Datos Identificativos 2022/23
Asignatura (*) Gestión de Proyectos de IA Código 614544021
Titulación
Máster Universitario en Intelixencia Artificial
Descriptores Ciclo Periodo Curso Tipo Créditos
Máster Oficial 2º cuatrimestre
Primero Obligatoria 3
Idioma
Inglés
Modalidad docente Híbrida
Prerrequisitos
Departamento
Coordinador/a
Garabato Míguez, Daniel
Correo electrónico
daniel.garabato@udc.es
Profesorado
Andrade Garda, Javier
Garabato Míguez, Daniel
Correo electrónico
javier.andrade@udc.es
daniel.garabato@udc.es
Web http://campusvirtual.udc.es
Descripción general Language for this Study Program (and Subject): English. Please, see the English version of this teaching guide

Competencias del título
Código Competencias del título
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
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
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
B4 CG04 - Elaborar adecuadamente y con cierta originalidad composiciones escritas o argumentos motivados, redactar planes, proyectos de trabajo, artículos científicos y formular hipótesis razonables en el campo
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
C5 CT05 - Entender la importancia de la cultura emprendedora y conocer los medios al alcance de las personas emprendedoras
C8 CT08 - Valorar la importancia que tiene la investigación, la innovación y el desarrollo tecnológico en el avance socioeconómico y cultural de la sociedad
C9 CT09 - Tener la capacidad de gestionar tiempos y recursos: desarrollar planes, priorizar actividades, identificar las críticas, establecer plazos y cumplirlos

Resultados de aprendizaje
Resultados de aprendizaje Competencias del título
AM20
AM21
AM29
BM1
BM2
BM4
BM5
BM6
BM7
BM9
CM9
AM19
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Contenidos
Tema Subtema

Planificación
Metodologías / pruebas Competéncias Horas presenciales Horas no presenciales / trabajo autónomo Horas totales
Prueba objetiva A20 A21 A22 A23 A29 A30 B1 B2 B4 B5 B6 B7 B9 B10 C5 C8 C9 2 10 12
Seminario A20 A21 A22 A23 A29 A30 B1 B2 B4 B5 B6 B7 B9 B10 C5 C8 C9 10 10 20
Solución de problemas A22 A29 A30 B2 B4 B5 B7 B9 C9 1 10 11
Prácticas de laboratorio A22 A30 B2 B4 B5 B7 B9 C9 10.5 21 31.5
 
Atención personalizada 0 0
 
(*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos

Metodologías
Metodologías Descripción
Prueba objetiva
Seminario
Solución de problemas
Prácticas de laboratorio

Atención personalizada
Metodologías
Prácticas de laboratorio
Seminario
Solución de problemas
Descripción


Evaluación
Metodologías Competéncias Descripción Calificación
Prácticas de laboratorio A22 A30 B2 B4 B5 B7 B9 C9 50
Prueba objetiva A20 A21 A22 A23 A29 A30 B1 B2 B4 B5 B6 B7 B9 B10 C5 C8 C9 50
 
Observaciones evaluación

Fuentes de información
Básica

Complementária


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