Guia docente
DATOS IDENTIFICATIVOS 2023_24
Asignatura INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y NANOTECNOLOGIA Código 00707038
Enseñanza
0707 - G.INGENIERÍA ELECT. INDUSTRIAL Y AUTOMÁTICA
Descriptores Cr.totales Tipo Curso Semestre
6 Optativa Cuarto Primero
Idioma
Castellano
Prerrequisitos
Departamento ING.ELECTR.DE SIST. Y AUTOMATI
Responsable
ALAIZ MORETÓN , HÉCTOR
Correo-e halam@unileon.es
mcbenc@unileon.es
mgaro@unileon.es
-
Profesores/as
ALAIZ MORETÓN , HÉCTOR
BENAVIDES CUÉLLAR , MARÍA DEL CARMEN
GARCIA ORDAS , MARIA TERESA
GARCIA-OLALLA OLIVERA , OSCAR
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
Tribunal titular
Cargo Departamento Profesor
Presidente ING.ELECTR.DE SIST. Y AUTOMATI RODRIGUEZ SEDANO , FRANCISCO JESUS
Secretario ING.ELECTR.DE SIST. Y AUTOMATI GARCIA RODRIGUEZ , ISAIAS
Vocal ING.ELECTR.DE SIST. Y AUTOMATI PRADA MEDRANO , MIGUEL ANGEL
Tribunal suplente
Cargo Departamento Profesor
Presidente ING.ELECTR.DE SIST. Y AUTOMATI ALAIZ RODRIGUEZ , ROCIO
Secretario ING.ELECTR.DE SIST. Y AUTOMATI BLAZQUEZ QUINTANA , LUIS FELIPE
Vocal ING.ELECTR.DE SIST. Y AUTOMATI FERRERO FERNANDEZ , MIGUEL

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
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
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
 
Tutorías
descripción
Resolución de dudas de forma individual o en grupo y con caracter presencial. Las tutorias se concertaran previamente con el profesor.

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. 40%
Sesión Magistral Evaluación de los contenidos adquiridos en las sesiones magistrales de teoría a partir de pruebas mixtas entorno de aprendizaje 25% y cuestionarios interactivos 5%. 30%
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. 30%
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.
 
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 Alex Zetti, AN ATOMIC-RESOLUTION NANOMECHANICAL MASS SENSOR, , Nature Nanotechnolog
Javier García de Jalón , Aprenda Matlab 6.5 como si estuviera en primero , Universidad Politécnica de Madrid , Universidad Politécnica de Madrid
Russell S. & Norving P , Inteligencia Artificial. Un enfoque moderno , Prentice Hall, Prentice Hall
Alex Zetti y col. en Nano Letters, NANOTUBE RADIO, ,
ISASI VIÑUELA, PEDRO y GALVAN, INES M., REDES DE NEURONAS ARTIFICIALES: UN ENFOQUE PRACTICO, McGraw-Hill , McGraw-Hill
Andreas Hirsch, The era of carbon allotrope, , Nature Materials,
J.J. Palacios y J. Fenández- Rossier, ¿Grafeno magnético?, , http.//www.rsef.org
  • Ayuda MATLAB:
  • Toolbox: Fuzzy
  • Toolbox: Neural Network
Complementaria


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Otros comentarios
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