Competencias do título |
Código
|
Competencias / Resultados do título
|
A2 |
Capacidade para planificar, presupostar, organizar, dirixir e controlar tarefas, persoas e recursos. |
A3 |
Capacidade para realizar medicións, cálculos, valoracións, taxacións, peritaxes, estudos e informes. |
A4 |
Capacidade de xestión da información, manexo e aplicación das especificacións técnicas e da lexislación necesarias no exercicio da profesión. |
A5 |
Capacidade para analizar e valorar o impacto social e medioambiental das solucións técnicas actuando con ética, responsabilidade profesional e compromiso social, e buscando sempre a calidade e mellora continua. |
A10 |
Coñecementos básicos sobre o uso e programación dos ordenadores, sistemas operativos, bases de datos e programas informáticos con aplicación en enxeñaría. |
A17 |
Coñecer os fundamentos dos automatismos e métodos de control. |
A30 |
Coñecer e ser capaz de modelar e simular sistemas. |
A31 |
Coñecementos de regulación automática e técnicas de control e a súa aplicación á automatización industrial. |
A32 |
Coñecer os principios e aplicacións dos sistemas robotizados. |
A33 |
Coñecemento aplicado de informática industrial e comunicacións. |
A34 |
Capacidade para deseñar sistemas de control e automatización industrial. |
B1 |
Capacidade de resolver problemas con iniciativa, toma de decisións, creatividade e razoamento crítico. |
B2 |
Capacidade de comunicar e transmitir coñecementos, habilidades e destrezas no campo da enxeñaría industrial. |
B3 |
Capacidade de traballar nun contorno multilingüe e multidisciplinar. |
B4 |
Capacidade de traballar e aprender de forma autónoma e con iniciativa. |
B5 |
Capacidade para empregar as técnicas, habilidades e ferramentas da enxeñaría necesarias para a práctica desta. |
B6 |
Capacidade de usar adecuadamente os recursos de información e aplicar as tecnoloxías da información e as comunicacións na enxeñaría. |
C3 |
Utilizar as ferramentas básicas das tecnoloxías da información e as comunicacións (TIC) necesarias para o exercicio da súa profesión e para a aprendizaxe ao longo da súa vida. |
C6 |
Valorar criticamente o coñecemento, a tecnoloxía e a información dispoñible para resolver os problemas cos que deben enfrontarse. |
Resultados de aprendizaxe |
Resultados de aprendizaxe |
Competencias / Resultados do título |
Coñece as técnicas de Control Intelixente basadas en Intelixencia Artificial. |
A2 A3 A4 A5 A10 A17 A30 A31 A32 A33 A34
|
B1 B2 B3 B4 B5 B6
|
C3 C6
|
É capaz de contrastar as técnicas de control convencional coas empregadas en Intelixencia Artificial. |
A10 A17 A30 A31 A32 A33 A34
|
B6
|
C3 C6
|
É capaz de deseñar sistemas intelixentes sobre plataformas computacionales empregadas en control |
A4 A5 A10 A30 A31 A32
|
B3 B5 B6
|
C3 C6
|
Contidos |
Temas |
Subtemas |
A continuación presentase a correspondencia entre os temas e os contidos da memoria de verificación:
· Estudo das diferentes vertentes tradicionais da Intelixencia Artificial: toma de decisións e aprendizaxe baseados en sistemas expertos, algoritmos xenéticos, lóxica borrosa e redes neuronais. 1.1.- Fundamentos do control intelixente.
2.1.- Fundamentos dos sistemas expertos.
3.1.- Fundamentos de Lóxica borrosa.
4.1.- Fundamentos de redes neuronais.
5.1.- Fundamentos de algoritmos xenéticos.
· Estudo de técnicas emerxentes da Intelixencia Artificial e sistemas híbridos. Módulo
1.2.- Búsqueda Heurística.
1.3.- Planificación.
2.2.- Estratexias e modelos de control.
3.2.- Modelado e identificación de sistemas mediante lóxica borrosa.
4.2.- Identificación de sistemas con redes neuronais.
4.3.- Modelado de sistemas con redes neuronais.
· Deseño, programación, simulación e validación de sistemas de control intelixente.
1.4.- Aplicación a tarefas de control.
3.3.- Deseño de controladores borrosos.
4.4.- Control de sistemas con redes neuronais.
5.2.- Optimización de sistemas mediante algoritmos xenéticos.
|
|
Módulo I: Control Intelixente |
1.1.- Fundamentos do control intelixente.
1.2.- Búsqueda Heurística.
1.3.- Planificación.
1.4.- Aplicación a tareas de control. |
Módulo II: Sistemas Expertos |
2.1.- Fundamentos dos sistemas expertos.
2.2.- Estratexias e modelos de control. |
Módulo III: Lóxica e Control Borroso |
3.1.- Fundamentos de Lóxica borrosa.
3.2.- Modelado e identificación de sistemas mediante lóxica borrosa.
3.3.- Deseño de controladores borrosos. |
Módulo IV: Redes Neuronais. |
4.1.- Fundamentos de redes neuronais.
4.2.- Identificación de sistemas con redes neuronais.
4.3.- Modelado de sistemas con redes neuronais.
4.4.- Control de sistemas con redes neuronais. |
Modulo V: Algoritmos Xenéticos. |
5.1.- Fundamentos de algoritmos xenéticos.
5.2.- Optimización de sistemas mediante algoritmos xenéticos. |
Planificación |
Metodoloxías / probas |
Competencias / Resultados |
Horas lectivas (presenciais e virtuais) |
Horas traballo autónomo |
Horas totais |
Sesión maxistral |
A4 A10 A17 A30 A31 A32 A33 A34 B1 B2 B3 B4 C3 C6 |
16 |
30 |
46 |
Prácticas de laboratorio |
A2 A3 A4 A5 A10 A17 A30 A31 A32 A33 A34 B1 B2 B3 B4 B5 B6 C3 C6 |
26 |
32 |
58 |
Traballos tutelados |
A2 A3 A4 A5 A10 A17 A30 A31 A32 A33 A34 B1 B2 B3 B4 B5 B6 C3 C6 |
9 |
24 |
33 |
Proba obxectiva |
A10 A17 A30 A31 A32 A33 A34 B1 B5 B6 C3 C6 |
3 |
0 |
3 |
|
Atención personalizada |
|
10 |
0 |
10 |
|
*Os datos que aparecen na táboa de planificación son de carácter orientativo, considerando a heteroxeneidade do alumnado |
Metodoloxías |
Metodoloxías |
Descrición |
Sesión maxistral |
Nas sesions maxistrais desenrolaranse os contidos da asignatura tanto a nivel teórico coma práctico. |
Prácticas de laboratorio |
Estudio e utilización dun entorno de traballo / lenguaxe de programación que permita a resolución de diferentes problemas de enxeñería mediante solución informáticas. |
Traballos tutelados |
Nas sesions maxistrais e nas prácticas de laboratorio plantexaranse diferentes problemas practicos de maior complexidade para a sua resolución como traballo independente polo alumno, tanto de forma individual uns coma colectiva outros. Nesta resolución vaise fomentar a participación do alumno como ferramenta de autoaprendizaxe valorando o seu esforzo e os seus resultados cara á valoración final da asignatura. |
Proba obxectiva |
Proba escrita/práctica mediante ordenador utilizada para a evaluación da aprendizaxe e a comprensión dos conceptos e metodoloxías aprendidas na asignatura aplicadas á resolución dun conxunto de preguntas e supostos técnicos. |
Atención personalizada |
Metodoloxías
|
Sesión maxistral |
Prácticas de laboratorio |
Traballos tutelados |
|
Descrición |
Titorías para solucionar as dudas sobre os temas expostos nas clases maxistrais, sobre o plantexamento ou a resolución dos exercicios de practicas de laboratorio e os traballos tutelados, ou sobre calquer ámbito relacionado coa materia. |
|
Avaliación |
Metodoloxías
|
Competencias / Resultados |
Descrición
|
Cualificación
|
Prácticas de laboratorio |
A2 A3 A4 A5 A10 A17 A30 A31 A32 A33 A34 B1 B2 B3 B4 B5 B6 C3 C6 |
O alumno deberá ir entregando as memorias das prácticas propostas ao longo do curso. |
20 |
Proba obxectiva |
A10 A17 A30 A31 A32 A33 A34 B1 B5 B6 C3 C6 |
Realizaráse unha pequena proba obxectiva que pode consistir en preguntas de resposta curta e/ou tipo test, resolución problemas en papel ou parte práctica. |
40 |
Traballos tutelados |
A2 A3 A4 A5 A10 A17 A30 A31 A32 A33 A34 B1 B2 B3 B4 B5 B6 C3 C6 |
Proporáse un traballo práctico a desenrolar polo alumno. A nota dependerá do contido do traballo, a memoria e a presentación oral. |
40 |
|
Observacións avaliación |
A nota final da asignatura será o resultado de: Nota= 0.2 x Prácticas de laboratorio + 0.4 x Traballo tutelado + 0.4 x proba obxectiva. A avaliación da segunda oportunidade consistirá nunha pequena proba obxectiva que pode consistir en preguntas de resposta curta e/ou tipo test, resolución problemas en papel ou parte práctica.
|
Fontes de información |
Bibliografía básica
|
Shin, Yung C. (2009). Intelligent systems : modeling, optimization, and control. CRC Press
F. Prieto (). Apuntes / Presentaciones Asignatura.
Fausett, Laurene V. (1994). Fundamentals of neural networks: architectures, algorithms and applications. Englewood cliffs: Prentice Hall
Pinto Bermúdez, Enrique (2010). Fundamentos de control con MATLAB. Pearson Educacion
Nils J. Nilsson (2000). Inteligencia Artificial. Una nueva sintesis. McGrawHill
Ponce-Cruz, Pedro (2010). Intelligent control systems with LabVIEW. Springer
Martin del Brío, B (2001). Redes Neuronales y Sistemas Borrosos. Ra-Ma |
|
Bibliografía complementaria
|
|
|
Recomendacións |
Materias que se recomenda ter cursado previamente |
Informática/770G01002 | Fundamentos de Automática/770G01017 | Informática Industrial/770G01025 | Enxeñaría de Control/770G01028 |
|
Materias que se recomenda cursar simultaneamente |
Control Avanzado/770G01042 |
|
Materias que continúan o temario |
Robótica Industrial/770G01041 |
|
|