Competencies and objectives

 

Course context for academic year 2024-25

La asignatura Programación II extiende los conocimientos adquiridos en Programación I con el objetivo de diseñar programas de tamaño medio, trabajar con herramientas de programación avanzadas, introducir el paradigma de la programación orientada a objetos y profundizar en el conocimiento del lenguaje de programación Python. Esta asignatura es la continuación de Programación I y constituye la base para cursar Programación Avanzada y Estructuras de Datos.

 

 

Course content (verified by ANECA in official undergraduate and Master’s degrees) for academic year 2024-25

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.
  • CG7 : Resolver problemas de inteligencia artificial novedosos o multidisciplinares, mostrando iniciativa y originalidad en el desarrollo, después de analizar y entender las especificaciones planteadas
  • 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

  • CE2 : Diferenciar entre los paradigmas de programación más habituales y aplicarlos a la implementación de modelos y sistemas de inteligencia artificial
  • CE3 : Seleccionar e implementar de forma eficiente los tipos y estructuras de datos más adecuados para la resolución de problemas de inteligencia artificial

 

Basic Competences

  • 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
  • CB5 : Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía

 

 

 

Learning outcomes (Training objectives)

1. Escribir programas tomando en consideración las reglas impuestas por el sistema de tipos del lenguaje de programación.

2. Incorporar elementos de la programación funcional a la hora de escribir código.

3. Aplicar los principios de la programación orientada a objetos en el diseño e implementación de una solución algorítmica.

4. Codificar y manipular adecuadamente los datos de un problema mediante los tipos simples y compuestos ofrecidos por el lenguaje de programación.

5. Implementar programas que manipulen cadenas y ficheros de texto o binarios para tareas básicas en el contextode la inteligencia artificial.

 

 

Specific objectives stated by the academic staff for academic year 2024-25

No data

 

 

General

Code: 33656
Lecturer responsible:
Teruel Martinez, Miguel Angel
Credits ECTS: 6,00
Theoretical credits: 1,20
Practical credits: 1,20
Distance-base hours: 3,60

Departments involved

  • Dept: LANGUAGES AND COMPUTING SYSTEMS
    Area: LANGUAGES AND COMPUTING SYSTEMS
    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