Datos Identificativos 2023/24
Asignatura (*) Temas Emergentes y Emprendimiento en IA Código 614544027
Titulación
Máster Universitario en Intelixencia Artificial
Descriptores Ciclo Periodo Curso Tipo Créditos
Máster Oficial 1º cuatrimestre
Segundo Optativa 3
Idioma
Inglés
Modalidad docente Presencial
Prerrequisitos
Departamento Ciencias da Computación e Tecnoloxías da Información
Coordinador/a
Pazos Sierra, Alejandro
Correo electrónico
alejandro.pazos@udc.es
Profesorado
,
Correo electrónico
Web
Descripción general

Competencias del título
Código Competencias del título
A8 CE07 - Capacidad para entender las implicaciones del desarrollo de un sistema inteligente explicable e interpretable
A9 CE08 - Capacidad para diseñar y desarrollar sistemas inteligentes seguros, en términos de integridad, confidencialidad y robustez
A10 CE09 - Capacidad para tener un conocimiento profundo de los principios fundamentales y modelos de la computación cuántica y saberlos aplicar para interpretar, seleccionar, valorar, modelar, y crear nuevos conceptos, teorías, usos y desarrollos tecnológicos relacionados con la inteligencia artificial
A14 CE13 - Conocimiento de las herramientas informáticas en el campo del análisis de los datos y modelización estadística, y capacidad para seleccionar las más adecuadas para la resolución de problemas
A15 CE14 - Comprensión y dominio de las principales técnicas de aprendizaje automático, incluyendo las dedicadas al tratamiento de grandes volúmenes de datos. Compresión y dominio de fundamentos y técnicas básicas para la búsqueda y el filtrado de información en grandes colecciones de datos
A16 CE15 - Conocimiento de las herramientas informáticas en el campo del aprendizaje automático, y capacidad para seleccionar la más adecuada para la resolución de un problema
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
A28 CE27 - Comprensión de la importancia de la cultura emprendedora y conocimiento de los medios al alcance de las personas emprendedoras
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
A31 CE30 - Ser capaz de plantear, modelar y resolver problemas que requieran la aplicación de métodos, técnicas y tecnologías de 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
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
C2 CT02 - Dominar la expresión y la comprensión de forma oral y escrita de un idioma extranjero
C4 CT04 - Desarrollarse para el ejercicio de una ciudadanía respetuosa con la cultura democrática, los derechos humanos y la perspectiva de género
C5 CT05 - Entender la importancia de la cultura emprendedora y conocer los medios al alcance de las personas emprendedoras
C6 CT06 - Adquirir habilidades para la vida y hábitos, rutinas y estilos de vida saludables

Resultados de aprendizaje
Resultados de aprendizaje Competencias del título
Comprender la importancia de la innovación como factor clave de éxito para crear valor, crecimiento y sostenibilidad AM7
AM8
AM9
AM13
AM14
AM15
AM19
AM20
AM21
AM22
AM27
AM28
AM29
AM30
BM1
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BM6
BM7
BM9
BM10
CM2
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CM6
Conocer las herramientas y experiencias necesarias para la creación de nuevas empresas AM7
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Entender el valor de la cultura emprendedora y su repercusión en la sociedad AM7
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Evaluar la viabilidad económico-financiera de un nuevo proyecto empresarial AM7
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Conocer las oportunidades de financiación disponibles AM7
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Saber aplicar modelos de innovación dependiendo de las condiciones del mercado AM7
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Conocer y valorar las soluciones tecnológicas basadas en Inteligencia Artificial con mayor potencial innovador AM7
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BM10
CM2
CM4
CM5
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Contenidos
Tema Subtema
Aspectos básicos de la innovación y del emprendimiento. Aspectos básicos de la innovación y del emprendimiento.
Viabilidad de un proyecto. Viabilidad de un proyecto.
Modelo y plan de negocio. Modelo y plan de negocio.
Metodologías ágiles de gestión de proyectos. Metodologías ágiles de gestión de proyectos.
Modelos de innovación y su aplicación (intraemprendimiento, Open Innovation, Closed Innovation...). Modelos de innovación y su aplicación (intraemprendimiento, Open Innovation, Closed Innovation...).
Tendencias tecnológicas emergentes (inteligencia artificial cuántica, AutoML, ...) y cómo pueden influir y crear nuevos mercados. Tendencias tecnológicas emergentes (inteligencia artificial cuántica, AutoML, ...) y cómo pueden influir y crear nuevos mercados.

Planificación
Metodologías / pruebas Competéncias Horas presenciales Horas no presenciales / trabajo autónomo Horas totales
Sesión magistral A8 A10 A14 A16 A22 A23 A28 B6 B10 12 12 24
Prácticas a través de TIC A9 A21 A31 A30 B2 B5 B7 B9 8 16 24
Prueba objetiva A8 A9 A10 A14 A15 A16 A20 A21 A22 A23 A28 A29 A31 A30 B1 B2 B5 B6 B7 B9 B10 1 15 16
Seminario A8 A10 A15 A20 A29 B1 C2 C4 C5 C6 5 5 10
 
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 Exposición oral complementada con el uso de medios audiovisuales y la introducción de algunas preguntas dirigidas a los estudiantes, con la finalidad de transmitir conocimientos y facilitar el aprendizaje. Además del tiempo de exposición oral por parte del profesor, esta actividad formativa requiere del alumno la dedicación de un tiempo para preparar y revisar por cuenta propia los materiales objeto de la clase.
Prácticas a través de TIC Clases dedicadas a que el alumnado desarrolle trabajos prácticos que impliquen abordar la resolución de problemas complejos, y el análisis y diseño de soluciones que constituyan un medio para su resolución. Esta actividad puede requerir de los alumnos la presentación oral de los trabajos realizados. Los trabajos realizados por el alumnado se pueden realizar de forma individual o en grupos de trabajo.
Prueba objetiva Prueba escrita de los conocimientos adquiridos a lo largo de la asignatura.
Seminario Sesiones cuyo objetivo es que el alumnado adquiera determinadas competencias en base a la resolución de ejercicios, estudio de casos y realización de proyectos que requieran al alumno la aplicación de los conocimientos y competencias desarrolladas durante la asignatura. Estas sesiones pueden requerir del alumno la presentación oral de su solución a los problemas planteados. Los trabajos realizados por el alumnado se pueden realizar de forma individual o en grupos de trabajo.

Atención personalizada
Metodologías
Seminario
Sesión magistral
Prácticas a través de TIC
Prueba objetiva
Descripción
Se resolverán las dudas surgidas en la teoría y en la práctica. Se resolverán preferentemente en el horario asignado para las clases o en las horas establecidas para tutorías.

Evaluación
Metodologías Competéncias Descripción Calificación
Seminario A8 A10 A15 A20 A29 B1 C2 C4 C5 C6 Realización y exposición de trabajos tutelados. 20
Prácticas a través de TIC A9 A21 A31 A30 B2 B5 B7 B9 Realización de trabajos prácticos sobre los contenidos de la asignatura. 50
Prueba objetiva A8 A9 A10 A14 A15 A16 A20 A21 A22 A23 A28 A29 A31 A30 B1 B2 B5 B6 B7 B9 B10 Realización de una prueba final para comprobar los conocimientos adquiridos durante el curso. 30
 
Observaciones evaluación

Fuentes de información
Básica

Complementária


Recomendaciones
Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente

Asignaturas que se recomienda cursar simultáneamente

Asignaturas que continúan el temario

Otros comentarios


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