Competencias / Resultados del título |
Código
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Competencias / Resultados del título
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A4 |
CON_04: Tener conocimientos de computación cuántica, algoritmia, circuitos, su programación en diferentes lenguajes y plataformas accesibles. |
A15 |
CON_15: Tener conocimientos sobre aspectos de alto nivel en computación cuántica: aprendizaje máquina cuántica, simuladores cuánticos, arquitecturas, etc. |
B1 |
HD01 Analizar y descomponer un concepto complejo, examinar cada parte y observar cómo encajan entre sí |
B3 |
HD03 Comparar y contrastar y señalar las similitudes y diferencias entre dos o más temas o conceptos |
B6 |
HD11 Elaborar de forma precisa las preguntas relevantes a un problema concreto. |
B8 |
HD13 Improvisar soluciones de una manera novedosa para resolver un problema. |
B12 |
HD23 Comunicarse utilizando las normas esperadas para el medio elegido. |
B13 |
HD24 Participar activamente en la actividad presencial en el aula. |
B14 |
HD31 Asignar recursos y responsabilidades de forma que todos los miembros de un equipo puedan trabajar de manera óptima |
B16 |
HD33 Establecer metas para que el grupo analice la situación, decida qué resultado se desea y establezca claramente un objetivo alcanzable |
C1 |
C1. Expresarse correctamente, tanto de forma oral como escrita, en las lenguas oficiales de la comunidad autónoma. |
C2 |
C2. Dominar la expresión y la comprensión de forma oral y escrita de un idioma extranjero. |
C3 |
C3. Utilizar las herramientas básicas de las tecnologías de la información y las comunicaciones (TIC) necesarias para el ejercicio de su profesión y para el aprendizaje a lo largo de su vida. |
C4 |
C4. Desarrollarse para el ejercicio de una ciudadanía respetuosa con la cultura democrática, los derechos humanos y la perspectiva de género. |
C7 |
C7. Desarrollar la capacidad de trabajar en equipos interdisciplinares o transdisciplinares, para ofrecer propuestas que contribuyan a un desarrollo sostenible ambiental, económico, político y social. |
C8 |
C8. Valorar la importancia que tiene la investigación, la innovación y el desarrollo tecnológico en el avance socioeconómico y cultural de la sociedad. |
Resultados de aprendizaje |
Resultados de aprendizaje |
Competencias / Resultados del título |
Conocer los distintos tipos de aprendizaje automático |
AP15
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BP1 BP3 BP13
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CP1
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Comprender el funcionamiento de las redes neuronales artificiales |
AP15
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BP1 BP3 BP6 BP8 BP12 BP13 BP14 BP16
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CP1 CP2 CP3 CP4 CP7 CP8
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Ser capaz de deseñar modelos de aprendizaxe automática cuánticos con circuítos parametrizados e clasificación variacional |
AP4 AP15
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BP1 BP3 BP6 BP8 BP12 BP13 BP14 BP16
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CP1 CP2 CP3 CP4 CP7 CP8
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Comprender el funcionamiento de las máquinas de vectores de soporte |
AP15
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BP1 BP3 BP6 BP8 BP12 BP13 BP14 BP16
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CP1 CP2 CP3 CP4 CP7 CP8
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Ser capaz de diseñar mapas cuánticos de características y kernels |
AP4 AP15
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BP1 BP3 BP6 BP8 BP12 BP13 BP14 BP16
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CP1 CP2 CP3 CP4 CP7 CP8
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Contenidos |
Tema |
Subtema |
1. Introducción al aprendizaje automático |
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2. Redes neuronales artificiales
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3. Circuitos cuánticos parametrizados para el aprendizaje automático
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4. Máquinas de vectores de soporte y kernels |
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5. Análisis de componentes principales |
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Planificación |
Metodologías / pruebas |
Competencias / Resultados |
Horas lectivas (presenciales y virtuales) |
Horas trabajo autónomo |
Horas totales |
Sesión magistral |
A4 A15 B13 C1 C2 C8 |
10.5 |
15.75 |
26.25 |
Prácticas de laboratorio |
A4 A15 B1 B3 B6 B8 B12 B14 B16 C3 C4 C7 |
10.5 |
34.65 |
45.15 |
Prueba objetiva |
A4 A15 B1 B3 B8 C1 C2 C3 C8 |
2.6 |
0 |
2.6 |
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Atención personalizada |
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1 |
0 |
1 |
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(*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos |
Metodologías |
Metodologías |
Descripción |
Sesión magistral |
Clases magistrales con la exposición de los conocimientos teóricos y prácticos usando diferentes recursos digitales. |
Prácticas de laboratorio |
Prácticas basadas en los conocimientos que el estudiante va adquiriendo en las clases magistrales. |
Prueba objetiva |
Prueba escrita mediante la que se valora los conocimientos adquiridos por el alumnado.
Cada estudiante deberá aplicar sus conocimientos tanto a nivel teórico como a nivel práctico. |
Atención personalizada |
Metodologías
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Prácticas de laboratorio |
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Descripción |
La atención personalizada al alumnado comprende no solo las tutorías, presenciales o virtuales, para la discusión de dudas, sino también las siguientes actuaciones:
- Seguimiento de la labor realizada en las prácticas de laboratorio propuestos por el profesorado.
- Evaluación de los resultados obtenidos en las prácticas.
- Encuentros personalizados para resolver dudas sobre los contenidos de la asignatura.
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Evaluación |
Metodologías
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Competencias / Resultados |
Descripción
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Calificación
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Prueba objetiva |
A4 A15 B1 B3 B8 C1 C2 C3 C8 |
Prueba/s sobre contenidos teórico-prácticos. |
40 |
Prácticas de laboratorio |
A4 A15 B1 B3 B6 B8 B12 B14 B16 C3 C4 C7 |
Entrega de prácticas basadas en los conocimientos adquiridos en las clases magistrales. |
60 |
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Observaciones evaluación |
Partes de la evaluación. Cómo se evalúa el no presentado. La entrega de alguna de las actividades o pruebas de evaluación continua supondrá que el alumno optó por presentarse a la asignatura. Por tanto, a partir de ese momento, aun no presentándose a la prueba objetiva habrá consumido una oportunidad.
Cómo se evalúa la segunda oportunidad. En la segunda oportunidad (julio) se conservarán las notas de la evaluación continua y/o la prueba objetiva obtenidas durante el cuatrimestre. Si el alumno se presenta a la segunda oportunidad en la evaluación continua o en la prueba objetiva, la nota obtenida en la primera oportunidad para esa parte se anula, y la calificación correspondiente de esa parte será la de la segunda oportunidad. La nota final de la materia en la segunda oportunidad se calculará con el mismo criterio que en la primera oportunidad.
Plagios La realización fraudulenta de las pruebas o actividades de evaluación, una vez comprobada, implicará directamente la cualificación de suspenso "0" en la materia en la convocatoria correspondiente, invalidando así cualquier cualificación obtenida en todas las actividades de evaluación de cara a convocatoria extraordinaria.
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Fuentes de información |
Básica
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Aurélien Géron (2019). Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, 2nd Ed.. O'Reilly
François Chollet (2021). Deep Learning with Python, 2nd Ed.. Manning
Maria Schuld, Francesco Petruccione (2021). Machine Learning with Quantum Computers, 2nd Ed.. Springer
Qiskit (2023). Quantum machine learning. https://qiskit.org/learn/course/machine-learning-course/ |
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Complementária
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Qiskit (2023). Qiskit documentation. https://qiskit.org/documentation/
Qiskit (2023). Qiskit Terra API Reference. https://qiskit.org/documentation/apidoc/terra.html |
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Recomendaciones |
Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente |
Introducción a la Computación Cuántica/614551004 |
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Asignaturas que se recomienda cursar simultáneamente |
Herramientas de la Computación Cuántica/614551006 | Programación e Implementación de Algoritmos Cuánticos/614551007 |
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Asignaturas que continúan el temario |
Aplicaciones Prácticas de la Computación Cuántica/614551010 |
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