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Course description
  APPLIED ARTIFICIAL INTELLIGENCE

Competencies and objectives

 

Course context for academic year 2021-22

The term Artificial Intelligence makes you think of humanoid robots like those in science fiction movies that behave and act just like a human being. Although we have not yet reached that stage, it is true that we use daily systems where AI techniques are used: vacuum robots, computer games, financial prediction, systems to aid in medical diagnosis and endless applications. Some of the advances have been very popular, for example in 1997 the Deep Blue computer became famous for defeating world chess champion Gary Kasparov. Years later, in 2011, another supercomputer, Watson, won by playing on the popular TV show Jeopardy and in 2016 the unthinkable happened, AlphaGo defeated Lee Sedol (professional Go player).


This course reviews different Artificial Intelligence techniques: neural networks, vectorial support machines, evolutionary computing, among others, which can be applied to problems as different as video games, business intellligence or financial prediction.

 

 

Course content (verified by ANECA in official undergraduate and Master’s degrees)

General Competences (CG)

  • CG1 : Capacidad para proyectar, calcular y diseñar productos, procesos e instalaciones en todos los ámbitos de la ingeniería informática.
  • CG10 : Capacidad para aplicar los principios de la economía y de la gestión de recursos humanos y proyectos, así como la legislación, regulación y normalización de la informática.
  • CG2 : Capacidad para la dirección de obras e instalaciones de sistemas informáticos, cumpliendo la normativa vigente y asegurando la calidad del servicio.
  • CG3 : Capacidad para dirigir, planificar y supervisar equipos multidisciplinares.
  • CG4 : Capacidad para el modelado matemático, cálculo y simulación en centros tecnológicos y de ingeniería de empresa, particularmente en tareas de investigación, desarrollo e innovación en todos los ámbitos relacionados con la Ingeniería en Informática.
  • CG6 : Capacidad para la dirección general, dirección técnica y dirección de proyectos de investigación, desarrollo e innovación, en empresas y centros tecnológicos, en el ámbito de la Ingeniería Informática.
  • CG8 : Capacidad para la aplicación de los conocimientos adquiridos y de resolver problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios y multidisciplinares, siendo capaces de integrar estos conocimientos.

 

Specific Competences (CE)

  • CE10 : Capacidad para comprender y poder aplicar conocimientos avanzados de computación de altas prestaciones y métodos numéricos o computacionales a problemas de ingeniería.
  • CE12 : Capacidad para aplicar métodos matemáticos, estadísticos y de inteligencia artificial para modelar, diseñar y desarrollar aplicaciones, servicios, sistemas inteligentes y sistemas basados en el conocimiento.
  • CE13 : Capacidad para utilizar y desarrollar metodologías, métodos, técnicas, programas de uso específico, normas y estándares de computación gráfica.
  • CE14 : Capacidad para conceptualizar, diseñar, desarrollar y evaluar la interacción persona-ordenador de productos, sistemas, aplicaciones y servicios informáticos.
  • CE5 : Capacidad de comprender y saber aplicar el funcionamiento y organización de Internet, las tecnologías y protocolos de redes de nueva generación, los modelos de componentes, software intermediario y servicios.
  • CE8 : Capacidad para analizar las necesidades de información que se plantean en un entorno y llevar a cabo en todas sus etapas el proceso de construcción de un sistema de información.

 

Basic Competences and Competences included under the Spanish Qualifications Framework for Higher Education (MECES)

  • 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.

 

Transversal Competences

  • CT1 : Capacidad de pensamiento creativo para desarrollar métodos nuevos y originales.
  • CT3 : Capacidad para contribuir al futuro desarrollo de la informática.

 

 

 

Learning outcomes (Training objectives)

No data

 

 

Specific objectives stated by the academic staff for academic year 2021-22

  • Know AI techniques that are currently being applied
  • Determine which technique(s) are best suited to solve a particular problem
  • Know how to apply AI algorithms to specific problems

 

 

General

Code: 47012
Lecturer responsible:
COMPAÑ ROSIQUE, PATRICIA
Credits ECTS: 6,00
Theoretical credits: 0,60
Practical credits: 1,80
Distance-base hours: 3,60

Departments involved

  • Dept: SCIENCE OF COMPUTING AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE
    Area: SCIENCE OF COMPUTING AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE
    Theoretical credits: 0,6
    Practical credits: 1,8
    This Dept. is responsible for the course.
    This Dept. is responsible for the final mark record.

Study programmes where this course is taught