Competencies and objectives

 

Course context for academic year 2019-20

La asignatura de sistemas inteligentes se imparte en el tercer curso del grado de ingeniería robótica. Se trata del primer contacto del alumno con la Inteligencia Artificial (IA), una de las áreas de la robótica con una relevancia creciente en el ámbito profesional, los titulados en Ingeniería Robótica actuales deben comprender y aprender la resolución de problemas utilizando conceptos y técnicas de IA.
La asignatura es la base en la que se asientan los conocimientos que permitirán al alumno afrontar con garantías las asignaturas de cuarto curso Sistemas multi-robot, Robots móviles y Robótica de servicios.
Desde el punto de vista profesional, la evolución y el desarrollo de los robots autónomos que utilizan inteligencia artificial avanza a un ritmo imparable. Cada día, la demanda de profesionales que den soporte a este desarrollo crece, lo que crea muchas e interesantes oportunidades laborales.

 

 

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

General Competences (CG)

  • CG3 : Poseer y comprender los conocimientos que posibilitan ser original en el desarrollo o aplicación de ideas para resolver problemas de ingeniería novedosos o multidisciplinares, después de analizar y entender las especificaciones planteadas.

 

Specific Competences (CE)

  • CE27 : Conocer las técnicas de inteligencia artificial utilizadas en robótica industrial y de servicios, saber cómo utilizarlas en aplicaciones robóticas fijas y móviles.
  • CE28 : Ser capaz de aplicar métodos de reconocimiento de patrones y de aprendizaje computacional en el análisis de datos sensoriales y para la toma de decisiones en sistemas robóticos.

 

Transversal Competences

  • CT1 : Capacidades informáticas e informacionales.
  • CT2 : Ser capaz de comunicarse correctamente tanto de forma oral como escrita.
  • CT3 : Capacidad de análisis y síntesis.
  • CT4 : Capacidad de organización y planificación.

 

 

 

Learning outcomes (Training objectives)

No data

 

 

Specific objectives stated by the academic staff for academic year 2019-20

No data

 

 

;

General

Code: 33726
Lecturer responsible:
VIEJO HERNANDO, DIEGO
Credits ECTS: 6,00
Theoretical credits: 1,20
Practical credits: 1,20
Distance-base hours: 3,60

Departments involved

  • Dept: SCIENCE OF COMPUTING AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE
    Area: SCIENCE OF COMPUTING AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE
    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