Competencies and objectives

 

Course context for academic year 2025-26

La asignatura "Señales y Sistemas" proporciona una base teórica y práctica fundamental para comprender cómo se representan, procesan e interpretan las señales, tanto en tiempo continuo como discreto. En el contexto del Grado en Ingeniería en Inteligencia Artificial, este conocimiento es esencial para el tratamiento de datos sensoriales, imágenes, audio y otras fuentes de información que alimentan los sistemas inteligentes.
La asignatura conecta conceptos matemáticos y computacionales con aplicaciones reales en IA como el reconocimiento automático de imágenes o el procesamiento de lenguaje natural. De esta forma, se favorece una comprensión profunda de los entornos dinámicos en los que opera la inteligencia artificial.

 

 

Course competencies (verified by ANECA in official undergraduate and Master’s degrees) for academic year 2025-26

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

 

Specific Competences

  • CE24 : Saber trabajar con señales analógicas y digitales tanto en el dominio temporal como en el de la frecuencia

 

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. Comprender los fundamentos de la adquisición de señales analógicas y discretas.

2. Caracterizar y analizar señales discretas.

3. Caracterizar y analizar sistemas lineales e invariantes en el tiempo.

4. Trabajar tanto en el dominio del tiempo como de la frecuencia.

5. Diseñar filtros digitales para el tratamiento de señales discretas.

 

 

Specific objectives stated by the academic staff for academic year 2025-26

No data

 

 

General

Code: 33668
Lecturer responsible:
Valle Sánchez, Antonio
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: SIGNAL THEORY AND COMMUNICATIONS
    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