Competencias / Resultados do título |
Código
|
Competencias / Resultados do título
|
A7 |
Comprender as necesidades de adquisición, almacenamento e procesamiento de datos no contexto da Internet das Cousas e as súas principais plataformas. |
B2 |
Que o alumnado saiba aplicar os seus coñecementos ao seu traballo ou vocación dunha forma profesional e posúa as competencias que adoitan demostrarse por medio da elaboración e defensa de argumentos e a resolución de problemas dentro da súa área de estudo. |
B5 |
Que o alumnado desenvolva aquelas habilidades de aprendizaxe necesarias para emprender estudos posteriores cun alto grao de autonomía. |
B7 |
Capacidade para resolver problemas con iniciativa, toma de decisións, autonomía e creatividade. |
B10 |
Capacidade para concibir novos sistemas computacionais e/ou avaliar o rendemento de sistemas existentes, que integren modelos e técnicas de intelixencia artificial. |
C2 |
Capacidade de traballo en equipo, en contornas interdisciplinares e xestionando conflitos. |
C3 |
Capacidade para crear novos modelos e solucións de forma autónoma e creativa, adaptándose a novas situacións. Iniciativa e espírito emprendedor. |
Resultados de aprendizaxe |
Resultados de aprendizaxe |
Competencias / Resultados do título |
Adquirir as bases matemáticas necesarias para a adquisición e o procesado de sinais dixitais.
|
A7
|
B5 B7 B10
|
|
Ser capaz de adquirir sinais reais utilizando hardware específico. |
A7
|
B7 B10
|
C2
|
Entender o concepto de frecuencia e aprender a deseñar e aplicar filtros dixitais. |
A7
|
B2 B5
|
|
Aprender a realizar operacións sobre sinais dixitais e a obter información destas. |
A7
|
B2 B10
|
C3
|
Programar sistemas encaixados para adquirir e preprocesar tanto sinais unidimensionales, tales como temperatura, presenza de persoas, audio, etc., como multidimensionales- imaxe e vídeo. |
A7
|
B2 B5 B7 B10
|
C2 C3
|
Programar algoritmos clásicos e de intelixencia artificial para o tratamento de sinal computacionalmente lixeiros, e por tanto adecuados aos recursos de cómputo limitados que caracterizan aos sistemas encaixados de baixo consumo de potencia. |
A7
|
B2 B5 B10
|
C2 C3
|
Deseñar e despregar múltiples sistemas encaixados, conformando redes de sensores. |
A7
|
B2 B5 B7
|
C2 C3
|
Dotar aos sistemas encaixados ou ás redes de sensores coa capacidade de interacción coa nube. |
A7
|
B2 B7
|
C2 C3
|
Contidos |
Temas |
Subtemas |
Sinais e sistemas |
Tipos de sinais
Operacións
Tipos de sistemas
Propiedades dos sistemas |
Filtrado de sinais |
Suma de convolución
Filtrado no dominio do tempo
Transformada discreta de Fourier
Filtrado no dominio da frecuencia
|
Adquisición de sinais |
Mostraxe
Cuantificación
Codificación
|
Aplicaciones á IA |
Fundamentos de sistemas supervisados e non supervisados
Aplicacións |
Sistemas baseados en sensores (tema transversal) |
Microcontroladores
Sensores
Aplicacións
|
Planificación |
Metodoloxías / probas |
Competencias / Resultados |
Horas lectivas (presenciais e virtuais) |
Horas traballo autónomo |
Horas totais |
Sesión maxistral |
A7 B5 |
20 |
10 |
30 |
Proba obxectiva |
A7 B2 B5 B7 C3 |
3 |
8 |
11 |
Solución de problemas |
A7 B2 B5 B7 C2 C3 |
10 |
17 |
27 |
Prácticas de laboratorio |
A7 B2 B5 B7 B10 C2 C3 |
30 |
50 |
80 |
|
Atención personalizada |
|
2 |
0 |
2 |
|
*Os datos que aparecen na táboa de planificación son de carácter orientativo, considerando a heteroxeneidade do alumnado |
Metodoloxías |
Metodoloxías |
Descrición |
Sesión maxistral |
Exposición didáctica, usando diapositivas e o taboleiro, dos contidos teóricos da materia. Resolución de exemplos. |
Proba obxectiva |
Exame sobre os contidos da materia (prácticas, teoría e problemas). |
Solución de problemas |
Resolución de problemas e cuestións por parte do estudantado de forma individual ou en grupos. |
Prácticas de laboratorio |
Realizaranse prácticas de programación en Python en ordenador e en microcontroladores. |
Atención personalizada |
Metodoloxías
|
Sesión maxistral |
Prácticas de laboratorio |
Solución de problemas |
|
Descrición |
Sesión maxistral: Atender e resolver dúbidas relacionadas coa materia teórica exposta nas clases.
Prácticas de laboratorio: Atender e resolver dúbidas relacionadas coas prácticas propostas ou realizadas no laboratorio.
Solución de problemas: Atender e resolver dúbidas relacionadas cos problemas propostos ou resoltos en clase.
En todos os casos usaranse preferentemente horas de titoría individuais, correo electrónico, Teams, ou a través dos espazos de comunicación da ferramenta Moodle. Estes dous últimos casos serán particularmente adecuados para os alumnos con dispensa académica de exención de asistencia.
Para os alumnos matriculados a tempo parcial os horarios de titorías poderán adaptarse segundo as necesidades. |
|
Avaliación |
Metodoloxías
|
Competencias / Resultados |
Descrición
|
Cualificación
|
Prácticas de laboratorio |
A7 B2 B5 B7 B10 C2 C3 |
Entrega e defensa de prácticas. |
38 |
Proba obxectiva |
A7 B2 B5 B7 C3 |
Avaliación final de coñecementos teóricos e prácticos e de resolución de problemas que se realizará o día fixado no calendario de exames. |
50 |
Solución de problemas |
A7 B2 B5 B7 C2 C3 |
Avaliación mediante controis (tests ou respostas curtas) nas clases de problemas ou de teoría. |
12 |
|
Observacións avaliación |
Para aprobar a materia tense que cumprir que: nota final maior ou igual que 5, tendo un mínimo de 2 puntos na proba obxectiva. Se non se obtén devandito mínimo de 2 puntos, a nota máxima final será igual a 4. Na segunda oportunidade realizarase a "proba obxectiva" (5 puntos). Cada estudante poderá elixir conservar a nota de "Solución de problemas" ou repetila (1.2 puntos). A nota de "Prácticas de laboratorio" será a obtida durante o curso (3.8 puntos). Para a oportunidade adiantada, todos os contidos serán avaliados nunha única proba (10 puntos). Os estudantes a tempo parcial presentarán as "Prácticas de laboratorio" nas mesmas datas que o resto de estudantes, e realizarán o resto de probas na data do exame final fixada no calendario académico. Todos os aspectos relacionados coa “dispensa académica”, “dedicación ao estudo”, “permanencia” e “fraude académica” rexeranse de acordo coa normativa académica vixente da UDC.
|
Fontes de información |
Bibliografía básica
|
https://docs.micropython.org/en/latest/ (). Documentación de MicroPython.
Pallàs Areny, Ramón (). Sensores y acondicionadores de señal. Marcombo
Oppenheim, Alan V.; Schafer, Ronald W. (). Tratamiento de señales en tiempo discreto. Pearson
Proakis, John G; Manolakis, Dimitris G. (). Tratamiento digital de señales. Pearson |
|
Bibliografía complementaria
|
|
|
Recomendacións |
Materias que se recomenda ter cursado previamente |
Programación I/614G03006 | Matemática Discreta/614G03003 | Introdución aos Computadores /614G03012 |
|
Materias que se recomenda cursar simultaneamente |
Programación II/614G03007 |
|
Materias que continúan o temario |
|
Observacións |
O profesorado e o estudiantado deben colaborar no desenvolvemento dunha cidadanía crítica, aberta e respectuosa coa diversidade na nosa sociedade, salientando a igualdade de dereitos das persoas. |
|