GITT – Especialidad Telemática

GITT - Especialidad de Sistemas Audiovisuales

GITT - Especialidad de Electrónica

GITT - Especialidad de Sistemas de Telecomunicación

Optativas Primer Curso

Optativas Cuarto Curso

 OPTATIVAS CUARTO CURSO

Tecnologías IoT para Ciudades Inteligentes y Sostenibles TCIS (3ECTS) - S7

Introducción al IoT y Ciudades Inteligentes 

1. Definición y características del IoT: Historia, evolución y componentes de los sistemas IoT. 

2. Introducción a las ciudades inteligentes: Concepto, retos y oportunidades. 

3. Arquitectura IoT: Capas de sensorización, conectividad, procesamiento y visualización. 

Tecnologías y Protocolos de Comunicación 

1. Tecnologías para redes IoT: 6loWPAN, Zigbee, LoRaWAN, Wi-Fi, Bluetooth LE y NB-IoT. 

2. Protocolos de comunicación: MQTT, CoAP, HTTP/HTTPS y su aplicabilidad. 

3. Análisis de redes LPWAN y su uso en entornos urbanos. 

Diseño y Desarrollo de Dispositivos IoT 

1. Hardware IoT: Sensores, actuadores, microcontroladores (ESP32, Arduino). 

2. Software IoT: Programación básica para capturar datos y controlar dispositivos. 

3. Integración de dispositivos con Plataformas IoT 

Tecnologías facilitadoras para ciudades inteligentes  

1. Ciberseguridad en IoT: Amenazas, vulnerabilidades y buenas prácticas. 

2. 5G e IoT: Rol de las redes de quinta generación en aplicaciones urbanas. 

3. Inteligencia Artificial y Gemelos Digitales: Aplicaciones y beneficios en la gestión de ciudades inteligentes. 

Ámbitos de Aplicación 

1. Aplicaciones urbanas: iluminación, movilidad, energía, gestión del agua y residuos, medio ambiente, etc. 

2. Visitas técnicas: Laboratorio de Inteligencia de Ciudad de Madrid y Espacios Urbanos Inteligentes. 

3. Proyecto final: Propuesta de solución IoT para un problema urbano identificado durante las visitas.

Interacción con Datos (INDA)

1.      Interacción visual. Cuadros de mando.

2.      Interacción textual. Generación automática de informes.

3.      Interacción natural. Robots y avatares.

4.      Interacción inmersiva. Sistemas de realidad aumentada y hologramas.

Reto de Datos Telemáticos (RDAT)

1.      Los retos de datos de negocio en el área de sistemas telemáticos y áreas de relevancia (atención al cliente, ciberseguridad, optimización, detección de anomalías).

2.      Reto de análisis de datos. 

3.      Reto de síntesis de datos. 

4.      Técnicas de presentación de los retos de datos.

Avances en las tecnologías de red de Internet (ATRI)

1.      Configuración y gestión de direcciones en Internet

2.      Tráfico multicast

3.      Mecanismos de transición: redes solo-IPv6 y sobre-todo-IPv6

4.      Encaminamiento

5.      Seguridad en redes IPv6

6.      Redes privadas virtuales nativas IPv6

Desarrollo de aplicaciones móviles nativas e híbridas (AMNH)

1.      Introducción al desarrollo de aplicaciones móviles

2.      Plataformas móviles: Android, iOS y otras

3.      Aplicaciones móviles basadas en tecnologías web

4.      Aplicaciones móviles híbridas

5.      Aplicaciones móviles nativas

Bases de datos relacionales (BDRE)

1.      Introducción a las Bases de Datos Relacionales

2.      Modelado conceptual y diagramas Entidad-Relación

3.      Modelo de Datos Relacional

4.      Diseño y normalización de Bases de Datos Relacionales

5.      Lenguaje SQL y Sistemas de Gestión de Bases de Datos Relacionales

6.      Aplicaciones y servicios con Bases de Datos Relacionales

Ingeniería en Cooperación para el Desarrollo II – S7 (3 ECTS)

Desarrollo Profesional y Gestión de Carrera – S7 (3 ECTS)

Gestión Eficaz de Equipos de Trabajo – S7 (3 ECTS)

Creatividad e Innovación

1. Introducción a la nueva forma de ingeniería
2. Técnicas de creatividad
• Brainstorming y story cubes
• SCAMPER
• 4x4x4(x4)
• 6 sombreros
• Mapas mentales
3. Design Thinking
• Definición de punto de vista
• Diseño del prototipo
4. Innovación y modelos de negocio
• Estrategia, metodologías y herramientas
• Modelo de negocio
5. Pensamiento lateral y mapas mentales

Redes neuronales aplicadas a aprendizaje automático (RENE)

Comunidades Energéticas locales (ICEL) (pretende ser de 6 ects)

Ampliación de Física (AF)

Dispositivos Fotovoltaicos (DFV)

Criptografía (CRIP)

Ingeniería en Cooperación para el Desarrollo I – S2 (3 ECTS)

Sistemas Basados en aprendizaje automático

La asignatura cubre los distintos aspectos de diseño de los sistemas de aprendizaje automático, desde los detalles relacionados con la entrada de datos, el análisis de los mismos, la obtención de características principales, la agrupación automática, la creación de patrones y modelos, y la generación de un sistema automático que los aprenda y los reconozca. Finalmente se estudia la evaluación del comportamiento del sistema al realizar la tarea asignada, estimación de su rendimiento y eficacia y los métodos de ajuste del mismo para optimizar su validez.

El aprendizaje automático es clave en muy diversos campos de aplicación, desde la automatización inteligente de procesos industriales hasta el análisis de grandes cantidades de datos para extraer información y clasificarla en lo que se ha dado en llamar "Big Data". La industria requiere cada vez más, profesionales con experiencia en el aprendizaje automático, reconocimiento automático de grupos y de patrones y extracción de Información a partir

de datos. Las áreas de aplicación son innumerables: identificar patrones en datos de redes sociales, análisis de patrones de enfermedades y su diagnóstico, optimización de toma de decisiones, optimización de recursos, análisis de comportamiento de clientes, organización operativa, detección de fallos en sistemas, análisis de contenido de textos escritos,  reconocimiento de imágenes, reconocimiento de actividades humanas etc. Últimamente la mejor muestra de aplicación del aprendizaje automático se plasma en el sistema ChatGPT, de plena actualidad.

Laboratorio de Fotónica Aplicada (LAFO)

1. Introducción. Ejemplos de sistemas fotónicos de consumo.
2. Programación de microcontroladores para aplicaciones fotónicas e instrumentación.
3. Software de computación y control de instrumentación. Matlab y LabVIEW. Comunicación por puerto serie.
4. Componentes ópticos y fotónicos: Láseres, LEDs, fotodetectores, lentes, redes de difracción.
5. Desarrollo de un proyecto. Espectrofotómetro.

LANGUAGE REALITY AND SIMULATION - LRS (3ECTS)

FOR THE FOURTH COURSE. MAXIMUM 30 STUDENTS

Unit 1 – Language, Perception & Thought (Weeks 1–4)

This unit explores how language shapes perception—from colours to emotions—and how our understanding of reality is constructed through linguistic frameworks. Students are introduced to core philosophical and linguistic theories.

Topics:

• Language and perception (colour, space, emotion)
• Sapir-Whorf Hypothesis and linguistic relativity
• The limits of language: Wittgenstein, Orwell's Newspeak
• Bostrom’s Simulation Hypothesis and alternate realities
• Critical thinking and the language-reality connection

 Unit 2 – Artificial Language, Manipulation & Technology (Weeks 5–9)

This unit examines how technologies like AI and VR use language to simulate human experience, influence thought, and shape opinion. It invites reflection on ethical implications and immersive discourse.

Topics:

• Natural Language Processing (NLP) and AI-generated speech
• Analysis of The Matrix and Black Mirror episodes
• Language manipulation in media, advertising, and chatbot systems
• Subliminal influence, affirmations, and self-programming
• Immersive communication in VR/AR environments
• Persuasion and control through synthetic language

Unit 3 – Expression, Argumentation & Futures (Weeks 10–14)

In the final unit, students put theory into practice. They learn persuasive writing, debate controversial topics, and creatively imagine future language realities through narrative and group projects.

Topics:

• Rhetorical strategies (ethos, pathos, logos)
• Group persuasive essay on a simulation/language theme
• Short speculative sci-fi story writing
• Debate: Should AI-generated language be protected or cited?
• Final creative or oral group presentation

Vesrsión en español. La asignatura se impartirá en inglés.

Lenguaje, Realidad y Simulación – LRS (3 ECTS)

 Unidad 1 – Lenguaje, percepción y pensamiento (Semanas 1–4)

Esta unidad explora cómo el lenguaje moldea la manera en que percibimos el mundo, desde los colores hasta los conceptos abstractos. A través de teorías lingüísticas y filosóficas, los estudiantes examinan la realidad como una construcción lingüística.

Contenidos:

• Relación entre lenguaje y percepción (color, espacio, emociones)
• Hipótesis de Sapir-Whorf y relativismo lingüístico
• Los límites del lenguaje: Wittgenstein, Orwell y el “Newspeak”
• Teoría de la simulación de Nick Bostrom y realidades alternativas
• Pensamiento crítico y debates sobre lo real

Unidad 2 – Lenguaje artificial, manipulación y tecnología (Semanas 5–9)

En esta unidad se estudia cómo la inteligencia artificial, los entornos virtuales y los algoritmos emplean el lenguaje para simular emociones, influir en la opinión o generar narrativas. Se analizan los límites éticos de estas tecnologías.

Contenidos:

• Procesamiento del lenguaje natural (NLP) y generación automática de discurso
• Análisis de películas y medios: The Matrix, Black Mirror
• Manipulación lingüística en redes, publicidad y sistemas de IA
• Programación mental: afirmaciones, auto-discurso e ideología
• Realidad virtual, percepción y lenguaje inmersivo
• El poder de la palabra: deepfakes, chatbots y asistentes virtuales

Unidad 3 – Expresión, argumentación y futuros (Semanas 10–14)

Los estudiantes aplican lo aprendido mediante producción escrita y oral. Se trabajan técnicas de argumentación, escritura persuasiva y creatividad narrativa para explorar realidades alternativas o posibles futuros lingüísticos.

Contenidos:

• Estrategias argumentativas (ethos, pathos, logos)
• Redacción de ensayos persuasivos (tema libre vinculado al curso)
• Escritura de relatos breves de ciencia ficción lingüística
• Debate: ¿Debe protegerse el lenguaje generado por IA? ¿Debe citarse?
• Proyecto final: presentación oral o creativa grupal