Competències i objectius
Context de l'assignatura per al curs 2023-24
Sense dades
Competències de l'assignatura (verificades per ANECA en graus i màsters oficials) per al curs 2023-24
Competències transversals
- CT01 : Utilitzar de manera habitual les eines informàtiques, així com les tecnologies de la informació i les comunicacions, en tot el seu acompliment professional.
- CT02 : Comunicar de manera oral i escrita transmetent informació, idees, problemes i solucions a un públic tant especialitzat com no especialitzat.
Competències generals
- CG2 : Conéixer, seleccionar i aplicar mètodes dels diferents camps de la intel·ligència artificial per a la resolució de problemes d'enginyeria.
- CG4 : Obtindre solucions eficients, òptimes i/o probables aplicant els principis propis de l'enginyeria i el mètode científic, descrivint de forma adequada el problema i realitzant una avaluació sòlida de la proposta
- CG5 : Comunicar de manera clara i precisa coneixements, metodologies, idees, problemes i solucions en l'àmbit de la intel·ligència artificial
Competències Específiques
- CE27 : Modelar de manera matemàtica i implementar algorismes per a la resolució de problemes d'optimització en l'àmbit de la intel·ligència artificial.
Competències bàsiques
- CB3 : Que els estudiants tinguen la capacitat de reunir i interpretar dades rellevants (normalment dins de la seua àrea d'estudi) per a emetre judicis que incloguen una reflexió sobre temes rellevants d'índole social, científica o ètica
- CB5 : Que els estudiants hagen desenvolupat aquelles habilitats d'aprenentatge necessàries per a emprendre estudis posteriors amb un alt grau d'autonomia
Resultats d'aprenentatge (Objectius formatius)
1. Conéixer les famílies més importants de problemes algorítmics i implementar diferents esquemes o paradigmes de disseny aplicables per a resoldre'ls.
2. Adaptar un esquema genèric a un problema concret, identificant les dades i operacions de l'esquema amb les del problema.
3. Desenvolupar heurístiques apropiades a un problema de cerca concret, valorar la seua aportació i avaluar la seua eficàcia.
4. Analitzar i comparar amb rigor l'eficiència dels algorismes distingint els conceptes d'eficiència en temps i en espai.
5. Aplicar estratègies de cerca cega i de cerca informada amb la finalitat de planificar una seqüència d'accions que permeten trobar una solució complint amb les restriccions del problema.
6. Conéixer estructures de dades per a l'organització de la informació que permeten l'obtenció d'algorismes eficients.
7. Formular problemes d'optimització mitjançant models de programació lineal i sencera aplicant algorismes de càlcul senzills per a resoldre'ls.
8. Descriure el problema d'explosió combinatòria de l'espai d'estats i les seues implicacions en cerca.
9. Seleccionar un algorisme de cerca voraç apropiat per a un problema,i caracteritzar la seua complexitat espacial i temporal
Objectius específics indicats pel professorat per al curs 2023-24
Sense dades
Dades generals
Codi:
33665
Professor/a responsable:
Sense dades
Crèdits ECTS:
6,00
Crèdits teòrics:
1,20
Crèdits pràctics:
1,20
Càrrega no presencial:
3,60
Departaments amb docència
-
Dep.:
Llenguatges i Sistemes Informàtics
Àrea: LLENGUATGES I SISTEMES INFORMATICS
Crèdits teòrics: 1,2
Crèdits pràctics: 1,2
Aquest departament és responsable de l'assignatura.
Aquest dep. és responsable de l'acta.
Estudis en què s'imparteix
-
GRAU EN ENGINYERIA EN INTEL·LIGÉNCIA ARTIFICIAL
Tipus d'assignatura: OBLIGATÒRIA (Curs: 2)