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.
- CG5 : Comunicar de manera clara y precisa conocimientos, metodologías, ideas, problemas y soluciones en el ámbito de la inteligencia artificial
- CG7 : Resolver problemas de inteligencia artificial novedosos o multidisciplinares, mostrando iniciativa y originalidad en el desarrollo, después de analizar y entender las especificaciones planteadas
Specific Competences
- CE23 : Seleccionar y aplicar las técnicas de modelado más adecuadas, así como los métodos de simulación que permitan representar, diseñar y analizar sistemas dinámicos computacionales
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. Emplear técnicas de modelado y análisis de datos, evaluando la calidad de los modelos, validándolos e interpretándolos.
2. Identificar modelos usando inteligencia artificial, así como extraer conocimiento de éstos.
3. Expresar el comportamiento de sistemas complejos usando lenguajes formales.
4. Adquirir capacidad para modelar sistemas complejos utilizando inteligencia artificial.
5. Utilizar las herramientas necesarias para definir, analizar y simular la respuesta de los modelos de sistemas dinámicos.
Specific objectives stated by the academic staff for academic year 2023-24
No data
General
Code:
33673
Lecturer responsible:
No data
Credits ECTS:
6,00
Theoretical credits:
1,20
Practical credits:
1,20
Distance-base hours:
3,60
Departments involved
-
Dept:
Physics, Systems Engineering and Sign Theory
Area: SYSTEMS ENGINEERING AND AUTOMATICS
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: 3)