| Competencias do título |
| Código | Competencias da titulación |
| A5 | Capacidade para entender e avaliar especificacións internas e externas. |
| A12 | Integración de sistemas. |
| B2 | Capacidade de organización e planificación de proxectos informáticos. |
| B8 | Razoamento crítico. |
| B11 | Adaptación a novas situacións. |
| B12 | Creatividade. |
| C5 | Entender a importancia da cultura emprendedora e coñecer os medios ao alcance das persoas emprendedoras. |
| C6 | Valorar criticamente o coñecemento, a tecnoloxía e a información dispoñible para resolver os problemas cos que deben enfrontarse. |
| C7 | Asumir como profesional e cidadán a importancia da aprendizaxe ao longo da vida. |
| Resultados de aprendizaxe | |||
| Competencias de materia (Resultados de aprendizaxe) | Competencias da titulación | ||
| Capacidad para investigar nuevas arquitecturas basadas en fundamentos biológicos y/o sistemas híbridos. | AP5 AP12 |
BP2 BP8 BP11 BP12 |
CM5 CM6 CM7 |
| Capacidad para administrar y supervisar proyectos que involucren Redes de Neuronas Artificiales. | |||
| Capacidad para controlar el proceso de desarrollo en sus aspectos de evolución y calidad del producto software. | |||
| Capacidad para resolver problemas utilizando Redes de Neuronas Artificiales siguiendo las metodologías existentes. | |||
| Capacidad de analizar correctamente y comprender las Redes de Neuronas Artificiales utilizadas en diversos ámbitos. | |||
| Contidos |
| Temas | Subtemas |
| Tema 1.- Introducción | 1.1.- Escenario 1.2.- Nacimiento de las RNA y precursores. 1.3.- IA como ciencia y como ingeniería. |
| Tema 2.- Fundamentos biológicos de las RNA | 2.1.-Neurona, sinapsis y transmisión de la información. 2.2.-Procesamiento de la información. 2.3.-Adquisición de conociemientos, aprendizaje y memoria. |
| Tema 3.- Conociemiento natural y categorías de razonamiento | 3.1.-Técnicas de representación de conocimiento. 3.2.-Representación de conocimiento. 3.3.-Representaciones simbólicas distribuidas. |
| Tema 4.- Cibernética y modelización | 4.1.-Análisis cibernético de la sinapsis. 4.2.-Análisis cibernético de la neurona. 4.3.-Análisis cibernético del sistema nervioso. 4.4.-RNA y teoría de autómatas. 4.5.-Teoría sobre comunicación con ruido. |
| Tema 5.- Aprendizaje de RNA | 5.1.-Técnicas de aprendizaje. 5.2.-Principales reglas de aprendizaje. |
| Tema 6.- Metodología construcción RNA | 6.1.-Metodología. |
| Tema 7.- Procesado temporal | 7.1.-Análisis de series temporales. 7.2.-Metodología de procesado de información temporal. 7.3.-Ventana temporal. 7.4.-Retardos. 7.5.-Recurrencias. |
| Tema 8.- Computación evolutiva | 8.1.-Teoría y técnicas. 8.2.-Entrenamiento de RNA. 8.3.-Optimización de arquitecturas de RNA. |
| Tema 9.- Lógica borrosa | 9.1.- Teoría. 9.2.- Sistema de control borroso. 9.3.- Neurona y aprendizaje borroso. |
| Planificación | |||
| Metodoloxías / probas | Horas presenciais | Horas non presenciais / traballo autónomo | Horas totais |
| Prácticas de laboratorio | 22 | 0 | 22 |
| Proba de ensaio | 2 | 2 | 4 |
| Proba obxectiva | 2 | 8 | 10 |
| Sesión maxistral | 20 | 10 | 30 |
| Traballos tutelados | 2 | 6 | 8 |
| Atención personalizada | 1 | 0 | 1 |
| *Os datos que aparecen na táboa de planificación son de carácter orientativo, considerando a heteroxeneidade do alumnado | |||
| Metodoloxías |
| Metodoloxías | Descrición |
| Prácticas de laboratorio | Simulador SNNS.Resolución de problemas utilizando Redes de NEuronas Artificiales. |
| Proba de ensaio | Elaborar un ensayo para entregar con la prueba objetiva |
| Proba obxectiva | Preguntas cortas y test sobre los contenidos de teoría y prácticas |
| Sesión maxistral | Combinación entre técnicas didácticas tradicionales (clase magistral), técnicas más actuales (clases de discursión dirigida o debate, trabajos en grupo, tutorías programadas). |
| Traballos tutelados | Resolver un problema con Redes de Neuronas Artificiales siguiendo la metodologúa de desarrollo |
| Atención personalizada |
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| Avaliación | ||
| Metodoloxías | Descrición | Cualificación |
| Prácticas de laboratorio | En las prácticas de laboratorio se adquieren las destrezas y competencias para la realización del trabajo tutelado que es el que aporta valor a la evaluación | 20 |
| Proba de ensaio | Pregunta de desarrollo de temática libre | 0 |
| Proba obxectiva | Preguntas cortas y test sobre los contenidos de teoría y prácticas | 50 |
| Traballos tutelados | Resolución de un problema utilizando la metodología | 30 |
| Observacións avaliación | ||
| Fontes de información |
| Bibliografía básica |
Ashby, W. (1972). Introduccion a la cibernetica. Nueva Vision
Freeman, J. e Skapura, D. (1991). Neural Networks algorithms, applications and programming techniques. Addison-Wesley
Diamataras, K. e Kung, S. (1996). Principal component neural networks: theory and applications. Wiley, New York
Masters, T (1994). Signal and image processing with neural networks: a C++ sourcebook. John Wiley & Sons, New York
Arbib, M. (1995). The handbook of brain theory and neural networks. MIT Press, Cambridge, Massachusetts |
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| Bibliografía complementaria |
London Arnold (1998). A guide to neural computing and applications.
Arbib, M. (1987). Cerebros, máquinas y matemáticas. Alianza Universidad
Rios, J.et Al. (1991). Estructuras dinamicas y aplicaciones de las RNA. CEURA, Madrid |
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| Recomendacións | ||||
| Materias que se recomenda ter cursado previamente |
| Materias que se recomenda cursar simultaneamente |
| Materias que continúan o temario | ||||
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| Observacións | |