Competencies and objectives

 

Course context for academic year 2024-25

Ambient intelligence, or smart environments, refers to a paradigm in which physical and digital environments are imbued with intelligence and interaction capabilities to naturally and unobtrusively adapt to and respond to people's needs and desires. This vision involves the seamless integration of sensors, devices, and intelligent systems into everyday surroundings, making technology invisible and transparently integrated into daily life. Through data collection, machine learning, and intuitive interaction, ambient intelligence aims to enhance quality of life by providing personalised, efficient, and contextually relevant solutions. Whether in homes, offices, cities, or even wearable devices, ambient intelligence offers an environment where technology adapts to users, anticipating their needs and providing more intuitive and enriching experiences.

This course explores the fundamentals and applications of smart environments. Throughout the course, students will gain knowledge of the main theoretical and technological concepts related to ambient intelligence, including the Internet of Things (IoT), machine learning, human-computer interaction, sensing, and ubiquitous computing; aspects that may have been introduced in other courses but will be contextualised to the field of ambient intelligence. Case studies and practical projects demonstrating how ambient intelligence can transform various environments, such as homes, cities, industry, or healthcare, will be examined.

 

 

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

Transversal Competences

  • CT1 : Ser capaç de liderar projectes relacionats amb la intel·ligència artificial, així com dirigir equips de treball.
  • CT2 : Demostrar destreses informàtiques i informacionals en l'àmbit de la intel·ligència artificial.
  • CT3 : Demostrar habilitats en comunicació oral i escrita.

 

General Competences

  • CG1 : Aplicar els coneixements adquirits a problemes reals relacionats amb la intel·ligència artificial.
  • CG10 : Ser capaç d'utilitzar els principis de l'enginyeria i les modernes tecnologies informàtiques per a investigar, dissenyar, implementar noves aplicacions de la intel·ligència artificial.
  • CG5 : Saber gestionar la informació i els recursos disponibles relacionats amb intel·ligència artificial.
  • CG7 : Ser capaç d'adaptar-se a la constant evolució de la disciplina i de comprendre i aplicar els nous avanços técnicocientíficos relacionats amb la intel·ligència artificial.
  • CG8 : Saber projectar, dissenyar, desenvolupar, implantar i mantenir productes, aplicacions i serveis relacionats amb la intel·ligència artificial, tenint en compte aspectes tècnics, econòmics i d'eficiència.

 

Specific Competences

  • CE20 : Capacitat per a concebre, dissenyar i aplicar tècniques d'adquisició i actuació intel·ligents a sistemes ciberfísicos i d'internet de les coses.
  • CE21 : Conèixer, dissenyar i gestionar arquitectures i plataformes per al desenvolupament d'aplicacions distribuïdes intel·ligents en entorns heterogenis.

 

Basic Competences

  • CB10 : Que els estudiants posseïsquen les habilitats d'aprenentatge que els permeten continuar estudiant d'una manera que haurà de ser en gran manera autodirigido o autònom.
  • CB6 : Posseir i comprendre coneixements que aporten una base o oportunitat de ser originals en el desenvolupament i/o aplicació d'idees, sovint en un context d'investigació
  • CB7 : Que els estudiants sàpien aplicar els coneixements adquirits i la seua capacitat de resolució de problemes en entorns nous o poc coneguts dins de contextos més amplis (o multidisciplinaris) relacionats amb la seua àrea d'estudi
  • CB8 : Que els estudiants siguen capaços d'integrar coneixements i enfrontar-se a la complexitat de formular judicis a partir d'una informació que, sent incompleta o limitada, incloga reflexions sobre les responsabilitats socials i ètiques vinculades a l'aplicació dels seus coneixements i judicis
  • CB9 : Que els estudiants sàpien comunicar les seues conclusions i els coneixements i raons últimes que les sustenten a públics especialitzats i no especialitzats d'una manera clara i sense ambigüitats

 

 

 

Learning outcomes (Training objectives)

- Know the technologies, architectures and infrastructures related to IoT, Cyber-Physical Systems and intelligent platforms and environments.

- Define the technological requirements for the execution of applications in heterogeneous environments with intelligent interfaces.

- Modelling solutions for smart applications in different fields: cities, homes, industry, health.

 

 

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

The main objective of this course is to provide a deep understanding of how technology can be designed and implemented to create smart environments that autonomously adapt and respond to people's needs and preferences. Special attention will be given to intelligent systems for human-environment interaction.

Specifically, the main objectives are as follows:

  1. Provide a solid understanding of the theoretical principles and fundamental concepts underlying ambient intelligence. This includes reviewing different aspects of application to smart environments, such as human-computer interaction, artificial intelligence, machine learning, the Internet of Things (IoT), and sensing.
  2. Understand the current state and future requirements of the technologies necessary for implementing a smart environment.
  3. Learn the techniques and different applications of human-computer interaction in smart environments, such as computer vision, speech and natural language recognition, virtual reality, and multimodal systems.
  4. Explore practical applications of ambient intelligence in various contexts. This can range from smart homes to offices, smart cities, and healthcare environments.
  5. Learn to identify the needs and desires of people in different contexts and propose creative and innovative solutions that leverage ambient intelligence.
  6. Analyse ethical and security aspects associated with the use of smart technologies in everyday environments.

 

 

General

Code: 43510
Lecturer responsible:
FLOREZ REVUELTA, FRANCISCO ASIS
Credits ECTS: 3,00
Theoretical credits: 0,60
Practical credits: 0,60
Distance-base hours: 1,80

Departments involved

  • Dept: INFORMATION TECHNOLOGY AND COMPUTING
    Area: COMPUTER ARCHITECTURE
    Theoretical credits: 0,6
    Practical credits: 0,6
    This Dept. is responsible for the course.
    This Dept. is responsible for the final mark record.

Study programmes where this course is taught