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CANAL UGR-MUIT-ALUMNI
Estamos creando un canal Telegram para los alumnos egresados del MUIT. En este canal, los miembros podrán expresarse sobre temas profesionales y académicos relativos a la profesión de Ingeniero de Telecomunicación (IT). Podréis enviar ofertas de trabajo, oportunidades o dar a conocer vuestra disponibilidad profesional. Desde la coordinación del MUIT, también enviaré información que os pueda resultar interesante. Considero que es de gran interés para no perder el contacto entre todos vosotros y con al grandísimo capital humano que representáis tras vuestro paso por el MUIT, creando así una red exclusiva profesional de IT con vínculo la UGR.

INSTRUCCIONES: Según finalizáis el TFM, enviad un email a: etsiit-masterteleco@ugr.es indicando:
1.- Que queréis pertenecer al canal de egresados
2.- Vuestra cuenta de Telegram
3.- Los detalles del TFM: Título, director, fecha de defensa, presidente del tribunal y nota obtenida.

Si conocéis egresados de promociones anteriores, hacedles llegar este mensaje por si fuera de su interés

Saludos
El Coordinador del MUIT

Acto de Graduación Máster en Ingeniería de Telecomunica promoción 2023-2025

Las redes autónomas representan un cambio de modelo en la gestión de redes de telecomunicaciones, aprovechando la automatización, la inteligencia artificial (IA) y el análisis en tiempo real para crear sistemas autogestionados que requieren mínima intervención humana. Estas redes están diseñadas para auto-configurarse, auto-optimizarse, auto-repararse y auto-protegerse (Self-X), cambiando fundamentalmente la manera en que los operadores de telecomunicaciones implementan y operan la infraestructura de sus redes. Estas redes aprovechan la AI y ML para adaptarse dinámicamente a cambios del entorno, detectar anomalías y predecir y resolver problemas antes de que afecten a los usuarios.

La importancia de las redes autónomas se ve reforzada por la creciente complejidad de las redes modernas. Las redes autónomas tienen la capacidad para mejorar drásticamente la eficiencia operativa, reducir costos y aumentar la seguridad, por lo que han ganado importancia en las estrategias de las operadoras a nivel mundial.

En esta charla explicaremos cómo funciona el reconocimiento de voz en Alexa, el asistente virtual de Amazon, desde las arquitecturas fundamentales basadas en RNN-T (Transformer y Conformer) hasta avanzadas técnicas de modelado contextual para entender mejor las conversaciones entre usuarios y dispositivos. Además, profundizaremos en los Modelos Grandes de Lenguaje (LLMs), que potencian sistemas como ChatGPT, y en modelos multimodales que integran voz, audio y texto (speech-audio-text LLM), explicando cómo estas tecnologías emergentes mejoran significativamente la interacción humana con sistemas de inteligencia artificial. Además, abordaremos las oportunidades profesionales dentro de Amazon para quienes deseen especializarse en Machine Learning y Ciencia de Datos.

Se impartirá una charla en el marco de la asignatura de Planificación y Explotación de Redes y Servicios del Máster Universitario en Ingeniería de Telecomunicación para explicar aspectos interesantes sobre monitorización y visibilidad de red con NetFlow de forma general y, en particular, en el contexto de la red RedIRIS (https://www.rediris.es/). Entre otros aspectos, D. Francisco nos hablará sobre,
- La importancia de la monitorización y visibilidad de red.
- Fundamentos, características, elementos y configuración para la captura de tráfico de red a través de NetFlow.
- Herramientas de monitorización.
- Demostración práctica: monitorización en RedIRIS con NetFlow.
- Conclusiones y turno de preguntas.

En esta charla se describe el proceso de Diseño y Optimización de una red de acceso radio celular. Se describe el ciclo de vida de la red, consistente en la planificación, el diseño, el ajuste, y la optimización de la red radio. Y se detallan tanto los métodos clásicos que se emplean para llevar a cabo dichos procedimientos, como los métodos más recientes basados en técnicas de inteligencia artificial (IA), y en particular en machine learning.

Durante el 2º cuatrimestre, el MUIT organiza una visita a un centro de trasmisiones de las Fuerzas Armadas en el Cerro de San Miguel guiada por el teniente coronel al mando además de personal técnico del mismo. El alumno conoce in-situ, y de primera mano, los aspectos más relevantes de dicho centro, en especial los relativos a transmisiones, sistemas de alimentación, seguridad y defensa y detalles técnicos de despliegue en zona de combate.

La visita cuenta con alumnos del MUIT, del Grado de Ing. de Telecomunicación y varios profesores del máster.

Sesión informativa sobre máster Ing. Telecomunicación 25/26 para alumnos de Grado

El Laboratorio de Tecnología de Películas Delgadas de la Universidad de Tartu es pionero a nivel mundial en la fabricación de materiales novedosos de interés en la industria de los dispositivos electrónicos y circuitos integrados, mediante la utilización de la técnica Atomic Layer Deposition (ALD). En los últimos años esta técnica ha demostrado su aplicación en los dispositivos denominados Memristores, cuyas características para el almacenamiento no volátil, así como para replicar la plasticidad neuronal necesaria para el aprendizaje, los convierten en candidatos idóneos para la realización de sistemas hardware en el campo de la inteligencia artificial. En su disertación ante los estudiantes del Máster, el Dr. Kalam contextualizará el uso y aplicaciones de esta técnica en el Instituto de Física de la Universidad de Tartu, en el que desarrolla su tarea investigadora.

Visita guiada a la RTVA y al Centro Radio Cerro Sombrero