Competencies and objectives
Course context for academic year 2023-24
No data
Course competencies (verified by ANECA in official undergraduate and Master’s degrees) for academic year 2023-24
Transversal Competences
- CT01 : Utilizar de forma habitual las herramientas informáticas, así como las tecnologías de la información y las comunicaciones, en todo su desempeño profesional.
- CT02 : Comunicar de forma oral y escrita transmitiendo información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado.
General Competences
- CG2 : Conocer, seleccionar y aplicar métodos de los diferentes campos de la inteligencia artificial para la resolución de problemas de ingeniería.
- CG4 : Obtener soluciones eficientes, óptimas y/o probables aplicando los principios propios de la ingeniería y el método científico, describiendo de forma adecuada el problema y realizando una evaluación sólida de la propuesta.
- CG8 : Concebir, desarrollar e implantar sistemas de inteligencia artificial teniendo en cuenta aspectos de calidad y seguridad, dentro del marco normativo, además de atender a criterios medioambientales y de uso racional, ético y eficiente de recursos e información
Specific Competences
- CE13 : Describir los principios fundamentales y técnicas básicas de la programación paralela, concurrente, distribuida y de tiempo real y aplicarlos al desarrollo de sistemas de inteligencia artificial
- CE14 : Describir las características, funcionalidades y estructura de los sistemas operativos, sistemas distribuidos, las redes de computadores e internet y diseñar e implementar aplicaciones basadas en sus servicios
- CE17 : Diseñar, construir y valorar sistemas de internet de las cosas y sistemas ciberfísicos para aplicaciones industriales y de inteligencia artificial, o con necesidades de funcionamiento específicas (tiempo real, precisión, consumo, etc.)
Basic Competences
- CB2 : Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio
Learning outcomes (Training objectives)
1. Conocer los problemas básicos asociados a los Sistemas Operativos: multiprocesamiento, concurrencia y gestión de recursos.
2. Conocer la organización, estructura y servicios de los sistemas operativos y su administración.
3. Conocer la problemática asociada a la gestión de los dispositivos de entrada/salida, los sistemas de archivo.
4. Conocer los principales paradigmas de computación distribuida, tecnologías Web y Middleware, las características de cada modelo y sus aplicaciones.
5. Diseñar la arquitectura de un sistema distribuido en función de los requisitos establecidos en el problema, así como proponer los paradigmas de computación distribuida, protocolos y mecanismos de comunicación.
6. Implementar aplicaciones distribuidas basadas en tecnologías y arquitecturas de sistemas distribuidos (sockets, RPC, RMI, WS, Websockets, SOAP, etc.).
Specific objectives stated by the academic staff for academic year 2023-24
No data
General
Code:
33662
Lecturer responsible:
No data
Credits ECTS:
6,00
Theoretical credits:
1,20
Practical credits:
1,20
Distance-base hours:
3,60
Departments involved
-
Dept:
Computer Science and Technology
Area: COMPUTER ARCHITECTURE
Theoretical credits: 1,2
Practical credits: 1,2
This Dept. is responsible for the course.
This Dept. is responsible for the final mark record.
Study programmes where this course is taught
-
DEGREE IN ENGINEERING IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Course type: COMPULSORY (Year: 2)