Guia docente 2024/25 Facultad de Informática

AI1

CMP01 - Diseñar dispositivos IoT seleccionando los sensores/actuadores más adecuados para cada uso. TIPO: Competencias

AI2

CMP02 - Desarrollar la arquitectura necesaria para garantizar la interoperabilidad de los dispositivos. TIPO: Competencias

AI3

CMP03 - Construir redes y definir protocolos que permitan la comunicación entre dispositivos IoT. TIPO: Competencias

AI4

CMP04 - Evaluar el funcionamiento de sistemas electrónicos embebidos IoT. TIPO: Competencias

AI5

CMP05 - Determinar mecanismos para la recogida de datos en tiempo real. TIPO: Competencias

AI6

CMP06 - Integrar tecnologías como el Aprendizaje Máquina, el tratamiento de datos masivos, las Tecnologías de Registro Distribuido (DLT), la computación en el borde, entre otras, para el desarrollo de sistemas IoT más inteligentes y eficientes. TIPO: Competencias

AI7

CMP07 - Garantizar la seguridad de la información generada por dispositivos IoT. TIPO: Competencias

AI8

CMP08 - Desarrollar un plan de negocio para un proyecto empresarial basado en IoT. TIPO: Competencias

AI9

CMP09 - Diseñar bases de datos para el almacenamiento y gestión de grandes cantidades de datos IoT. TIPO: Competencias

AI10

CMP10 - Adquirir experiencia en el diseño, implementación, despliegue y mantenimiento de sistemas IoT dentro un entorno real de trabajo. TIPO: Competencias

AI11

CMP11 - Desarrollar la autonomía suficiente para participar en proyectos de investigación y colaboraciones científicas o tecnológicas dentro su ámbito temático, en contextos interdisciplinares y, en su caso, con una alta componente de transferencia del conocimiento. TIPO: Competencias

AI12

CMP12 - Integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de conocimientos y juicios. TIPO: Competencias

AI13

CMP13 - Asumir la responsabilidad del propio desarrollo profesional y de la especialización en uno o más campos de estudio, de forma continuada, autodirigida y autónoma. TIPO: Competencias

AI14

CNC01 - Identificar los distintos tipos de servicios y modelos de despliegue de sistemas de cloud computing para IoT. TIPO: Conocimientos o contenidos

AI15

CNC02 - Reconocer las características de las nuevas arquitecturas (e.g., descentralizadas, distribuidas) IoT. TIPO: Conocimientos o contenidos

AI16

CNC03 - Identificar los conceptos básicos de ciberseguridad para IoT. TIPO: Conocimientos o contenidos

AI17

CNC04 - Determinar los dispositivos sensores y actuadores necesarios para aplicaciones IoT. TIPO: Conocimientos o contenidos

AI18

CNC05 - Reconocer la estructura de sistemas IoT empotrados. TIPO: Conocimientos o contenidos

AI19

CNC06 - Reconocer el funcionamiento de los distintos protocolos IoT de red y aplicación. TIPO: Conocimientos o contenidos

AI20

CNC07 - Identificar las características de los distintos tipos de redes y de las tecnologías de red para IoT. TIPO: Conocimientos o contenidos

AI21

CNC08 - Identificar los diferentes tipos de innovación y emprendimiento, y su aplicación a proyectos empresariales basados en IoT. TIPO: Conocimientos o contenidos

AI22

CNC09 - Conocer y comprender los aspectos básicos de protección intelectual e industrial. TIPO: Conocimientos o contenidos

AI23

CNC10 - Conocer y comprender las nociones básicas del Procesamiento de Transacciones en Línea (OLTP) y del Procesamiento Analítico en Línea (OLAP). TIPO: Conocimientos o contenidos

AI24

CNC11 - Conocer y comprender los conceptos fundamentales sobre aprendizaje automático para IoT. TIPO: Conocimientos o contenidos

AI25

CNC12 - Adquirir conocimientos avanzados y demostrar, en un contexto de investigación científica y tecnológica o altamente especializado, una comprensión detallada y fundamentada de los aspectos teóricos y prácticos y de la metodología de trabajo en uno o más campos de estudio. TIPO: Conocimientos o contenidos

AI26

HBL01 - Seleccionar la plataforma IoT en la nube más adecuada para cada escenario. TIPO: Habilidades o destrezas

AI27

HBL02 - Seleccionar la arquitectura y el sistema distribuido o descentralizado más adecuado para cada escenario IoT. TIPO: Habilidades o destrezas

AI28

HBL03 - Analizar los riesgos de ciberseguridad de un sistema IoT. TIPO: Habilidades o destrezas

AI29

HBL04 - Desarrollar sistemas IoT de bajo consumo. TIPO: Habilidades o destrezas

AI30

HBL05 - Desarrollar sistemas empotrados para aplicaciones IoT. TIPO: Habilidades o destrezas

AI31

HBL06 - Gestionar el almacenamiento y distribución de datos espaciales y temporales. TIPO: Habilidades o destrezas

AI32

HBL07 - Seleccionar topologías de red y protocolos de encaminamiento y aplicación adecuados para escenarios IoT. TIPO: Habilidades o destrezas

AI33

HBL08 - Planificar escenarios de conectividad para redes IoT. TIPO: Habilidades o destrezas

AI34

HBL09 - Establecer fuentes de financiación para un plan de negocio innovador basado en desarrollos sobre tecnologías de IoT. TIPO: Habilidades o destrezas

AI35

HBL10 - Gestionar datos de carácter espacial y series de datos con marcas temporales. TIPO: Habilidades o destrezas

AI36

HBL11 - Implementar algoritmos de aprendizaje máquina supervisado/no supervisado con redes neuronales clásicas y profundas. TIPO: Habilidades o destrezas

AI37

HBL12 - Aplicar los conocimientos adquiridos y resolver problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios y mulitidisciplinares, siendo capaces de integrar conocimientos. TIPO: Habilidades o destrezas

AI38

HBL13 - Comunicar (de forma oral y escrita) las conclusiones- y los conocimientos y razones últimas que las sustentan- a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades. TIPO: Habilidades o destrezas

AI39

HBL14 - Predecir y controlar la evolución de situaciones complejas mediante el desarrollo de nuevas e innovadoras metodologías de trabajo adaptadas al ámbito científico/investigador, tecnológico o profesional concreto, en general multidisciplinar, en el que se desarrolle su actividad. TIPO: Habilidades o destrezas

AI40

S-CP1: Diseñar y desplegar redes de dispositivos IoT en el ámbito de las Ciudades y Edificios Inteligentes.

AI41

S-CP2: Implementar algoritmos de análisis y procesado de vídeo para aplicaciones de la Sociedad 5.0.

AI42

S-CP3: Diseñar y usar sistemas IoT para la localización de activos en entornos sanitarios.

AI43

S-CP4: Diseñar y desplegar sistemas de procesado de datos IoT a gran escala para aplicaciones de la Sociedad 5.0.

AI44

I-CP1: Diseñar y desplegar sistemas de procesado de datos IIoT a gran escala.

AI45

I-CP2: Diseñar, desplegar y optimizar sistemas Green IoT.

AI46

I-CP3: Analizar e interpretar los flujos de datos IIoT en una empresa industrial.

AI47

I-CP4: Diseñar un gemelo industrial robótico.

AI48

I-CP5: Diseñar e implementar algoritmos de análisis y procesado de vídeo para entornos IIoT.

AI49

V-CP1: Diseñar y desplegar redes de dispositivos en el ámbito del coche conectado.

AI50

V-CP2: Implementar algoritmos de análisis y procesado de vídeo en el ámbito del vehículo conectado.

AI51

V-CP3: Diseñar y desplegar sistemas de procesado de datos IoT a gran escala para aplicaciones del vehículo conectado.

AI52

V-CP4: Diseñar y desplegar sistemas IoT para ITS.

AI53

V-CP5: Desplegar y utilizar sistemas IoT para UAVs.

AI54

V-CP6: Diseñar y desplegar servicios para el vehículo conectado.

AI55

S-CN1: Conocer y comprender los fundamentos básicos sobre las tecnologías IoT de comunicación, trazabilidad y wearables para salud auto-cuantificada, participativa e inteligente.

AI56

S-CN2: Conocer y comprender los fundamentos básicos de sensórica y automatización para ciudades inteligentes.

AI57

S-CN3: Identificar las tendencias tecnológicas para la gestión y construcción de ciudades inteligentes.

AI58

S-CN4: Conocer y comprender los conceptos básicos de domótica e inmótica incluyendo sensorización, arquitecturas y servicios.

AI59

S-CN5: Conocer y comprender los principales modelos energéticos y el concepto de red eléctrica inteligente (smart grid) desde el punto de vista de los edificios y hogares inteligentes.

AI60

S-CN6: Identificar las principales arquitecturas Big Data para IoT para aplicaciones de la Sociedad 5.0 y sus mecanismos de procesado de datos, así como las principales técnicas estadísticas y de almacenamiento/gestión.

AI61

S-CN7: Conocer y comprender el funcionamiento básico de las cámaras de vídeo y detectores de movimiento en el ámbito de las aplicaciones para la Sociedad 5.0.

AI62

S-CN8: Conocer y comprender los conceptos y sistemas relacionados con el despliegue de redes en el ámbito de las aplicaciones para la Sociedad 5.0.

AI63

I-CN1: Conocer y comprender las principales arquitecturas Big Data para IIoT y sus mecanismos de procesado de datos, así como las principales técnicas estadísticas y de almacenamiento/gestión.

AI64

I-CN2: Conocer y comprender los conceptos esenciales sobre Green IoT y las principales estrategias de optimización energética.

AI65

I-CN3: Conocer y comprender las diferentes arquitecturas existentes para el despliegue, monitorización y gestión de sistemas continuos robóticos.

AI66

I-CN4: Conocer y comprender el funcionamiento básico de las cámaras de vídeo y detectores de movimiento en el ámbito IIoT, así como las aplicaciones del análisis de vídeo en dicho ámbito.

AI67

I-CN5: Conocer y comprender los conceptos básicos sobre integración de sistemas IIoT.

AI68

I-CN6: Conocer y comprender los fundamentos del preprocesado de datos para plantas industriales.

AI69

V-CN1: Conocer y comprender las principales arquitecturas Big Data para aplicaciones de vehículo conectado y sus mecanismos de procesado de datos, así como las principales técnicas estadísticas y de almacenamiento/gestión.

AI70

V-CN2: Conocer y comprender los fundamentos básicos de los Sistemas de Transporte Inteligente.

AI71

V-CN3: Conocer y comprender los conceptos esenciales y las tecnologías habilitadoras en el ámbito de los UAVs para IoT.

AI72

V-CN4: Conocer y comprender la arquitectura del vehículo conectado y autónomo y sus elementos principales.

AI73

V-CN5: Conocer y comprender el funcionamiento básico de las cámaras de vídeo y detectores de movimiento en el ámbito de vehículo conectado, así como las aplicaciones del análisis de vídeo en dicho ámbito.

AI74

V-CN6: Conocer y comprender los conceptos básicos relacionados con el despliegue de redes en el ámbito del vehículo conectado.

AI75

S-HB1: Programar y desplegar wearables IoT para salud.

AI76

S-HB2: Aplicar técnicas estadísticas a conjuntos de datos IoT a gran escala y para aplicaciones de la Sociedad 5.0.

AI77

S-HB3: Aplicar técnicas de análisis de vídeo para aplicaciones de la Sociedad 5.0.

AI78

I-HB1: Aplicar técnicas estadísticas a conjuntos de datos IIoT a gran escala.

AI79

I-HB2: Programar Single-Board Computers (SBCs) para el despliegue y gestión de nodos de sensores y actuadores IIoT.

AI80

I-HB3: Integrar datos de telemetría en plataformas comerciales IIoT.

AI81

I-HB4: Implementar protocolos específicos para el control industrial de sistemas robóticos.

AI82

I-HB5: Emplear técnicas para realizar la limpieza y preprocesado de datos IIoT para algoritmos de aprendizaje máquina.

AI83

I-HB6: Aplicar técnicas para seguir objetos en ámbitos IIoT a través de análisis de imágenes.

AI84

V-HB1: Aplicar técnicas estadísticas a datos a gran escala en aplicaciones IoT del vehículo conectado.

AI85

V-HB2: Aplicar técnicas de análisis de imagen en el ámbito del vehículo conectado.

TipoA	Código
		Investigador
	AI1	CMP01 - Diseñar dispositivos IoT seleccionando los sensores/actuadores más adecuados para cada uso. TIPO: Competencias
	AI2	CMP02 - Desarrollar la arquitectura necesaria para garantizar la interoperabilidad de los dispositivos. TIPO: Competencias
	AI3	CMP03 - Construir redes y definir protocolos que permitan la comunicación entre dispositivos IoT. TIPO: Competencias
	AI4	CMP04 - Evaluar el funcionamiento de sistemas electrónicos embebidos IoT. TIPO: Competencias
	AI5	CMP05 - Determinar mecanismos para la recogida de datos en tiempo real. TIPO: Competencias
	AI6	CMP06 - Integrar tecnologías como el Aprendizaje Máquina, el tratamiento de datos masivos, las Tecnologías de Registro Distribuido (DLT), la computación en el borde, entre otras, para el desarrollo de sistemas IoT más inteligentes y eficientes. TIPO: Competencias
	AI7	CMP07 - Garantizar la seguridad de la información generada por dispositivos IoT. TIPO: Competencias
	AI8	CMP08 - Desarrollar un plan de negocio para un proyecto empresarial basado en IoT. TIPO: Competencias
	AI9	CMP09 - Diseñar bases de datos para el almacenamiento y gestión de grandes cantidades de datos IoT. TIPO: Competencias
	AI10	CMP10 - Adquirir experiencia en el diseño, implementación, despliegue y mantenimiento de sistemas IoT dentro un entorno real de trabajo. TIPO: Competencias
	AI11	CMP11 - Desarrollar la autonomía suficiente para participar en proyectos de investigación y colaboraciones científicas o tecnológicas dentro su ámbito temático, en contextos interdisciplinares y, en su caso, con una alta componente de transferencia del conocimiento. TIPO: Competencias
	AI12	CMP12 - Integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de conocimientos y juicios. TIPO: Competencias
	AI13	CMP13 - Asumir la responsabilidad del propio desarrollo profesional y de la especialización en uno o más campos de estudio, de forma continuada, autodirigida y autónoma. TIPO: Competencias
	AI14	CNC01 - Identificar los distintos tipos de servicios y modelos de despliegue de sistemas de cloud computing para IoT. TIPO: Conocimientos o contenidos
	AI15	CNC02 - Reconocer las características de las nuevas arquitecturas (e.g., descentralizadas, distribuidas) IoT. TIPO: Conocimientos o contenidos
	AI16	CNC03 - Identificar los conceptos básicos de ciberseguridad para IoT. TIPO: Conocimientos o contenidos
	AI17	CNC04 - Determinar los dispositivos sensores y actuadores necesarios para aplicaciones IoT. TIPO: Conocimientos o contenidos
	AI18	CNC05 - Reconocer la estructura de sistemas IoT empotrados. TIPO: Conocimientos o contenidos
	AI19	CNC06 - Reconocer el funcionamiento de los distintos protocolos IoT de red y aplicación. TIPO: Conocimientos o contenidos
	AI20	CNC07 - Identificar las características de los distintos tipos de redes y de las tecnologías de red para IoT. TIPO: Conocimientos o contenidos
	AI21	CNC08 - Identificar los diferentes tipos de innovación y emprendimiento, y su aplicación a proyectos empresariales basados en IoT. TIPO: Conocimientos o contenidos
	AI22	CNC09 - Conocer y comprender los aspectos básicos de protección intelectual e industrial. TIPO: Conocimientos o contenidos
	AI23	CNC10 - Conocer y comprender las nociones básicas del Procesamiento de Transacciones en Línea (OLTP) y del Procesamiento Analítico en Línea (OLAP). TIPO: Conocimientos o contenidos
	AI24	CNC11 - Conocer y comprender los conceptos fundamentales sobre aprendizaje automático para IoT. TIPO: Conocimientos o contenidos
	AI25	CNC12 - Adquirir conocimientos avanzados y demostrar, en un contexto de investigación científica y tecnológica o altamente especializado, una comprensión detallada y fundamentada de los aspectos teóricos y prácticos y de la metodología de trabajo en uno o más campos de estudio. TIPO: Conocimientos o contenidos
	AI26	HBL01 - Seleccionar la plataforma IoT en la nube más adecuada para cada escenario. TIPO: Habilidades o destrezas
	AI27	HBL02 - Seleccionar la arquitectura y el sistema distribuido o descentralizado más adecuado para cada escenario IoT. TIPO: Habilidades o destrezas
	AI28	HBL03 - Analizar los riesgos de ciberseguridad de un sistema IoT. TIPO: Habilidades o destrezas
	AI29	HBL04 - Desarrollar sistemas IoT de bajo consumo. TIPO: Habilidades o destrezas
	AI30	HBL05 - Desarrollar sistemas empotrados para aplicaciones IoT. TIPO: Habilidades o destrezas
	AI31	HBL06 - Gestionar el almacenamiento y distribución de datos espaciales y temporales. TIPO: Habilidades o destrezas
	AI32	HBL07 - Seleccionar topologías de red y protocolos de encaminamiento y aplicación adecuados para escenarios IoT. TIPO: Habilidades o destrezas
	AI33	HBL08 - Planificar escenarios de conectividad para redes IoT. TIPO: Habilidades o destrezas
	AI34	HBL09 - Establecer fuentes de financiación para un plan de negocio innovador basado en desarrollos sobre tecnologías de IoT. TIPO: Habilidades o destrezas
	AI35	HBL10 - Gestionar datos de carácter espacial y series de datos con marcas temporales. TIPO: Habilidades o destrezas
	AI36	HBL11 - Implementar algoritmos de aprendizaje máquina supervisado/no supervisado con redes neuronales clásicas y profundas. TIPO: Habilidades o destrezas
	AI37	HBL12 - Aplicar los conocimientos adquiridos y resolver problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios y mulitidisciplinares, siendo capaces de integrar conocimientos. TIPO: Habilidades o destrezas
	AI38	HBL13 - Comunicar (de forma oral y escrita) las conclusiones- y los conocimientos y razones últimas que las sustentan- a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades. TIPO: Habilidades o destrezas
	AI39	HBL14 - Predecir y controlar la evolución de situaciones complejas mediante el desarrollo de nuevas e innovadoras metodologías de trabajo adaptadas al ámbito científico/investigador, tecnológico o profesional concreto, en general multidisciplinar, en el que se desarrolle su actividad. TIPO: Habilidades o destrezas
	AI40	S-CP1: Diseñar y desplegar redes de dispositivos IoT en el ámbito de las Ciudades y Edificios Inteligentes.
	AI41	S-CP2: Implementar algoritmos de análisis y procesado de vídeo para aplicaciones de la Sociedad 5.0.
	AI42	S-CP3: Diseñar y usar sistemas IoT para la localización de activos en entornos sanitarios.
	AI43	S-CP4: Diseñar y desplegar sistemas de procesado de datos IoT a gran escala para aplicaciones de la Sociedad 5.0.
	AI44	I-CP1: Diseñar y desplegar sistemas de procesado de datos IIoT a gran escala.
	AI45	I-CP2: Diseñar, desplegar y optimizar sistemas Green IoT.
	AI46	I-CP3: Analizar e interpretar los flujos de datos IIoT en una empresa industrial.
	AI47	I-CP4: Diseñar un gemelo industrial robótico.
	AI48	I-CP5: Diseñar e implementar algoritmos de análisis y procesado de vídeo para entornos IIoT.
	AI49	V-CP1: Diseñar y desplegar redes de dispositivos en el ámbito del coche conectado.
	AI50	V-CP2: Implementar algoritmos de análisis y procesado de vídeo en el ámbito del vehículo conectado.
	AI51	V-CP3: Diseñar y desplegar sistemas de procesado de datos IoT a gran escala para aplicaciones del vehículo conectado.
	AI52	V-CP4: Diseñar y desplegar sistemas IoT para ITS.
	AI53	V-CP5: Desplegar y utilizar sistemas IoT para UAVs.
	AI54	V-CP6: Diseñar y desplegar servicios para el vehículo conectado.
	AI55	S-CN1: Conocer y comprender los fundamentos básicos sobre las tecnologías IoT de comunicación, trazabilidad y wearables para salud auto-cuantificada, participativa e inteligente.
	AI56	S-CN2: Conocer y comprender los fundamentos básicos de sensórica y automatización para ciudades inteligentes.
	AI57	S-CN3: Identificar las tendencias tecnológicas para la gestión y construcción de ciudades inteligentes.
	AI58	S-CN4: Conocer y comprender los conceptos básicos de domótica e inmótica incluyendo sensorización, arquitecturas y servicios.
	AI59	S-CN5: Conocer y comprender los principales modelos energéticos y el concepto de red eléctrica inteligente (smart grid) desde el punto de vista de los edificios y hogares inteligentes.
	AI60	S-CN6: Identificar las principales arquitecturas Big Data para IoT para aplicaciones de la Sociedad 5.0 y sus mecanismos de procesado de datos, así como las principales técnicas estadísticas y de almacenamiento/gestión.
	AI61	S-CN7: Conocer y comprender el funcionamiento básico de las cámaras de vídeo y detectores de movimiento en el ámbito de las aplicaciones para la Sociedad 5.0.
	AI62	S-CN8: Conocer y comprender los conceptos y sistemas relacionados con el despliegue de redes en el ámbito de las aplicaciones para la Sociedad 5.0.
	AI63	I-CN1: Conocer y comprender las principales arquitecturas Big Data para IIoT y sus mecanismos de procesado de datos, así como las principales técnicas estadísticas y de almacenamiento/gestión.
	AI64	I-CN2: Conocer y comprender los conceptos esenciales sobre Green IoT y las principales estrategias de optimización energética.
	AI65	I-CN3: Conocer y comprender las diferentes arquitecturas existentes para el despliegue, monitorización y gestión de sistemas continuos robóticos.
	AI66	I-CN4: Conocer y comprender el funcionamiento básico de las cámaras de vídeo y detectores de movimiento en el ámbito IIoT, así como las aplicaciones del análisis de vídeo en dicho ámbito.
	AI67	I-CN5: Conocer y comprender los conceptos básicos sobre integración de sistemas IIoT.
	AI68	I-CN6: Conocer y comprender los fundamentos del preprocesado de datos para plantas industriales.
	AI69	V-CN1: Conocer y comprender las principales arquitecturas Big Data para aplicaciones de vehículo conectado y sus mecanismos de procesado de datos, así como las principales técnicas estadísticas y de almacenamiento/gestión.
	AI70	V-CN2: Conocer y comprender los fundamentos básicos de los Sistemas de Transporte Inteligente.
	AI71	V-CN3: Conocer y comprender los conceptos esenciales y las tecnologías habilitadoras en el ámbito de los UAVs para IoT.
	AI72	V-CN4: Conocer y comprender la arquitectura del vehículo conectado y autónomo y sus elementos principales.
	AI73	V-CN5: Conocer y comprender el funcionamiento básico de las cámaras de vídeo y detectores de movimiento en el ámbito de vehículo conectado, así como las aplicaciones del análisis de vídeo en dicho ámbito.
	AI74	V-CN6: Conocer y comprender los conceptos básicos relacionados con el despliegue de redes en el ámbito del vehículo conectado.
	AI75	S-HB1: Programar y desplegar wearables IoT para salud.
	AI76	S-HB2: Aplicar técnicas estadísticas a conjuntos de datos IoT a gran escala y para aplicaciones de la Sociedad 5.0.
	AI77	S-HB3: Aplicar técnicas de análisis de vídeo para aplicaciones de la Sociedad 5.0.
	AI78	I-HB1: Aplicar técnicas estadísticas a conjuntos de datos IIoT a gran escala.
	AI79	I-HB2: Programar Single-Board Computers (SBCs) para el despliegue y gestión de nodos de sensores y actuadores IIoT.
	AI80	I-HB3: Integrar datos de telemetría en plataformas comerciales IIoT.
	AI81	I-HB4: Implementar protocolos específicos para el control industrial de sistemas robóticos.
	AI82	I-HB5: Emplear técnicas para realizar la limpieza y preprocesado de datos IIoT para algoritmos de aprendizaje máquina.
	AI83	I-HB6: Aplicar técnicas para seguir objetos en ámbitos IIoT a través de análisis de imágenes.
	AI84	V-HB1: Aplicar técnicas estadísticas a datos a gran escala en aplicaciones IoT del vehículo conectado.
	AI85	V-HB2: Aplicar técnicas de análisis de imagen en el ámbito del vehículo conectado.
TipoB	Código
TipoC	Código