Accesos directos a las distintas zonas del curso

Ir a los contenidos

Ir a menú navegación principal

Ir a menú pie de página

VISIÓN ARTIFICIAL

Curso 2020/2021/Subject's code31101235

VISIÓN ARTIFICIAL

SISTEMA DE EVALUACIÓN

FIRSTFace-to-face Exam

Exam type
No hay prueba presencial

SECOND Face-to-face Exam

Exam type
No hay prueba presencial

FINAL EXAM

Face-to-face is required
No
Description

La evaluación global de la asignatura se hará mediante el trabajo individual y personal del alumno. No obstante, si el equipo docente lo considera oportuno, se puede sugerir la formación de grupos de trabajo que ayuden al alumno en su desarrollo individual. Dichos grupos serán constituidos por el equipo docente dependiendo de los intereses mostrados por el alumno en la memoria M1 (ver descripción en el apartado "Plan de trabajo").

La planificación de actividades se repartirá en tres intervalos temporales hasta mediados de Junio, dejando un plazo, hasta el 10 de septiembre, para mejorar o ampliar aquellos trabajos que el equipo docente considere insuficientes. La secuencia temporal es la siguiente:

- Desde el inicio del curso hasta el 31 de Enero: (1) lectura del material proporcionado por el equipo docente y realización de actividades propuestas al final de cada tema (actividades de carácter voluntario); (2) realización de dos actividades teorico-prácticas, una relacionada con los métodos de  visión tradicional y otra con métodos de deep learning. El alumno debe entregar dos memorias, M0-T y M0-DL, donde se describan los métodos utilizados, los resultados experimentales obtenidos y se plantéen las conclusiones del trabajo.

- Desde el 1 de Febrero hasta el 28 de Febrero: (1) Planteamiento de la solución al problema elegido como trabajo de investigación. Al inicio de este periodo estarán accesibles las propuestas de trabajos para este curso. Al final del periodo, el alumno debe entregar la memoria M1 con el estado del arte en el tema elegido y la propuesta de la solución que pretende desarrollar.

- Desde el 1 de Marzo hasta el 15 de Junio: Desarrollo de la propuesta descrita en la memoria M1. Al final de este periodo, el alumno deberá entregar la memoria M2 con el siguiente contenido:

- Estado del arte (Memoria M1 revisada a partir del trabajo desarrollado).

- Validación del sistema desarrollado y evaluación del mismo (con resultados cuantitativos).

- Código fuente, librerías utilizadas, imágenes utilizadas durante el desarrollo.

- Manual de usuario, ejemplos de uso, etc. si fuesen necesarios

 

Qualification and evaluation criteria

Las memorias M0, M1 y M2 son de carácter obligatorio y tienen que ser aprobadas. La evaluación del curso se realiza a partir de estas tres memorias.

Las memorias se deben entregar en las fechas indicadas.

Final exam weighing in final grade
50% correspondiente a la M0 (25% M0-T y 25% M0-DL), 10% correspondiente a la M1, 40% correspondiente a la M2.
Approximate submission date
15/06/2021
Comments

CONTINUOUS ASSESSMENT TESTS (PEC)

PEC?
Si,PEC no presencial
Description

Las PEC consisten en los trabajos intermedios M0 y M1 descritos en el apartado CARACTERÍSTICAS DE LA PRUEBA PRESENCIAL Y/O LOS TRABAJOS.

 

Qualification and evaluation criteria
PEC weighing in final grade
50% M0 y 10% M1
Approximate submission date
PEC-M0/1/2/2021 y PEC-M1/1/3/2021
Comments

OTHER GRADEABLE ACTIVITIESS

Is there another activity / s that can be evaluated?
No
Description
Qualification and evaluation criteria
Weighing in final grade
Approximate submission date
Comments

How to obtain the final grade?

50% M0 + 10% M1 + 40% M2