Competencias y objetivos

 

Contexto de la asignatura para el curso 2014-15

La recuperación de información musical (Music information retrieval, MIR) es un área de creciente interés en la música por computador. La disponibilidad en línea de millones de objetos musicales ha implusado la investigación en algoritmos capaces de extraer y procesar esta información para indexación, clasificación, recuperación, etc. Entre estos algoritmos, resultan de especial interés aquello basados en las técnicas de reconocimiento de patrones y de aprendizaje computacional, debido a su habilidad para categorizar datos y adaptarse a las necesidades del usuario.

Este curso da una amplia visión de la disciplina y proporciona un interesante campo de aplicación de técnicas generales, vistas en otros cursos de este máster, para procesar datos secuenciales, estructurados, señales unidimensionales, o para procesar el lenguaje natural, entre otros.

La lengua vehicular de este curso será el inglés.

 

 

Competencias de la asignatura (verificadas por ANECA en grados y másteres oficiales) para el curso 2014-15

Competencias Generales del Título (CG)

  • B1 : Capacidad de investigar en el diseño de arquitecturas de sistemas de información.
  • B10 : Capacidad para la identificación de la información relevante en las tareas de aprendizaje automático.
  • B2 : Capacidad para gestionar y diseñar bases de datos no tradicionales (documentales, textuales, almacenes de datos, etc.).
  • B3 : Capacidad de producir eficientemente la documentación técnica asociada al trabajo de investigación y desarrollo realizado.
  • B4 : Capacidad de investigar la forma de integrar sistemas informáticos.
  • B5 : Capacidad de especificar y desarrollar interfaces adecuados en tecnologías informáticas.
  • B6 : Conocimientos básicos de las técnicas estadísticas más relevantes para la investigación en las tecnologías informáticas.
  • B7 : Capacidad de modificar algoritmos clásicos para adaptarlos a cada situación.
  • B8 : Evaluar la calidad de los modelos para la elaboración de un proyecto de investigación.
  • B9 : Capacidad de desarrollo de heurísticas para la resolución de problemas.

 

Habilidades/ Destrezas

  • A1 : Capacidad de análisis y síntesis.
  • A10 : Capacidad de razonamiento y extracción de conclusiones.
  • A11 : Compromiso ético y respeto por la propiedad intelectual.
  • A12 : Habilidad de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
  • A13 : Habilidad de adaptación al ambiente cambiante propio de la disciplina, sabiendo aplicar los conocimientos adquiridos y resolver problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
  • A14 : Capacidad de creatividad.
  • A15 : Capacidad de dirección de proyectos de desarrollo de investigación.
  • A16 : Motivación por la calidad.
  • A17 : Habilidad para transferir resultados de investigación.
  • A18 : Capacidad de autonomía científica y técnica.
  • A2 : Capacidad de organización y planificación.
  • A4 : Capacidad de gestión de la información y de los recursos disponibles.
  • A5 : Capacidad de resolver problemas e 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 sus conocimientos y juicios.
  • A6 : Capacidad de trabajar en equipo con iniciativa y espíritu emprendedor.
  • A7 : Capacidad de trabajar en un equipo de carácter interdisciplinar.

 

Competencias Específicas:>>De Tecnologías de Reconocimiento de Formas y de Inteligencia Artificial

  • C1.1 : Capacidad de diseñar y evaluar sistemas que tomen decisiones.
  • C1.4 : Habilidades en la manipulación (análisis, descripción, recuperación, etc.) de contenidos multimedia.
  • C1.6 : Conocimiento de técnicas de optimización.
  • C1.8 : Capacidad de analizar y solucionar problemas de extracción de características y clasificación en sistemas inteligentes.

 

Competencias Específicas:>>De Tecnologías del Lenguaje Humano

  • C2.4 : Habilidad para manejar las estrategias basadas en conocimiento para el procesamiento del lenguaje humano.

 

Competencias Específicas:>>De Tecnologías de Internet y de los Almacenes de Datos

  • C3.1 : Capacidad de diseñar y utilizar aplicaciones de minería de datos.

 

 

 

Resultados de aprendizaje (Objetivos formativos)

  • Introducir el problema de la extracción de información musical como el área de la música por computador más vinculada a las técnicas propias de la inteligencia artificial.
  • Conocer los elementos de psicoacústica involucrados en la percepción de la música.
  • Conocer los formatos y parámetros involucrados en la digitalización del sonido y su uso en la recuperación de información sonora.
  • Conocer los formatos de representación simbólica de la música y un catálogo representativo de los problemas propios de la recuperación de información simbólica.
  • Conocer el valor y capacidad de los meta–datos como fuente de información relevante para la recuperación de información musical.
  • Ser capaces de desarrollar sistemas que utilicen estas técnicas.

 

 

Objetivos específicos indicados por el profesorado para el curso 2014-15

  • Introducir el problema de la extracción de información musical como el área de la música por computador más vinculada a las técnicas propias de la inteligencia artificial.
  • Conocer los elementos de psicoacu¿stica involucrados en la percepcio¿n de la música.
  • Conocer los parámetros involucrados en la digitalización del sonido y su uso en la recuperación de información sonora.
  • Conocer los formatos de representacioón simbólica de la mu¿sica y un cata¿logo representativo de los problemas propios de la recuperación de información simbólica.
  • Conocer el valor y capacidad de los meta–datos como fuente de información relevante para la recuperación de información musical.
  • Ser capaces de desarrollar sistemas que utilicen estas técnicas en problemas de investigación en este área o en áreas relacionadas.

 

 

 

Datos generales

Código: 11804
Profesor/a responsable:
IÑESTA QUEREDA, JOSE MANUEL
Crdts. ECTS: 3,00
Créditos teóricos: 0,70
Créditos prácticos: 0,50
Carga no presencial: 1,80

Departamentos con docencia

  • Dep.: LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMATICOS
    Área: LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMATICOS
    Créditos teóricos: 0,7
    Créditos prácticos: 0,5
    Este dep. es responsable de la asignatura.
    Este dep. es responsable del acta.

Estudios en los que se imparte