Competencias y objetivos
Contexto de la asignatura para el curso 2024-25
Esta asignatura proporciona los conocimientos y habilidades sobre arquitecturas y computación de altas prestaciones para implementar las investigaciones y llevar a cabo aplicaciones basadas en IA. Se tratan las arquitecturas modernas que tienen en cuenta los recursos de computación
masivamente paralelos, las nuevas tendencias de procesamiento avanzado y la computación en la nube.
Estos conocimientos facilitarán el desarrollo de algoritmos eficientes en base a las características arquitectónicas de los sistemas utilizados.
Competencias de la asignatura (verificadas por ANECA en grados y másteres oficiales) para el curso 2024-25
Competencias Transversales
- CT1 : Ser capaz de liderar proyectos relacionados con la inteligencia artificial, así como dirigir equipos de trabajo.
- CT2 : Demostrar destrezas informáticas e informacionales en el ámbito de la inteligencia artificial.
- CT3 : Demostrar habilidades en comunicación oral y escrita.
Competencias Generales
- CG1 : Aplicar los conocimientos adquiridos a problemas reales relacionados con la inteligencia artificial.
- CG10 : Ser capaz de utilizar los principios de la ingeniería y las modernas tecnologías informáticas para investigar, diseñar, implementar nuevas aplicaciones de la inteligencia artificial.
- CG5 : Saber gestionar la información y los recursos disponibles relacionados con inteligencia artificial.
- CG7 : Ser capaz de adaptarse a la constante evolución de la disciplina y de comprender y aplicar los nuevos avances técnicocientíficos relacionados con la inteligencia artificial.
- CG8 : Saber proyectar, diseñar, desarrollar, implantar y mantener productos, aplicaciones y servicios relacionados con la inteligencia artificial, teniendo en cuenta aspectos técnicos, económicos y de eficiencia.
Competencias Específicas
- CE18 : Determinar y aplicar tecnologías y arquitecturas de computación avanzadas para el diseño de soluciones de inteligencia artificial.
- CE19 : Conocer y gestionar plataformas y servicios basados en la nube para el despliegue de sistemas y aplicaciones de inteligencia artificial.
Competencias Básicas
- CB10 : Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
- CB6 : Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación
- CB7 : Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio
- CB8 : Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios
- CB9 : Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades
Resultados de aprendizaje (Objetivos formativos)
- Conocer las alternativas tecnológicas para el procesamiento y la gestión y el almacenamiento de aplicaciones IA.
- Definir los requisitos tecnológicos para la ejecución de aplicaciones sobre diferentes plataformas en función del ámbito de aplicación para un determinado diseño.
- Evaluar la diferencia de rendimiento entre distintas plataformas y tecnologías para ser capaces de recomendar una solución.
- Modelar soluciones para ser capaces de utilizar diferentes plataformas.
Objetivos específicos indicados por el profesorado para el curso 2024-25
Conocer los elementos principales y las arquitecturas de sistemas multicomputador y multiprocesador.
Conocer sistemas y arquitecturas avanzadas distribuidas.
Conocer y saber utilizar arquitecturas basadas en procesadores de propósito específico.
Datos generales
Código:
43506
Profesor/a responsable:
García Rodríguez, Jose
Crdts. ECTS:
3,00
Créditos teóricos:
0,60
Créditos prácticos:
0,60
Carga no presencial:
1,80
Departamentos con docencia
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Dep.:
TECNOLOGIA INFORMATICA Y COMPUTACION
Área: ARQUITECTURA Y TECNOLOGIA DE COMPUTADORES
Créditos teóricos: 0,6
Créditos prácticos: 0,6
Este dep. es responsable de la asignatura.
Este dep. es responsable del acta.
Estudios en los que se imparte
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MÁSTER UNIVERSITARIO EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Tipo de asignatura: OBLIGATORIA (Curso: 1)