Competencias y objetivos
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) para el curso 2017-18
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.
Habilidades/ Destrezas
- 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
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DOCTORADO EN INFORMÁTICA
Tipo de asignatura: COMPLEMENTOS DE FORMACIÓN EN INVESTIGACIÓN (Curso: Sin curso)
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MÁSTER UNIVERSITARIO EN TECNOLOGÍAS DE LA INFORMÁTICA
Tipo de asignatura: OBLIGATORIA (Curso: 1)