| Competencias do título |
| Código | Competencias do título |
| A1 | Capacidade para utilizar os conceptos e métodos matemáticos e estatísticos para modelizar e resolver problemas de intelixencia artificial. |
| B2 | Que o alumnado saiba aplicar os seus coñecementos ao seu traballo ou vocación dunha forma profesional e posúa as competencias que adoitan demostrarse por medio da elaboración e defensa de argumentos e a resolución de problemas dentro da súa área de estudo. |
| B3 | Que o alumnado teña a capacidade de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro da súa área de estudo) para emitir xuízos que inclúan unha reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica ou ética. |
| B5 | Que o alumnado desenvolva aquelas habilidades de aprendizaxe necesarias para emprender estudos posteriores cun alto grao de autonomía. |
| B7 | Capacidade para resolver problemas con iniciativa, toma de decisións, autonomía e creatividade. |
| B9 | Capacidade para seleccionar e xustificar os métodos e técnicas adecuadas para resolver un problema concreto, ou para desenvolver e propor novos métodos baseados en intelixencia artificial. |
| C3 | Capacidade para crear novos modelos e solucións de forma autónoma e creativa, adaptándose a novas situacións. Iniciativa e espírito emprendedor. |
| Resultados de aprendizaxe | |||
| Resultados de aprendizaxe | Competencias do título | ||
| Coñecer os fundamentos básicos das matemáticas nos que sustentaranse o resto dlas materias do grado. | A1 |
B2 B3 B5 B7 B9 |
C3 |
| identificar, modelizar e resolver problemas propios do cálculo diferencial e integral. | A1 |
B2 B3 B5 B7 B9 |
C3 |
| Adquirir a base conceptual dos instrumentos matemáticos os que son o esqueleto dos métodos do análisis e modelización da intelixencia artificial. | A1 |
B2 B3 B5 B7 B9 |
C3 |
| Dominar os conceptos da función de varias variables reais, gradiente dunha función e aproximación das funcións e súa aplicación a problemas reais. | A1 |
B2 B3 B5 B7 B9 |
C3 |
| Contidos |
| Temas | Subtemas |
| Funciones reais dunha variable real | Funciones reais dunha variable real Funcións elementais. Límites. Continuidade. Método de bisección para resolver ecuacións non lineais. |
| Derivación de funciós reais dunha variable real | Derivada dunha función nun punto. Interpretación física e xeométrica. Derivabilidade. Cálculo de derivadas. Teorema do Valor Medio de Lagrange. Cálculo de extremos. Concavidade e convexidade. Método de Newton-Raphson para resolver ecuacións non lineais. Interpolación polinómica de Lagrange. Derivación numérica. |
| Integración de funcións reais dunha variable real | A integral indefinida: cálculo de primitivas. A integral de Riemann. Integración numérica. Cálculo de áreas de rexións planas. Cálculo de volúmenes. |
| Funcións de varias variables | Funcións de varias variables. Visualización. Límites e continuidade. Diferenciabilidade: vector gradiente, aproximación polo plano tanxente, cálculo de derivadas, regla da cadea, derivada direccional. Derivadas de orden superior. Teorema de Schwarz. Cálculo dos extremos de funcións escalares de varias variables. |
| Resolución numérica de sistemas lineais | Condicionamiento dun sistema de ecuacións. Métodos directos. Métodos iterativos. Método dos mínimos cuadrados. |
| Planificación | ||||
| Metodoloxías / probas | Competencias | Horas presenciais | Horas non presenciais / traballo autónomo | Horas totais |
| Prácticas a través de TIC | A1 B2 B3 B5 B7 B9 C3 | 20 | 10 | 30 |
| Solución de problemas | A1 B2 B3 B5 B7 B9 C3 | 10 | 25 | 35 |
| Proba obxectiva | A1 B2 B3 B5 B7 | 3 | 7 | 10 |
| Sesión maxistral | A1 B3 B5 B9 C3 | 30 | 45 | 75 |
| Atención personalizada | 0 | 0 | ||
| *Os datos que aparecen na táboa de planificación son de carácter orientativo, considerando a heteroxeneidade do alumnado | ||||
| Metodoloxías |
| Metodoloxías | Descrición |
| Prácticas a través de TIC | Nestas sesiós resolveranse problemas relacionados cos contidos da asignatura con axuda do Python. |
| Solución de problemas | Nestas sesiós resolveranse problemas relacionados cos contidos da asignatura na pizarra, co fin de facilitar a comprensión dlos conceptos e métodos. |
| Proba obxectiva | Para evaluar ol aprendizaxe, realizarase unha proba escrita de tipo test nas datas fixadas pola Xunta de Facultade. A proba orientarase fundamentalmente a resolución de problemas. |
| Sesión maxistral | Durante as clases expositivas, a profesora presentará os contidos teórico-prácticos da materia, facendo uso dos exemplos para axudar a comprensión dos diferentes conceptos e métodos. |
| Atención personalizada |
|
|
| Avaliación | |||
| Metodoloxías | Competencias | Descrición | Cualificación |
| Prácticas a través de TIC | A1 B2 B3 B5 B7 B9 C3 | Nas sesións prácticas propondranse exercicios que supodán ata o 40% da calificación final. | 40 |
| Proba obxectiva | A1 B2 B3 B5 B7 | Realizarase unha proba obxetiva nas datas fixadas en Xunta de Facultade. Esta proba, tipo test, tenrá un valor entre o 50% e o 60% da calificación final, dependendo da calificación obtida na proba de solución dos problemas. | 50 |
| Solución de problemas | A1 B2 B3 B5 B7 B9 C3 | O longo do curso realizarase unha proba tipo test cunha calificación máxima do 10% da nota. Aqueles alumnos que non alcancen a calificación máxima nesta proba escrita poderán recuperar a parte restante ao realizar a proba obxetiva. | 10 |
| Observacións avaliación | |||
|
Para superar a materia é necesario acadar unha puntuación mínima do 50%. Os estudantes con recoñecemento de dedicación a tempo parcial e dispensa académica de exención de asistencia que non foro avaliados da parte de prácticas a través de TIC, poderán realizar unha proba específica para recuperar o 40% da nota desta parte; a proba obxetiva representará o 60% da cualificación final. A realización fraudulenta das probas ou actividades de avaliación, unha vez comprobada, implicará directamente a cualificación de suspenso "0" na materia na convocatoria correspondente, invalidando así calquera cualificación obtida en todas as actividades de avaliación de cara a convocatoria extraordinaria. |
|||
| Fontes de información |
| Bibliografía básica |
R.L. Burden, D.J. Faires & A.M. Burden (2017). Análisis Numérico. CENCAGE Learning
C. Neuhauser (2004). Matemáticas para ciencias. Pearson
R. Johansson (2019). Numerical Python. Apress |
|
|
|
| Bibliografía complementaria |
J.W. Demmel (1997). Applied Numerical Linear Algebra. SIAM
G.B Thomas Jr. (2015). Cálculo. Pearson Educación
G. Strang & E. Herman (2022). Cálculo (Volumen 1). http://openstax.org/books/cálculo-volumen-1/
G. Strang & E. Herman (2022). Cálculo (Volumen 2). http://openstax.org/books/cálculo-volumen-2/
G. Strang & E. Herman (2022). Cálculo (Volumen 3). http://openstax.org/books/cálculo-volumen-3/
J.E. Marsden & A. Tromba (2018). Cálculo vectorial. Pearson |
|
|
| Recomendacións | |
| Materias que se recomenda ter cursado previamente |
| Materias que se recomenda cursar simultaneamente |
| Materias que continúan o temario |
| Observacións | |
|
É recomendable para os estudiantes levar a materia ao día e consultar co profesorado as dúbidas que poidan xurdir. |