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Guia docente | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DATOS IDENTIFICATIVOS | 2024_25 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Asignatura | INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y NANOTECNOLOGIA | Código | 00707038 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Enseñanza |
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Descriptores | Cr.totales | Tipo | Curso | Semestre | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
6 | Optativa | Cuarto | Primero |
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Idioma |
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Prerrequisitos | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Departamento | ING.ELECTR.DE SIST. Y AUTOMATI |
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Responsable |
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Correo-e | halam@unileon.es mcbenc@unileon.es mgaro@unileon.es |
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Profesores/as |
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Web | http://agora.unileon.es | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Descripción general | Tanto la IA como la nanotecnología son hoy potentísimas herramientas capaces de volver a transformar la sociedad como ya lo hicieron otras materias como la microelectrónica en la primera mitad del siglo XX, al igual que otras revoluciones tecnológicas. La asginatura trata de dar uan visión con el fin de que el alumno conozca estas herramientas a la hora de resolver problemas surgidos en su futura carrera profesional. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Tribunales de Revisión |
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Competencias |
Código | |
A18676 | 707ULE12 Conocimiento aplicado de las técnicas de inteligencia artificial y de la nanotecnología. |
B5653 | 707CG1 Capacidad para la redacción, firma y desarrollo de proyectos en el ámbito de la ingeniería industrial que tengan por objeto, de acuerdo con los conocimientos adquiridos, la construcción, reforma, reparación, conservación, demolición, fabricación, instalación, montaje o explotación de: estructuras, equipos mecánicos, instalaciones energéticas, instalaciones eléctricas y electrónicas, instalaciones y plantas industriales y procesos de fabricación y automatización. |
B5655 | 707CG3 Conocimiento en materias básicas y tecnológicas, que les capacite para el aprendizaje de nuevos métodos y teorías, y les dote de versatilidad para adaptarse a nuevas situaciones. |
B5665 | 707CT2 Capacidad para interpretación de resultados con iniciativa, creatividad y razonamiento crítico y autocrítico. |
C2 | CMECES2 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. |
C3 | CMECES3 Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética. |
C5 | CMECES5 Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía |
Resultados de aprendizaje |
Resultados | Competencias | ||
Conocer las técnicas de inteligencia artificial y su aplicación en diferentes ámbitos de la ingeniería. | A18676 |
B5653 |
C3 |
Saber aplicar conceptos de IA y la nanotecnología en la ingeniería a la hora de resolver problemas | A18676 |
B5655 B5665 |
C5 |
Tener la capacidad para aprender de forma autónoma a la hora de resolver problemas. | B5653 B5655 |
C2 C3 C5 |
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Desarrollar aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para llevar a cabo estudios posteriores. | B5653 B5655 |
C5 |
Contenidos |
Bloque | Tema |
BLOQUE I: INTRODUCCIÓN | Tema 1: HISTORIA Y CONCEPTOS BÁSICOS. Introducción histórica a la inteligencia artificial. Aplicaciones. Sensores. Modelo biológico. Aprendizaje. |
BLOQUE II: IA APLICADA A LA INGENIERA INDUSTRIAL | Tema 1: LÓGICA FUZZY. Historia, conceptos e implementación. Tema 2: ALGORITMOS GENÉTICOS. Historia, conceptos e implementación. Tema 3: SISTEMAS EXPERTOS Y BASADOS EN EL CONOCIMIENTO. Historia, conceptos, arquitectura, representación del conocimiento e implementación. Tema 4: APRENDIZAJE AUTOMÁTICO. Historia, conceptos, algoritmos y técnicas, Deep learning e implementación. |
BLOQUE III: NANOTECNOLOGÍA | Tema 1: INTRODUCCIÓN. Historia, conceptos generales. Aplicaciones ámbito Industrial. Tema 2. INTRODUCCIÓN LOS DISPOSITIVOS CUÁNTICOS. Conceptos básicos de física cuántica y simulación de dispositivos basados en pozo cuántico. |
Planificación |
Metodologías :: Pruebas | |||||||||
Horas en clase | Horas fuera de clase | Horas totales | |||||||
Prácticas en laboratorios | 30 | 39 | 69 | ||||||
Tutorías | 2 | 0 | 2 | ||||||
Presentaciones/exposiciones | 5 | 5 | 10 | ||||||
Aprendizaje basado en problemas (ABP)/ Problem Based Learning (PBL) | 20 | 12 | 32 | ||||||
Sesión Magistral | 14 | 21 | 35 | ||||||
Pruebas mixtas | 2 | 0 | 2 | ||||||
(*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos |
Metodologías |
descripción | |
Prácticas en laboratorios | Realización práctica de los contenidos tratados en las sesiones magistrales. |
Tutorías | Tiempo que cada profesor tiene reservado para atender y resolver dudas de los alumnos. |
Presentaciones/exposiciones | Exposición oral por parte de los alumnos de un tema concreto o de un trabajo. |
Aprendizaje basado en problemas (ABP)/ Problem Based Learning (PBL) | Estrategia consistente en la resolución de problemas y en la reflexión sobre sus experiencias que deben realizar los estudiantes, normalmente trabajando de forma colaborativa. |
Sesión Magistral | Exposición de los contenidos de la asignatura |
Tutorías |
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Evaluación |
descripción | calificación | ||
Prácticas en laboratorios | Entrega de las prácticas donde se aplicarán los conceptos adquiridos en la parte de Aprendizaje basado en problemas (ABP)/ Problem Based Learning (PBL). Se realizará defensa de las mismas en forma de prueba práctica en ordenador con una valor de un 40% más una defensa práctica de un mini proyecto de algoritmo genético con un valor de un 10%. | 50% | |
Sesión Magistral | Evaluación de los contenidos adquiridos en las sesiones magistrales de teoría a partir de pruebas mixtas entorno de aprendizaje 35% y cuestionarios interactivos 5%. | 40% | |
Presentaciones/exposiciones | Defensa del trabajo de la temática propuesta en grupos donde los alumnos tendrán que demostrar el conocimiento del dominio en que se desarrolla el trabajo teórico/práctico. | 10% | |
Otros | Se valorara positivamente la asistencia, aprovechamiento y participación activa. Para optar a la evaluación continua se debera obtener un minino del 30% en cada uno de los apartados anteriores. |
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Otros comentarios y segunda convocatoria | |||
En la convocatoria extraordinaria se realizará una prueba que evalúe las competencias teóricas y practicas adquiridas por el alumno. PRUEBAS DE EVALUACIÓN Durante las pruebas de evaluación no será posible la utilización de ningún material ni dispositivo que no haya sido expresamente autorizado por el profesor. En caso de producirse alguna irregularidad durante la celebración del examen o prueba de evaluación correspondiente se procederá a la retirada inmediata del examen, expulsión del alumno y calificación como suspenso. En cualquier caso se atenderá a lo establecido en la normativa interna de la ULE incluida en el documento "Pautas de actuación en los supuestos de plagio, copia o fraude en exámenes o pruebas de evaluación" (Aprobado Comisión Permanente del Consejo de Gobierno 29/01/2015). |
Fuentes de información |
Acceso a la Lista de lecturas de la asignatura |
Básica |
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Complementaria | |
Recomendaciones |
Otros comentarios | |
Conocimiento básicos en MATLAB y otros lenguajes de programación |