para entornos industriales
- Protocolos de comunicación industrial IEC y DNP3 o Buses de campo y nuevos protocolos.
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| Asignatura |
Créditos |
Semestre |
| Sistemas empotrados y de tiempo real |
4,5 |
2 |
- Arquitectura de los sistemas empotrados.
- Microcontroladores, DSP y SoC. Periféricos.
- Interfaces de comunicaciones en entornos industriales.
- Diseño de firmware en sistemas empotrados.
- Desarrollo de aplicaciones con RTOS.
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| Sistemas electrónicos para IoT y comunicaciones industriales |
4,5 |
2 |
- Introducción a los sistemas electrónicos inteligentes en IoT
- Sensores y actuadores disponibles de tipo mecánico, eléctrico, térmico, magnético, óptico, químico, biológico, y técnicas de acondicionamiento de señales
- Generación de datos en campo, planta industrial, domótica, edificios inteligentes, transporte, Smart Cities, e-health
- Dispositivos disponibles para nodos IoT
- Plataformas comerciales de nodos IoT
- Plataformas electrónicas integradas de bajo consumo para implementación de redes de sensores en IoT
- Plataformas de desarrollo y programación de sistemas electrónicos inteligentes sobre IoT
- Ejemplos de sistemas inteligentes en entornos industriales de producción, energía y medio ambiente.
- Ejemplos de sistemas electrónicos inteligentes en aplicaciones Smart IoT
- Ejemplos de sistemas electrónicos inteligentes en aplicaciones IoT para Wearables
- Ejemplos de sistemas inteligentes en el transporte
- Sistemas inteligentes para el medio ambiente
|
| Integración de sistemas micro-electromecánicos |
4,5 |
2 |
- Modelos de simulación mixta de sistemas electrónicos analógicos y digitales
- Análisis de interconexiones y adaptación de impedancias, desde el sistema hasta el encapsulado, de baja frecuencia hasta radio-frecuencia
- Administración y recuperación de la energía
- Modelos de simulación mixta de sistemas eléctrico-mecánico-ópticos
- Integración de sistemas eléctrico-mecánico-ópticos
- Ensamblado, empaquetado e interconexiones de sistemas eléctrico-mecánico-ópticos
- Prototipado rápido y herramientas de generación automática de código
- Casos de estudio: Simulink, LabView y Raspberry Pi.
|
| Computación de altas prestaciones |
4,5 |
2 |
- Programación de GPUs NVIDIA en CUDA
- Programación de FPGA/GPUs en OpenCL
- Optimización de aplicaciones CUDA/OpenCL mediante patrones de paralelismo
|
| Diseño electrónico |
4,5 |
2 |
- Introducción a los circuitos y sistemas integrados (particionado de un diseño. Ejemplo práctico: Microprocesador MIPS, diseño físico, verificación, encapsulado y test. Escalado tecnológico: tecnologías nanométricas)
- Métodos de diseño de un sistema microelectrónico (densidad de integración de un Circuito Integrado (CI), métodos personalizados, métodos semipersonalizados. Algunos ejemplos: ventajas e inconvenientes, economía en el diseño)
- Proceso de fabricación y de diseño de circuitos integrados (procesos fotolitográficos avanzados, flujo de un proceso CMOS, layout de los circuitos integrados, materiales para el encapsulado
- Entorno industrial de diseño de sistemas electrónicos, reglas de diseño, entorno CADENCE, flujo de diseño: simulación, diseño, DRC, LVS, y extracción de parámetros parásitos, distribución de la alimentación en un CI, distribución de la señal de reloj en un CI, margen de diseño: tensión de alimentación, temperatura, variación en el proceso de fabricación, esquinas de diseño. Ejemplo práctico I: diseño a medida y simulación de un datapath. Ejemplo práctico II: diseño a partir de lenguaje de alto nivel de un sistema digital. Ejemplo práctico III: diseño de un sistema mixto)
- Caracterización de un circuito integrado y prestaciones (estimación de retardos, dimensionado de los transistores, consumo de potencia, interconexiones: resistencia, capacidad, retardo, crosstalk, inductancia, dependencia de la temperatura, documentación y hoja de especificaciones)
- Test y verificación de circuitos integrados (infraestructura y programas de test, principios de verificación lógica, principios del test en el proceso de fabricación, diseño para testabilidad, test de Systems on Chip (SoC), test de señales mixtas)
|
| Circuitos de radiofrecuencia |
4,5 |
2 |
- Arquitecturas avanzadas de transmisores y receptores.
- Dispositivos integrados para el diseño de RFIC/MMIC:
- Pasivos: varactores integrados, bobinas integradas, líneas de transmisión, híbridos, etc.
- Activos: CMOS, SiGe, LDMOS, GaAs, GaN, etc.
- Diseño de circuitos RFIC/MMIC:
- Amplificadores de bajo ruido (LNA)
- Amplificadores de potencia (PA)
- Mezcladores
- Osciladores controlados por tensión (VCO), bucles de enganche de fase (PLL) y sintetizadores
- Filtros
- Medida de circuitos RFIC y MMIC
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| Procesamiento de imágenes |
4,5 |
2 |
- Introducción a los sistemas electrónicos multimedia
- Sistema visual humano. Sensores de imágenes y espacios colorimétricos
- Estándares avanzados de compresión de imagen y vídeo
- Métodos de mejora de imagen y vídeo digital. Algoritmos de súper-resolución
- Procesamiento de imágenes y vídeo digital. Imágenes multi- e híper-espectrales
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| Ciberseguridad en redes |
4,5 |
2 |
- Seguridad de la información: confidencialidad, integridad, disponibilidad y autenticación
- Criptografía
- Seguridad de telecomunicaciones y redes
- Seguridad en el desarrollo de software
- Desarrollo y aplicación de hardware específico para seguridad
- Seguridad perimetral
- Informática forense
- Administración de la seguridad de la información y gestión de riesgos
- El factor humano en la seguridad
- Legislación, normativa y certificaciones de seguridad
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El META está centrados en el área STEM: Ciencias, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas. El área STEM es un área esencial para una sociedad occidental avanzada, como la canaria.