Competencias y objetivos

 

Contexto de la asignatura para el curso 2025-26

La Inteligencia Artificial (IA) ha experimentado un auge significativo en las últimas décadas, un crecimiento que se apoya en avances impulsados por descubrimientos en el aprendizaje automático y las redes neuronales que han venido acompañados por un incremento exponencial en el rendimiento de los computadores. Este avance tecnológico ha permitido el desarrollo y la implementación de algoritmos de IA cada vez más complejos y eficientes. La IA se beneficia enormemente de este aumento en la velocidad de procesamiento, ya que muchos de los algoritmos de IA, como los de aprendizaje profundo, requieren una gran cantidad de cálculos matemáticos que se deben realizar sobre arquitecturas paralelas.

El objetivo de esta asignatura es conocer el funcionamiento y aplicaciones de sistemas de computación de alto rendimiento, a fin de desplegar aplicaciones de inteligencia artificial que requieren gran cantidad de recursos, optimización de procesos y aplicación de aceleradores, y aprovechamiento y orquestación de recursos en la nube.

 

 

Resultados de aprendizaje / Competencias de la asignatura (verificadas por ANECA en grados y másteres oficiales) para el curso 2025-26

Competencias Transversales

  • CT01 : Utilizar de forma habitual las herramientas informáticas, así como las tecnologías de la información y las comunicaciones, en todo su desempeño profesional.
  • CT02 : Comunicar de forma oral y escrita transmitiendo información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado.

 

Competencias Generales

  • CG1 : Analizar, diseñar, implementar e implantar soluciones completas de inteligencia artificial utilizando las infraestructuras, tecnologías, métodos, herramientas y plataformas adecuadas a cada problema
  • CG3 : Analizar fuentes documentales y adquirir conocimientos del ámbito de la inteligencia artificial para seguir los últimos avances en esta área, determinar su aplicabilidad para la resolución de problemas y adaptarse a nuevos escenarios futuros.
  • CG4 : Obtener soluciones eficientes, óptimas y/o probables aplicando los principios propios de la ingeniería y el método científico, describiendo de forma adecuada el problema y realizando una evaluación sólida de la propuesta.
  • CG8 : Concebir, desarrollar e implantar sistemas de inteligencia artificial teniendo en cuenta aspectos de calidad y seguridad, dentro del marco normativo, además de atender a criterios medioambientales y de uso racional, ético y eficiente de recursos e información

 

Competencias Específicas

  • CE15 : Seleccionar y aplicar sistemas computacionales de altas prestaciones para acelerar la ejecución de métodos y algoritmos y desarrollar sobre ellas aplicaciones de inteligencia artificial

 

Competencias Básicas

  • CB2 : Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio

 

 

 

Resultados de aprendizaje (Objetivos formativos)

 

1. Seleccionar la mejor arquitectura paralela en función del problema que se desee resolver. 2. Conocer los elementos principales en el diseño de un
multicomputador y un multiprocesador. 3. Implementar aplicaciones paralelas utilizando arquitecturas multiprocesador y multicomputador mediante tecnologías
como MPI y OpenMP. 4. Conocer sistemas basados en clusters y arquitecturas Warehouse Scale Computers (WSC). 5. Conocer Arquitecturas
específicas basadas en GPUs, ASIC y FPGAs.

 

1. Seleccionar la mejor arquitectura paralela en función del problema que se desee resolver.

2. Conocer los elementos principales en el diseño de un multicomputador y un multiprocesador.

3. Implementar aplicaciones paralelas utilizando arquitecturas multiprocesador y multicomputador mediante tecnologías como MPI y OpenMP.

4. Conocer sistemas basados en clusters y arquitecturas Warehouse Scale Computers (WSC).

5. Conocer Arquitecturas específicas basadas en GPUs, ASIC y FPGAs.

 

 

 

Objetivos específicos indicados por el profesorado para el curso 2025-26

  • Entender el uso de la computación de altas prestaciones para la inteligencia artificial
  • Conocer los componentes básicos de hardware y middleware en plataformas de altas prestaciones
  • Aprender sobre el uso de aceleradores (p.e. GPUs) y herramientas para su explotación
  • Aprender conceptos de virtualización y usos de las máquinas virtuales
  • Conocer sistemas basados en clusters y arquitecturas Warehouse Scale Computers
  • Descubrir los retos en la computación de altas prestaciones en inteligencia artificial

 

 

Datos generales

Código: 33667
Profesor/a responsable:
Mora Mora, Higinio
Crdts. ECTS: 6,00
Créditos teóricos: 1,20
Créditos prácticos: 1,20
Carga no presencial: 3,60

Departamentos con docencia

  • Dep.: Tecnología Informática y Computación
    Área: Arquitectura y Tecnología de Computadores
    Créditos teóricos: 1,2
    Créditos prácticos: 1,2
    Este dep. es responsable de la asignatura.
    Este dep. es responsable del acta.

Estudios en los que se imparte