Guided Master's Thesis 2020-2021

Nombre del Alumno: Mario Andrés Serruya

Nombre del Tutor: Jesús Carretero Pérez

Título del Trabajo Fin de Máster: Comparative study of different storage strategies over an image processing pipeline: a use case.

Nombre del Alumno: Pablo Brox Ortega

Nombre del Tutor: Francisco Javier Garcia Blas

Título del Trabajo Fin de Máster: Towards the convergence of Big Data and HPC: container-based API for data intensive applications.

Nombre del Alumno: David Camino Perdones

Nombre del Tutor: Isabel Segura Bedmar

Título del Trabajo Fin de Máster: Named entity recognition and relation extraction through deep learning techniques.

Nombre del Alumno: Wanyi Chen

Nombre del Tutor: Telmo Agustin Zarraonandia Ayo

Título del Trabajo Fin de Máster: Investigating the impact of the Immersive Virtual Reality Classroom settings on the educational outcome.

Nombre del Alumno: Jesus Cristina Iglesias

Nombre del Tutor: Jesus Carretero Perez

Título del Trabajo Fin de Máster: Monitorización ligera y escalable para sistemas clúster heterogéneos.

Nombre del Alumno: Víctor Delgado Benayas

Nombre del Tutor: Pedro Peris Lopez

Título del Trabajo Fin de Máster: Detección de imágenes manipuladas con copiar y mover mediante redes neuronales.

Nombre del Alumno: Daniel Fernández Aldea

Nombre del Tutor: Francisco Javier Garcia Polo

Título del Trabajo Fin de Máster: Probabilistic Multi-knowledge Transfer in Reinforcement Learning: an unexplored field.

Nombre del Alumno: Ricardo Martin Lesevic Rodriguez

Nombre del Tutor: Anabel Fraga Vazquez

Título del Trabajo Fin de Máster: Estado del arte de marcos de trabajo para el uso de Data Governance en el Congreso de la República del Perú.

Nombre del Alumno: Sheila Pinto Orbis

Nombre del Tutor: Israel Gonzalez Carrasco

Título del Trabajo Fin de Máster: Implementación de un sistema de reconocimiento de monumentos mediante Aprendizaje Automático.

Nombre del Alumno: Sergio Santamaria Carrasco

Nombre del Tutor: Paloma Martinez Fernandez

Título del Trabajo Fin de Máster: Utilización de word embeddings y deep learning para la detección de entidades de morfología tumoral en casos clínicos en español.

Nombre del Alumno: Lucas Swedzky Beranek

Nombre del Tutor: Antonio De Amescua Seco

Título del Trabajo Fin de Máster: Derecho a la Desconexión Digital: Desarrollo de una app.