Competencias y objetivos
Contexto de la asignatura para el curso 2023-24
Sin datos
Competencias de la asignatura (verificadas por ANECA en grados y másteres oficiales) para el curso 2023-24
Competencias Transversales
- 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.
Competencias Generales
- CG2 : Conocer, seleccionar y aplicar métodos de los diferentes campos de la inteligencia artificial para la resolución de problemas de ingeniería.
- CG5 : Comunicar de manera clara y precisa conocimientos, metodologías, ideas, problemas y soluciones en el ámbito de la inteligencia artificial
Competencias Específicas
- CE10 : Aplicar los conceptos fundamentales de probabilidad y estadística para la resolución de problemas del ámbito de la inteligencia artificial, y representar y manipular datos para extraer información significativa de los mismos
- CE11 : Aplicar los fundamentos de la estadística bayesiana y las diferentes técnicas de computación intensiva para implementar inferencia y predicción Bayesiana
Competencias Básicas
- CB1 : Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio
Resultados de aprendizaje (Objetivos formativos)
1. Manejar con soltura y destreza las propiedades de las variables aleatorias presentadas.
2. Demostrar destreza en los cálculos asociados a los conceptos presentados.
3. Identificar y clasificar en los procesos aleatorios las variables aleatorias implicadas.
4. Identificar técnicas de inferencia estadística en los problemas planteados.
5. Interpretar en estilo formal los resultados de las técnicas de inferencia utilizadas.
6. Argumentar en estilo formal sobre las técnicas de inferencia utilizadas.
7. Poder aplicar en futuras implementaciones algorítmicas las técnicas estudiadas.
Objetivos específicos indicados por el profesorado para el curso 2023-24
Sin datos
Datos generales
Código:
33664
Profesor/a responsable:
Sin datos
Crdts. ECTS:
6,00
Créditos teóricos:
1,20
Créditos prácticos:
1,20
Carga no presencial:
3,60
Departamentos con docencia
-
Dep.:
MATEMATICA APLICADA
Área: MATEMATICA APLICADA
Créditos teóricos: 1,2
Créditos prácticos: 1,2
Este dep. es responsable de la asignatura.
Este dep. es responsable del acta.
Estudios en los que se imparte
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GRADO EN INGENIERÍA EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Tipo de asignatura: BÁSICA (Curso: 2)