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Welcome to the web server of "Clasificación de Patrones y Análisis de Imágenes" group of Extremadura University. Our works are centered in applications of Pattern Recognition. We use Softcomputing (mainly Neural Networks and Genetic Algorithms), statistic (ICA, PCA), parallel processing (Beowulf cluster) and image analysis techniques. More information about us in Research Groups Catalog at UEX web server. |
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El curso Iniciación a ROS (Robot Operating System) es un Estudio Propio de la UEx (Microcredencial) que pretende ofrecer una introducción a ROS y explorar sus posibilidades. Se trata de un curso con un importante carácter práctico y una parte de él se llevará a cabo en el laboratorio. Se celebrará entre marzo y mayo de 2026 en el Laboratorio de Robótica del ICCAEx en Badajoz. Objetivos específicos: - Conocer y comprender la estructura y mecanismos de comunicación en ROS.
- Utilizar las herramientas de simulación y visualización de ROS.
- Desarrollar aplicaciones de navegación de robots móviles con ROS.
- Implementar un caso práctico como trabajo final.
Requisitos: - Disponer de ordenador personal portátil.
- Conocimientos de programación en Python o C++.
Criterios de selección: - No es necesario disponer de titulación universitaria, pero tendrán preferencia los estudiantes o titulados en Ingeniería Industrial, Física, Ingeniería Informática, Ingeniería en Telecomunicaciones o Grado Superior en Automatización y Robótica Industrial (FP).
- Orden de preinscripción.
La preinscripción estará habilitada desde el 01/02/2026 hasta el 15/02/2026. La preinscripción se realizará a través del Portal de Servicios de la UEx ( https://portal.unex.es/). Será necesario disponer de las credenciales institucionales (IDUEX y PINWEB). Para cualquier duda o aclaración, consultar con la dirección del curso a través del correo electrónico
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Clasificación de Patrones y Aplicaciones |
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La resolución de problemas de clasificación de patrones es la línea que ha centrado el trabajo del grupo en los últimos años. La clasificación de patrones es una disciplina cuyo objetivo es desarrollar sistemas automáticos que asocien datos de entrada a una determinada clase de entre varias preestablecidas. Este tipo de sistemas pueden ser estadísticos, bio-inspirados, etc.. La generación de estos sistemas automáticos suele conllevar un 'aprendizaje' que se realiza a partir de conjuntos de datos (patrones) previamente asociados a una clase de las clases consideradas. |
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