| Competencias / Resultados del título |
| Código | Competencias / Resultados del título |
| A2 | Capacidad para resolver problemas de inteligencia artificial que precisen algoritmos, aplicando correctamente metodologías de desarrollo software y diseño centrado en usuario/a. |
| A3 | Capacidad para comprender y dominar los conceptos básicos de lógica, gramáticas y lenguajes formales para analizar y mejorar las soluciones basadas en inteligencia artificial. |
| B2 | Que el alumnado sepa aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posea las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio. |
| B4 | Que el alumnado pueda transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado. |
| B5 | Que el alumnado haya desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía. |
| B6 | Capacidad para concebir, redactar, organizar, planificar, y desarrollar modelos, aplicaciones y servicios en el ámbito de la inteligencia artificial, identificando objetivos, prioridades, plazos recursos y riesgos, y controlando los procesos establecidos. |
| B7 | Capacidad para resolver problemas con iniciativa, toma de decisiones, autonomía y creatividad. |
| B8 | Capacidad para diseñar y crear modelos y soluciones de calidad basadas en Inteligencia Artificial que sean eficientes, robustas, transparentes y responsables. |
| B9 | Capacidad para seleccionar y justificar los métodos y técnicas adecuadas para resolver un problema concreto, o para desarrollar y proponer nuevos métodos basados en inteligencia artificial. |
| C2 | Capacidad de trabajo en equipo, en entornos interdisciplinares y gestionando conflictos. |
| C3 | Capacidad para crear nuevos modelos y soluciones de forma autónoma y creativa, adaptándose a nuevas situaciones. Iniciativa y espíritu emprendedor. |
| C6 | Capacidad para integrar aspectos jurídicos, sociales, ambientales y económicos inherentes a la inteligencia artificial, analizando sus impactos, y comprometiéndose con la búsqueda de soluciones compatibles con un desarrollo sostenible. |
| Resultados de aprendizaje | |||
| Resultados de aprendizaje | Competencias / Resultados del título | ||
| Llevar a cabo el proceso que permita, desde la abstracción, implementar código de alta calidad | A2 A3 |
B2 B6 B7 B8 B9 |
C2 C3 C6 |
| Adquirir habilidades para resolver problemas de forma metodológica y práctica | A2 A3 |
B5 B6 B7 B8 B9 |
C3 C6 |
| Establecer de forma clara y sin ambigüedades las necesidades y limitaciones del cliente al desarrollar los requisitos para un proyecto de software | B4 B7 |
C2 C6 |
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| Analizar las alternativas a abordar e identificar qué aspectos se pueden abordar con IA y cuáles no | B2 B4 B7 B9 |
C3 C6 |
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| Comprender los principios necesarios para crear soluciones completas, escalables y sólidas, centradas en el usuario, donde los componentes de IA encajen como parte de un todo | A2 |
B8 B9 |
C6 |
| Ser capaz de identificar y comprender modelos y diseños de arquitecturas y componentes para permitir una comunicación efectiva entre los ingenieros de software y datos | B4 |
C2 |
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| Manejar técnicas y herramientas de prueba para asegurar la calidad de los resultados | A3 |
B8 B9 |
C6 |
| Contenidos |
| Tema | Subtema |
| Introducción a los principios de la Ingeniería del Software | - Introducción: conceptos básicos |
| Ciclos de vida del software | - Introducción: conceptos y terminología - Tipos de ciclo de vida - Fases de los ciclos de vida |
| Enfoques ágiles | - Introducción: enfoques ágiles - Scrum |
| Captura de requisitos, técnicas de análisis | - Introducción: requisitos software - Especificación de requisitos |
| Arquitectura y modelado de componentes | - Introducción: modelos de software - Técnicas de modelado - Modelos de arquitectura - Modelos de componentes |
| Desarrollo de software | - Introducción: software y herramientas. - Gestión del software - Buenas practicas |
| Principios, procesos y actividades de las pruebas de software | - Introducción: principios de las pruebas de software - Pruebas unitarias - Pruebas de integración - Prueba de aceptacion |
| Planificación | ||||
| Metodologías / pruebas | Competencias / Resultados | Horas lectivas (presenciales y virtuales) | Horas trabajo autónomo | Horas totales |
| Sesión magistral | A2 A3 B2 B6 B8 B9 C3 C6 | 30 | 30 | 60 |
| Prácticas de laboratorio | A2 A3 B2 B4 B5 B6 B7 B8 B9 C2 C3 C6 | 30 | 48 | 78 |
| Prueba objetiva | A2 A3 B2 B6 B8 B9 C6 | 2 | 10 | 12 |
| Atención personalizada | 0 | 0 | 0 | |
| (*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos | ||||
| Metodologías |
| Metodologías | Descripción |
| Sesión magistral | En las clases magistrales el profesor expondrá los conocimientos teóricos relacionados con los diferentes temas de la asignatura |
| Prácticas de laboratorio | Las clases prácticas se dedicarán a la realización de trabajos individuales y grupales relacionados con el tema expuesto en las clases magistrales, mediante el uso de herramientas informáticas |
| Prueba objetiva | En la prueba objetiva se evaluarán los conocimientos teóricos y prácticos adquiridos en la materia |
| Atención personalizada |
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| Evaluación | |||
| Metodologías | Competencias / Resultados | Descripción | Calificación |
| Prácticas de laboratorio | A2 A3 B2 B4 B5 B6 B7 B8 B9 C2 C3 C6 | En las prácticas se valorará tanto el trabajo en grupo como el individual de los alumnos. Para demostrar el trabajo realizado, los alumnos presentarán pruebas documentales tanto individuales como grupales. Tanto en los documentos (individuales y grupales) se evaluarán los siguientes aspectos: - Nivel técnico. - Completitud, claridad y justificación del trabajo. - Dominio de los conocimientos adquiridos. - Ortografía y redacción. A nivel individual también se valorará la participación activa. La parte grupal puede requerir hacer una presentación del trabajo realizado. |
50 |
| Prueba objetiva | A2 A3 B2 B6 B8 B9 C6 | En esta prueba se evaluará el dominio de los conocimientos teóricos y prácticos de la materia mediante un examen individual. | 50 |
| Observaciones evaluación | |||
PuntuaciónLa calificación final de cada estudiante se obtendrá de la siguiente manera:
Durante el curso el alumno tendrá la posibilidad de realizar varios cuestionarios opcionales que proporcionan 0.5 puntos adicionales. Para aprobar la asignatura es necesario obtener una nota global mínima de 5 sobre 10 y cumplir las siguientes restricciones:
En el caso de que alguno de los mínimos anteriores no se cumpla y la nota final calculada como se indica supere el 4.0, la nota que aparecerá para la asignatura será 4.0. El trabajo en grupo podrá requerir la colaboración con estudiantes de universidades extranjeras bajo el programa COIL: Collaborative Online International Learning, lo que se reflejará en la puntuación de la parte práctica. Segunda oportunidadLos alumnos que no superen la materia podrán realizar la prueba objetiva en la convocatoria de una segunda oportunidad. Oportunidad adelantadaLos estudiantes que hayan superado la parte práctica en el curso anterior podrán realizar el examen teórico en la oportunidad adelantada para aprobar la asignatura. Fraude AcadémicoLa realización fraudulenta de pruebas o actividades de evaluación, una vez comprobada, supondrá directamente la calificación de suspenso en la convocatoria en que se cometa: el alumno será calificado con suspenso (calificación numérica 0) en la correspondiente convocatoria del curso académico, ya sea la comisión de la falta se produce en la primera oportunidad como en la segunda. Para ello, se modificará su calificación en el informe de primera oportunidad, en caso de ser necesario. Estudiante con reconocimiento de dispensa académicaTodos los aspectos relacionados con "exención académica", "dedicación al estudio", "permanencia" y "fraude académico" se regirán de acuerdo con la normativa académica vigente de la UDC. Otras Consideraciones
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| Fuentes de información |
| Básica |
Eduardo Antonio Moraleda Gil ; Sebastián Rubén Gómez Palomo (2019 (2ª ed)). Aproximación a la Ingeniería del Software. Cerasa
Roger S. Pressman (2010 (7ª ed)). Ingeniería del Software: un enfoque práctico. McGraw-Hill
Hein Smith (2018). Scrum: The Ultimate Beginner's Guide To Learn And Master Scrum Agile Framework. CreateSpace Independent Publishing Platform |
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| Complementária |
Robert C. Martin (2008). Clean Code: A Handbook of Agile Software Craftsmanship. Pearson
Henrik Kniberg (2007). Scrum and XP from the Trenches . C4Media Inc
Jeff Sutherland and Scrum, Inc. (2014). Scrum: The Art of Doing Twice the Work in Half the Time. Crown Business
Chris Riccomini, Dmitriy Ryaboy (2021). The Missing README: A Guide for the New Software Engineer. No Starch Press |
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| Recomendaciones | ||
| Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente | ||
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| Asignaturas que se recomienda cursar simultáneamente |
| Asignaturas que continúan el temario |
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