Datos Identificativos 2023/24
Asignatura (*) Gestión de Proyectos de IA Código 614544021
Titulación
Máster Universitario en Intelixencia Artificial
Descriptores Ciclo Periodo Curso Tipo Créditos
Máster Oficial 2º cuatrimestre
Primero Obligatoria 3
Idioma
Inglés
Modalidad docente Híbrida
Prerrequisitos
Departamento Ciencias da Computación e Tecnoloxías da Información
Coordinador/a
Garabato Míguez, Daniel
Correo electrónico
daniel.garabato@udc.es
Profesorado
Garabato Míguez, Daniel
Correo electrónico
daniel.garabato@udc.es
Web http://campusvirtual.udc.es
Descripción general O obxectivo principal desta materia é coñecer e traballar nos procesos propios da xestión de proxectos de intelixencia artificial tendo en conta, tanto a dimensión de xestión de proxectos software como as particularidades propias existentes nos proxectos de intelixencia artificial, cunha visión integral de xestión da calidade que contemple non só aspectos técnicos senón tamén éticos e legais. Seguindo esa estrutura preténdese transmitir e involucrar ao estudante en todos os pasos necesarios para a obtención dun sistema de intelixencia artificial desde o punto de vista da xestión de proxectos, proporcionando unha visión global das metodoloxías, procesos e técnicas propios do desenvolvemento e xestión de sistemas intelixentes. O alumnado será capaz de realizar as actividades necesarias para a planificación e seguimento dun proxecto no devandito ámbito, tanto desde o punto de vista de elección das actividades, recursos e tecnoloxías como de selección ou deseño propio das ferramentas e variables para a correcta avaliación e control de resultados de todas as fases do proxecto. Así mesmo, proporcionaranse coñecementos básicos sobre emprendemento baseado en sistemas e aplicacións da intelixencia artificial e os modelos de negocio involucrados xunto a posibilidades de financiamento de devanditos emprendementos. Tamén se tratarán os diferentes modelos de difusión dos resultados de proxectos de IA.

Competencias del título
Código Competencias del título
A20 CE19 - Conocimiento de diferentes ámbitos de aplicación de las tecnologías basadas en IA y su capacidad para ofrecer un valor añadido diferenciador
A21 CE20 - Capacidad de combinar y adaptar diferentes técnicas, extrapolando conocimientos entre diferentes ámbitos de aplicación
A22 CE21 - Conocimiento de las técnicas que facilitan la organización y gestión de proyectos en IA en entornos reales, la gestión de los recursos y la planificación de tareas de una manera eficiente, teniendo en cuenta conceptos de diseminación del conocimiento y ciencia abierta
A23 CE22 - Conocimiento de técnicas que facilitan la seguridad de los datos, aplicaciones y las comunicaciones y sus implicaciones en diferentes ámbitos de aplicación de la IA
A29 CE28 - Conocimiento adecuado del concepto de empresa, su organización y gestión, y los distintos sectores empresariales con el objetivo de facilitar soluciones desde la Inteligencia Artificial
A30 CE29 - Ser capaz de aplicar los conocimientos, capacidades y actitudes a la realidad empresarial y profesional, planificando, gestionando y evaluando proyectos en el ámbito de la inteligencia artificial
B1 CG01 - Mantener y extender planteamientos teóricos fundados para permitir la introducción y explotación de tecnologías nuevas y avanzadas en el campo de la Inteligencia Artificial
B2 CG02 - Abordar con éxito todas las etapas de un proyecto de Inteligencia Artificial
B4 CG04 - Elaborar adecuadamente y con cierta originalidad composiciones escritas o argumentos motivados, redactar planes, proyectos de trabajo, artículos científicos y formular hipótesis razonables en el campo
B5 CG05 - Trabajar en equipo, especialmente de carácter multidisciplinar, y ser hábiles en la gestión del tiempo, personas y toma de decisiones
B6 CB01 - Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación
B7 CB02 - Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio
B9 CB04 - Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigu?edades
B10 CB05 - Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo
C5 CT05 - Entender la importancia de la cultura emprendedora y conocer los medios al alcance de las personas emprendedoras
C8 CT08 - Valorar la importancia que tiene la investigación, la innovación y el desarrollo tecnológico en el avance socioeconómico y cultural de la sociedad
C9 CT09 - Tener la capacidad de gestionar tiempos y recursos: desarrollar planes, priorizar actividades, identificar las críticas, establecer plazos y cumplirlos

Resultados de aprendizaje
Resultados de aprendizaje Competencias del título
Conocer, comprender y analizar el ciclo de vida, los modelos y las metodologías existentes dentro del ámbito de la inteligencia artificial que permitan diseñar e implementar planificaciones fiables y eficientes para el desarrollo de sistemas inteligentes AM20
AM21
AM29
BM1
BM2
BM4
BM5
BM6
BM7
BM9
CM9
Conocer las posibilidades de financiación pública y privada para actividades de investigación en el ámbito de tecnologías innovadoras y de frontera AM19
AM20
AM22
AM28
AM29
BM1
BM4
BM5
BM6
BM7
BM9
BM10
CM5
CM8
Conocer y analizar aplicaciones reales de las metodologías y técnicas de ingeniería del software aplicadas a la IA. Saber emplear técnicas y herramientas de apoyo a la planificación y gestión de proyectos y de riesgos AM20
AM21
AM28
AM29
BM2
BM4
BM5
BM6
BM7
BM9
CM9
Ser capaz de plantear un plan completo para un proyecto de I+D+i en IA y conocer los mecanismos de gestión e internacionalización de los resultados AM19
AM20
AM21
AM22
AM28
AM29
BM1
BM2
BM4
BM5
BM6
BM7
BM9
BM10
CM5
CM8
CM9
Conocer las implicaciones de movimientos como Open Access, Science and Data y los beneficios de facilitar la participación de la sociedad en la ciencia y la innovación (RRI). AM19
AM20
AM21
AM22
AM28
AM29
BM1
BM2
BM4
BM5
BM6
BM7
BM9
BM10
CM5
CM8
CM9

Contenidos
Tema Subtema
Teoría - Tipología de proyectos y modelos en Inteligencia Artificial.
- Introducción al modelo de desarrollo en Aprendizaje Automático.
- Metodologías de desarrollo y gestión para Sistemas Inteligentes.
- Concepción, preparación y financiación de proyectos de I+D+i en IA.
- Conceptos de emprendimiento y su aplicación en IA: modelos de negocio y metodologías.
- Publicación de resultados y movimientos Open Science, Open Data y participación de la sociedad (RRI).
- Difusión de la ciencia e internacionalización.
Práctica Planificación y seguimiento de un proyecto de IA

Planificación
Metodologías / pruebas Competéncias Horas presenciales Horas no presenciales / trabajo autónomo Horas totales
Sesión magistral A20 A21 A22 A23 A29 A30 B1 B2 B4 B5 B6 B7 B9 B10 C5 C8 C9 10 10 20
Prácticas de laboratorio A22 A30 B2 B4 B5 B7 B9 C9 8.5 17 25.5
Solución de problemas A22 A29 A30 B2 B4 B5 B7 B9 C9 2 15.5 17.5
Prueba objetiva A20 A21 A22 A23 A29 A30 B1 B2 B4 B5 B6 B7 B9 B10 C5 C8 C9 1 10 11
 
Atención personalizada 1 0 1
 
(*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos

Metodologías
Metodologías Descripción
Sesión magistral El profesorado presenta un tema al alumnado con el objetivo de facilitar un conjunto de información con alcance concreto
Prácticas de laboratorio El profesorado de la materia plantea al alumnado un problema o problemas de carácter práctico cuya resolución requiere la comprensión y aplicación de los contenidos teórico-prácticos incluidos en los contenidos de la materia. El alumnado puede trabajar en la solución de forma individual o en grupo
Solución de problemas Se plantea al alumnado proyectos prácticos cuyo alcance requiere que se le dedique un parte importante de su dedicación a la asignatura. Además, por el alcance de los trabajos a realizar, no sólo se requiere que el alumnado aplique competencias de gestión, sino también competencias de índole técnica. Este epígrafe se valorará conjuntamente con el epígrafe de prácticas
Prueba objetiva Examen para evaluar tanto los aspectos teóricos como prácticos de la asignatura

Atención personalizada
Metodologías
Prácticas de laboratorio
Sesión magistral
Solución de problemas
Descripción
Se llevará a cabo un seguimiento de las prácticas a desarrollar durante las horas reservadas en el horario (sesiones de laboratorio). Adicionalmente, para abordar aquellos problemas de especial dificultad, también se podrán utilizar las franjas horarias disponibles para la atención del alumnado.

Evaluación
Metodologías Competéncias Descripción Calificación
Prácticas de laboratorio A22 A30 B2 B4 B5 B7 B9 C9 El profesorado de la materia plantea al alumnado un problema o problemas de carácter práctico cuya resolución requiere la comprensión y aplicación de los contenidos teórico-prácticos incluidos en los contenidos de la materia. El alumnado puede trabajar en la solución de forma individual o en grupo 50
Prueba objetiva A20 A21 A22 A23 A29 A30 B1 B2 B4 B5 B6 B7 B9 B10 C5 C8 C9 Las preguntas del examen teórico se centrarán en los contenidos específicos que se han desarrollado en la materia en relación a sus competencias y que podrán haber sido adquiridos tanto en la parte expositiva como en la interactiva 50
 
Observaciones evaluación

Para superar la materia, el alumnado deberá aprobar por separado tanto la teoría como la práctica de la asignatura. Las prácticas no se recuperan en julio; excepto en aquellos casos en los que el estudiante alcance el 40% de la nota máxima de prácticas, permitiéndosele entonces que realice todas las prácticas respecto a un nuevo caso práctico específicamente planteado para una posible recuperación. De ser así, el nuevo caso práctico será subido a la plataforma virtual dos semanas antes del examen teórico de la asignatura. En la evaluación de los trabajos entregados por el alumnado se valorará el grado de consecución de las competencias y, en particular, la puesta en práctica de los contenidos aportados por la asignatura a dichas competencias. Además, se valorarán las competencias transversales en tanto en cuanto son requeridas para el desarrollo de estos trabajos.

Las preguntas del examen teórico se centrarán en los contenidos específicos que se han desarrollado en la materia en relación a sus competencias y que podrán haber sido adquiridos tanto en la parte expositiva como en la interactiva. La duración media del examen es de aproximadamente 2 horas y podrá constar de preguntas tipo test, preguntas cortas y problemas de casos prácticos. En el examen se evaluará el grado de asimilación de los objetivos docentes establecidos en el programa de la materia.

No se realizará ningún examen parcial.

Una vez aprobadas ambas partes por separado, cada parte contará un 50% en la nota final.

Para tener una evaluación de NO PRESENTADO debe de concurrir alguna de las siguientes circunstancias:

1. No haber asistido al menos al 85% de las prácticas de la materia.

2. No haber realizado el examen teórico de la asignatura a pesar de haber superado las prácticas de la asignatura.

3. No haber realizado el examen teórico de la asignatura y haber comunicado explícitamente y por escrito al responsable de la materia que se abandona la asignatura cuando, aún habiendo realizado al menos el 80% de las prácticas de la asignatura, no se hayan aprobado dichas prácticas.

Peso de la evaluación continua en la oportunidad extraordinaria de recuperación (pruebas de Julio):

1. Se mantiene la nota conseguida en las prácticas durante el curso y también su peso en la nota final.


Los profesores facilitarán, en la medida de lo posible y dentro de los horarios establecidos para la asignatura, la asistencia a los grupos de teoría y prácticas que mejor se ajusten a las necesidades de los alumnos que tienen la matrícula a tiempo parcial, para los que también aplica la forma de evaluación aquí establecida. Los alumnos con dispensa académica de exención de asistencia deberán asistir a todas las pruebas de evaluación.

La realización fraudulenta de pruebas o actividades de evaluación, una vez comprobada, implicará directamente la calificación de "suspenso" (nota numérica 0) en la convocatoria en la que se cometa, tanto si la comisión de la falta se produce en la primera oportunidad como en la segunda.


La asignatura se impartirá en inglés. La docencia expositiva será impartida por la USC y retransmitida para todo el alumnado. Habrá un grupo de docencia interactiva específico y presencial en cada universidad (USC-UDC-UVigo).


Fuentes de información
Básica

PMBOK. A Guide to the Project Management Body of Knowledge: PMBOK Guide. 6th Ed. Project Management Institute, 2017.

Complementária

SCRUM and XP from the trenches. How we do SCRUM. 2nd Ed. Henrik Kniberg. InfoQ, 2007.


Recomendaciones
Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente

Asignaturas que se recomienda cursar simultáneamente

Asignaturas que continúan el temario

Otros comentarios

Se recomienda al alumnado, para un aprovechamiento óptimo de la asignatura, un seguimiento activo de las clases así como participar en las distintas actividades y el uso de la atención personalizada para la resolución de las dudas o cuestiones que le puedan surgir.

Según se recoge en las distintas normativas de aplicación para la docencia universitaria en materia de perspectiva de género, en esta materia se usará lenguaje no sexista, se propiciará la intervención en clase de alumnos y alumnas, etc. Asimismo, se trabajará para identificar y modificar prejuicios y actitudes sexistas, fomentando valores de respeto e igualdad. En general, se intentará detectar situaciones de discriminación, por ejemplo, por razón de género y se propondrán acciones y medidas para corregirlas.



(*) La Guía Docente es el documento donde se visualiza la propuesta académica de la UDC. Este documento es público y no se puede modificar, salvo cosas excepcionales bajo la revisión del órgano competente de acuerdo a la normativa vigente que establece el proceso de elaboración de guías