| Competencias / Resultados do título |
| Código | Competencias / Resultados do título |
| A8 | CE07 - capacidade para entender as implicacións do desenrolo dun sistema intelixente explicable e interpretable |
| A9 | CE08 - capacidade para deseñar e desenvolver sistemas intelixentes seguros, en términos de integridade, confidencialidade e robustez |
| A10 | CE09 - capacidade para ter un coñecemento profundo dos principios fundamentáis e modelos da computación cuántica e sabelos aplicar para interpretar, seleccioar, valorar, modelar, e crear novos conceptos, teorías, usos e desenrolos tecnolóxicos relacionados coa intelixencia artificial |
| A14 | CE13 - coñecemento das ferramentas informáticas no campo do análisis dos datos e modelización estadística, e capacidade para seleccionar as máis axeitadas para a resolución de problemas |
| A15 | CE14 - Comprensión e dominio das principáis técnicas de aprendizaxe automática, incluíndo as dedicadas ao tratamento de grandes volúmenes de datos. Compresión e dominio de fundamentos e técnicas básicas para a búsqueda e o filtrado de información en grandes coleccións de datos |
| A16 | CE15 - coñecemento das ferramentas informáticas no campo da aprendizaxe automática, e capacidade para seleccionar a máis axeitad para a resolución dun problema |
| A20 | CE19 - coñecemento de diferentes ámbitos de aplicación das tecnologías basadas en IA e a súa capacidade para ofrecer un valor engadido diferenciador |
| A21 | CE20 - capacidade de combinar e adaptar diferentes técnicas, extrapolando coñecementos entre diferentes ámbitos de aplicación |
| A22 | CE21 - coñecemento das técnicas que facilitan a organización e xestión de proxectos en IA en entornos reais, a xestión dos recursos e a planificación de tarefas dun xeito eficiente, tendo en conta conceptos de diseminación do coñecemento e ciencia aberta |
| A23 | CE22 - coñecemento de técnicas que facilitan a seguridade dos datos, aplicacións e as comunicacións e as súas implicacións en diferentes ámbitos de aplicación da IA |
| A28 | CE27 - Comprensión da importancia da cultura emprendedora e coñecemento dos medios ao alcance das persoas emprendedoras |
| A29 | CE28 - coñecemento adecuado do concepto de empresa, a súa organización e xestión, e os distintos sectores empresariáis có obxectivo de facilitar solucións dende a intelixencia Artificial |
| A30 | CE29 - Ser capaz de aplicar os coñecementos, capacidades e actitudes á realidade empresarial e profesional, planificando, xestionando e evaluando proxectos no ámbito da intelixencia artificial |
| A31 | CE30 - Ser capaz de plantexar, modelar e resolver problemas que requiran a aplicación de métodos, técnicas e tecnoloxías de intelixencia artificial |
| B1 | CG01 - Manter e extender os plantexamentos teóricos fundados para permitir a introducción e explotación de tecnoloxías novas e avanzadas no eido da Intelixencia Artificial |
| B2 | CG02 - Abordar con éxito todas as etapas dun proxecto de Intelixencia Artificial |
| B5 | CG05 - Traballar en equipo, especialmente de carácter multidisciplinar, e ser hábiles na xestión do tempo, persoas e toma de decisións |
| B6 | CB01 - Poseer e comprender coñecementos que aporten unha base ou oportunidade de ser orixináis no desenvolvemento e/ou aplicación de ideas, a miúdo nun contexto de investigación |
| B7 | CB02 - Que os estudantes saiban aplicar os coñecementos adquiridos e posúan capacidade de resolución de problemas en entornos novos ou pouco coñecidos dentro de contextos máis amplos (ou multidisciplinares) relacioados coa su área de estudo |
| B9 | CB04 - Que os estudantes saiban comunicar as súas conclusións e os coñecementos e razóns últimas que as sustentan a públicos especializados e non especializados dun xeito claro e sen ambigu?idades |
| B10 | CB05 - Que os estudantes posúan as habilidades de aprendizaxe que lles permitan continuar estudando dun xeito que terá que ser en gran medida autodirixido ou autónomo |
| C2 | CT02 - Dominar a expresión e comprensión, de xeito oral e escrito, dun idioma extranxeiro |
| C4 | CT04 - Desenvolverse para o exercicio dunha una cidadanía respetuosa coa cultura democrática, os dereitos humáns e la perspectiva de xénero |
| C5 | CT05 - Entender a importancia da cultura emprendedora e coñecer os medios ao alcance das persoas emprendedoras |
| C6 | CT06 - Adquirir habilidades para a vida e hábitos, rutinas e estilos de vida saudables |
| Resultados de aprendizaxe | |||
| Resultados de aprendizaxe | Competencias / Resultados do título | ||
| Coñecer as características e funcións dun sistema de tempo real | AM7 AM8 AM9 AM13 AM14 AM15 AM19 AM20 AM21 AM22 |
BM1 BM2 BM5 BM6 BM9 BM10 |
CM2 CM4 CM5 CM6 |
| Capacidade para o deseño e a programación dun sistema de tempo real | AM7 AM8 AM9 AM13 AM14 AM15 AM19 AM22 AM27 |
BM7 BM9 BM10 |
CM2 CM4 CM5 CM6 |
| Coñecer as linguaxes de programación mais comúns para sistemas de tempo real, tanto síncronos como asíncronos. | AM7 AM8 AM9 AM13 AM14 AM15 AM19 AM20 AM21 AM22 AM27 AM28 AM29 AM30 |
BM1 BM2 BM5 BM6 BM7 BM9 BM10 |
CM2 CM4 CM5 CM6 |
| Coñecer a produción de compoñentes software fiables, con especial atención á tolerancia a fallas e a recuperación de erros | AM7 AM8 AM9 AM13 AM14 AM15 AM19 AM20 AM21 AM22 AM27 AM28 AM29 AM30 |
BM1 BM2 BM5 BM6 BM7 BM9 BM10 |
CM2 CM4 CM5 CM6 |
| Contidos |
| Temas | Subtemas |
| Sistemas de tiempo real. | Introducción. Diseño de STR. Sistemas Inteligentes en TR. |
| Determinismo y confiabilidad. | Determinismo. Fiabilidad. Tolerancia a fallos. Manejo de excepciones. |
| Paralelismo. | Concurrencia. Hipótesis síncrona y asíncrona. Tiempo Real. Planificación. Distribución. |
| Planificación | Estrategias. Verificación del comportamiento. Arquitecturas. |
| Lenguajes de implementación. | Lenguajes de uso general. Lenguajes basados en agentes. Simulación. |
| Planificación | ||||
| Metodoloxías / probas | Competencias / Resultados | Horas lectivas (presenciais e virtuais) | Horas traballo autónomo | Horas totais |
| Prácticas de laboratorio | A8 A9 A10 A14 A15 A16 A20 A21 A22 A23 A28 A29 A31 A30 B1 B2 B5 B6 B7 B9 B10 C2 C4 C5 C6 | 8 | 24 | 32 |
| Estudo de casos | A8 A9 A10 A14 A15 A16 A20 A21 A22 A23 A28 A29 A31 A30 B1 B2 B5 B6 B7 B9 B10 C2 C4 C5 C6 | 1 | 1 | 2 |
| Aprendizaxe colaborativa | A8 A9 A10 A14 A15 A16 A20 A21 A22 A23 A28 A29 A31 A30 B1 B2 B5 B6 B7 B9 B10 C2 C4 C5 C6 | 0 | 16 | 16 |
| Sesión maxistral | A8 A9 A10 A14 A15 A16 A20 A21 A22 A23 A28 A29 A31 A30 B1 B2 B5 B6 B7 B9 B10 C2 C4 C5 C6 | 12 | 12 | 24 |
| 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 | Presentación y supervisión por parte del profesor de problemas prácticos que complementen los contenidos teóricos vistos en las clases magistrales y en las presentaciones. EVALUACIÓN CONTINUA Carácter: Obligatorio Asistencia: Non Obligatoria EVALUACIÓN GLOBAL Carácter: Obligatorio |
| Estudo de casos | Se planteará al alumnado un escenario de trabajo, real o ficticio, que presenta una determinada problemática, para que este aplique los conocimientos adquiridos en la elaboración de una solución que será presentada mediante un vídeo de unos 10' de duración. EVALUACIÓN CONTINUA Carácter: Obligatorio Asistencia: Non Obligatoria EVALUACIÓN GLOBAL Carácter: Obligatorio |
| Aprendizaxe colaborativa | El profesor planteará al alumnado una serie de proyectos prácticos para su resolución utilizando los contenidos vistos tanto en teoría, como en el laboratorio. La solución estará compuesta por un código comentado y una memoria que describa adecuadamente la solución aportada. EVALUACIÓN CONTINUA Carácter: Obligatorio Asistencia: Non Obligatoria EVALUACIÓN GLOBAL Carácter: Obligatorio |
| Sesión maxistral | EVALUACIÓN CONTINUA Carácter: Obligatorio Asistencia: Non Obligatoria EVALUACIÓN GLOBAL Carácter: Obligatorio |
| Atención personalizada |
|
|
| Avaliación | |||
| Metodoloxías | Competencias / Resultados | Descrición | Cualificación |
| Sesión maxistral | A8 A9 A10 A14 A15 A16 A20 A21 A22 A23 A28 A29 A31 A30 B1 B2 B5 B6 B7 B9 B10 C2 C4 C5 C6 | Al final de cada tema se propondrán problemas/ejercicios que servirán para una evaluación mediante un seguimiento continuo de la asignatura. Para liberar esta prueba de evaluación, el alumno deberá obtener 5 puntos o más en su nota final. En el caso de optar por la evaluación global, en la fecha del examen los alumnos podrán contestar los ejercicios que se presenten. |
30 |
| Estudo de casos | A8 A9 A10 A14 A15 A16 A20 A21 A22 A23 A28 A29 A31 A30 B1 B2 B5 B6 B7 B9 B10 C2 C4 C5 C6 | Presentación de un vídeo y una memoria con una solución propia a un caso de estudio propuesto. Esta prueba metodológica es obligatoria, tanto en evaluación continua como global. Para liberar esta parte de la evaluación, el estudiante debe obtener 5 puntos o más en su nota. Las entregas tardías y aquellas que se entreguen en un formato diferente al del pedido serán valoradas con 0. |
30 |
| Aprendizaxe colaborativa | A8 A9 A10 A14 A15 A16 A20 A21 A22 A23 A28 A29 A31 A30 B1 B2 B5 B6 B7 B9 B10 C2 C4 C5 C6 | Se evaluará la solución (código + memoria explicativa) a un proyecto práctico propuesto y asignado. Esta prueba se evaluará con las aplicaciones proporcionadas para su realización en grupos de 2 personas. Esta prueba metodológica es obligatoria, tanto en evaluación continua como global. La entrega deberá realizarse en las fechas y en la forma indicadas. Las entregas tardías y aquellas que se entreguen en un formato diferente al solicitado serán valoradas con 0. La entrega podrá requerir una defensa por parte de los integrantes del grupo en la fecha y forma que se indiquen. Para liberar esta prueba de evaluación, el estudiante debe obtener 5 puntos o más en su calificación final. |
40 |
| Observacións avaliación | |||
| Fontes de información |
| Bibliografía básica |
Olivier Boissier, Rafael H. Bordini, Jomi Hubner, Alessandro Ricci (2020). Multi-Agent Oriented Programming: Programming Multi-Agent Systems Using JaCaMo. MIT Press
Manuel I. Capel Tuñón (2022). Programación Concurrente y en tiempo real: Fundamentos y aplicaciones. Garceta
Rafael H. Bordini, Jomi Fred Hübner, Michael Wooldridge (2007). Programming Multi-agent systems in Agent-Speak with Jason. Wiley
Alan Burns, Andy Wellings (2003). Sistemas de tiempo real y lenguajes de programación. Addison-Wesley |
|
|
|
| Bibliografía complementaria | |
|
|
| Recomendacións | |
| Materias que se recomenda ter cursado previamente | |
|
| Materias que se recomenda cursar simultaneamente |
| Materias que continúan o temario |
| Observacións | |