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Guías docentes
  RECONOCIMIENTO DE FORMAS Y APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

Competencias y objetivos

Información provisional. Pendiente de aprobación por el Consejo de Departamento.

 

Contexto de la asignatura para el curso 2017-18

La asignatura "Reconocimiento de Formas e Inteligencia Artificial" es una asignatura perteneciente a los complementos formativos del programa de doctorado en informática. 

 

 

Competencias de la asignatura (verificadas por ANECA en grados y másteres oficiales)

Competencias Generales del Título (CG)

  • B1 : Capacidad de investigar en el diseño de arquitecturas de sistemas de información.
  • B10 : Capacidad para la identificación de la información relevante en las tareas de aprendizaje automático.
  • B6 : Conocimientos básicos de las técnicas estadísticas más relevantes para la investigación en las tecnologías informáticas.
  • B7 : Capacidad de modificar algoritmos clásicos para adaptarlos a cada situación.
  • B8 : Evaluar la calidad de los modelos para la elaboración de un proyecto de investigación.
  • B9 : Capacidad de desarrollo de heurísticas para la resolución de problemas.

 

Competencias Básicas y del MECES (Marco Español de Cualificaciones para la Educación Superior)

  • A1 : Capacidad de análisis y síntesis.
  • A10 : Capacidad de razonamiento y extracción de conclusiones.
  • A12 : Habilidad de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
  • A13 : Habilidad de adaptación al ambiente cambiante propio de la disciplina, sabiendo aplicar los conocimientos adquiridos y resolver problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
  • A14 : Capacidad de creatividad.
  • A16 : Motivación por la calidad.
  • A17 : Habilidad para transferir resultados de investigación.
  • A18 : Capacidad de autonomía científica y técnica.
  • A2 : Capacidad de organización y planificación.
  • A4 : Capacidad de gestión de la información y de los recursos disponibles.
  • A5 : Capacidad de resolver problemas e 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.

 

Competencias Específicas:>>De Tecnologías de Reconocimiento de Formas y de Inteligencia Artificial

  • C1.1 : Capacidad de diseñar y evaluar sistemas que tomen decisiones.
  • C1.6 : Conocimiento de técnicas de optimización.

 

 

 

Resultados de aprendizaje (Objetivos formativos)

  • Introducir el problema de aprendizaje automático.
  • Conocer los algoritmos básicos de aprendizaje.
  • Ser  capaz de  evaluar un  sistema de aprendizaje.
  • Ser capaz de detectar las fuentes de información.
  • Ser  capaz de seleccionar el algoritmo adecuado para cada tarea.
  • Ser capaz de adaptar un algoritmo de aprendizaje a una tarea dada.

 

 

Objetivos específicos indicados por el profesorado para el curso 2017-18

Este curso es una introducción a las técnicas de Reconocimiento de Formas y Aprendizaje Automático.

 

 

 

Datos generales

Código: 11802
Profesor/a responsable:
PERTUSA IBAÑEZ, ANTONIO JORGE
Crdts. ECTS: 3,00
Créditos teóricos: 1,20
Créditos prácticos: 0,00
Carga no presencial: 1,80

Departamentos con docencia

  • Dep.: LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMÁTICOS
    Área: LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMATICOS
    Créditos teóricos: 0,7
    Créditos prácticos: 0,5
    Este dep. es responsable de la asignatura.
    Este dep. es responsable del acta.

Estudios en los que se imparte