La asignatura se imparte en el segundo semestre del Máster Universitario en Humanidades Digitales: Métodos y Buenas Prácticas, y tiene un carácter optativo.

La asignatura está orientada al tratamiento de imágenes digitales con el fin de extraer información de utilidad para los humanistas utilizando las capacidades de cálculo de un computador. Se estudiarán técnicas de procesado de imagen para mejorar su apariencia o resaltar alguna característica de interés, técnicas de segmentación para detectar zonas con características comunes en la imagen y, clasificación de objetos o de la propia imagen. La familiarización con estas técnicas es importante para los humanistas ya que, tanto ahora como en un futuro, muchos de los documentos estarán digitalizados con el fin de preservarlos, evitar el almacenamiento masivo en las bibliotecas y facilitar la accesibilidad de todos. Para un manejo eficiente de todos estos documentos resultará fundamental el conocimiento de estas técnicas.

En esta asignatura el estudiante va a aprender a aplicar algunas de las técnicas de la visión por computador que faciliten su trabajo dentro de las humanidades digitales. En todas ellas se analiza qué consiguen y cómo se aplican, sin entrar en profundidades de cálculos matemáticos.

Todas las prácticas de la asignatura se realizarán usando Python y Opencv, siendo estas últimas, unas librerías específicas de visión que permitirán aplicar la mayoría de las técnicas estudiadas en la asignatura. Dependiendo del estudiante, quizás sea necesario el uso de otras librerías como Keras o Tensorflow.

Conocimientos adquiridos en las asignaturas del primer semestre del Máster Universitario en Humanidades Digitales: Métodos y Buenas Prácticas, especialmente la asignatura de “Competencias digitales y programación”. Además, es recomendable el conocimiento del inglés, para poder consultar diferentes fuentes bibliográficas (libros, artículos…) que no siempre están traducidas al castellano y tener soltura con el uso de herramientas informáticas lo que ayudará al éxito en esta materia.

Dra.  Margarita Bachiller Mayoral

Horario de atención:

Martes de 10:00 a 14:00 horas

Dirección postal:

ETS Ingeniería Informática, UNED.

               Juan del Rosal, 16. 3ª planta. Despacho 3.17. 28040 MADRID

Teléfono: 91.398.7166

Correo electrónico: marga@dia.uned.es

COMPETENCIAS BÁSICAS Y GENERALES

CG1 - Administrar el trabajo en equipos multidisciplinares dedicados al ámbito de las Humanidades Digitales de forma eficiente, abordando los posibles conflictos de manera constructiva.

CG2 - Conocer e identificar las nuevas técnicas y herramientas digitales para su empleo en la práctica profesional e investigadora en el ámbito de las Humanidades Digitales.

CB6 - Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.

CB7 - Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.

COMPETENCIAS ESPECÍFICAS

CE8 - Conocer y saber aplicar diferentes técnicas y tipos de representación de datos digitales y del resultado de su análisis, en el ámbito de las Humanidades Digitales.

CE7 - Aplicar las tecnologías digitales en el tratamiento y la preservación de datos de diferente tipología en el ámbito de las Humanidades Digitales.

• Introducir al estudiante en las técnicas de procesado digital de imágenes para su mejora y adecuación.
• Introducir al estudiante en las técnicas de visión por computador para la detección / clasificación de objetos en imágenes.
• Capacitar al estudiante para seleccionar los métodos englobados en la visión por computador más adecuados que resuelvan una tarea.

La materia está planteada para su realización a través de la metodología general de la UNED, en la que se combinan distintos recursos y los medios impresos con los audiovisuales y virtuales. La metodología estará basada en los siguientes elementos:

1. Materiales de estudio: guía de estudio y web; textos obligatorios; materiales audiovisuales; bibliografía, etc.
2. Participación y utilización de las distintas herramientas del Entorno Virtual de Aprendizaje.
3. Tutorías en línea y telefónica: participación en los foros; comunicación e interacción con el profesorado.
4. Evaluación continua y sumativa: actividades prácticas de evaluación continua; trabajo práctico; ejercicios de autoevaluación.
5. Trabajo individual o en grupo: lectura analítica de cada tema; elaboración de esquemas; realización de las actividades de aprendizaje propuestas.

• Material elaborado por el equipo docente.
• Librerías Opencv.

• Librerías Keras y Tensorflow.
• Conjunto de artículos.

El curso virtual será el recurso para resolver de manera rápida las dudas que le vayan apareciendo en su estudio teórico así como en la resolución de los problemas.