| Competencias del título |
| Código | Competencias del título |
| A30 | Conocer y ser capaz de modelar y simular sistemas. |
| A31 | Conocimientos de regulación automática y técnicas de control y su aplicación a la automatización industrial. |
| B1 | Capacidad de resolver problemas con iniciativa, toma de decisiones, creatividad y razonamiento crítico. |
| B2 | Capacidad de comunicar y transmitir conocimientos, habilidades y destrezas en el campo de la ingeniería industrial. |
| B3 | Capacidad de trabajar en un entorno multilingüe y multidisciplinar. |
| B4 | Capacidad de trabajar y aprender de forma autónoma y con iniciativa. |
| B5 | Capacidad para usar las técnicas, habilidades y herramientas de la Ingeniería necesarias para la práctica de la misma. |
| B6 | Capacidad de usar adecuadamente los recursos de información y aplicar las tecnologías de la información y las comunicaciones en la Ingeniería. |
| B7 | Capacidad para trabajar de forma colaborativa y de motivar a un grupo de trabajo. |
| B12 | CB5 - Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía. |
| C1 | Expresarse correctamente, tanto de forma oral como escrita, en las lenguas oficiales de la comunidad autónoma. |
| C2 | 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. |
| C5 | Valorar críticamente el conocimiento, la tecnología y la información disponible para resolver los problemas con los que deben enfrentarse. |
| Resultados de aprendizaje | |||
| Resultados de aprendizaje | Competencias del título | ||
| Conoce las técnicas de Control Inteligente basadas en Inteligencia Artificial. | A30 A31 |
B3 B4 B5 B6 |
|
| Es capaz de contrastar las técnicas de control convencional con técnicas inteligentes. | A30 A31 |
B1 B2 B3 B6 B7 B12 |
|
| Es capaz de diseñar sistemas inteligentes utilizando herramientas software. | A30 A31 |
B1 B2 B3 B5 B6 B7 |
C1 C2 C5 |
| Conoce y aplica técnicas de identificación de plantas. | A30 A31 |
B1 B3 B4 B7 |
C1 C2 C5 |
| Conoce y aplica técnicas de detección de anomalías sobre plantas industriales. | A30 A31 |
B1 B2 B4 B5 B6 B7 B12 |
C1 C2 C5 |
| Contenidos |
| Tema | Subtema |
| Introducción a los Sistemas de Control Inteligente. | |
| Sistemas Expertos. | |
| Lógica y control difuso o fuzzy. | |
| Redes neuronales. | |
| Algoritmos genéticos. |
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| Sistemas híbridos inteligentes. | |
| Técnicas de identificación de plantas. | |
| Detección de anomalías. |
| Planificación | ||||
| Metodologías / pruebas | Competéncias | Horas presenciales | Horas no presenciales / trabajo autónomo | Horas totales |
| Prácticas de laboratorio | A30 A31 B1 B3 B4 | 19.5 | 0 | 19.5 |
| Trabajos tutelados | A30 A31 B1 B2 B3 B4 B7 B12 C1 C2 | 77 | 0 | 77 |
| Sesión magistral | A30 A31 B5 B6 C2 C5 | 12 | 0 | 12 |
| Atención personalizada | 4 | 0 | 4 | |
| (*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos | ||||
| Metodologías |
| Metodologías | Descripción |
| Prácticas de laboratorio | Método práctico basado en sesiones de laboratorio o en aula de informática, en el que se llevan a cabo resolución de problemas y estudio de casos |
| Trabajos tutelados | Propuesta de al menos un trabajo en el que se apliquen los conceptos adquiridos durante las sesiones magistrales y las prácticas de laboratorio |
| Sesión magistral | Exposición oral complementada con el uso de medios audiovisuales y la introducción de algunas preguntas dirigidas a los estudiantes, con la finalidad de transmitir conocimientos y facilitar el aprendizaje. En estas sesiones además se intercalarán ejemplos para facilitar la comprensión de los conceptos. |
| Atención personalizada |
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| Evaluación | |||
| Metodologías | Competéncias | Descripción | Calificación |
| Prácticas de laboratorio | A30 A31 B1 B3 B4 | El alumno deberá ir entregando las memorias de las prácticas propuestas por el profesor a lo largo del curso | 30 |
| Trabajos tutelados | A30 A31 B1 B2 B3 B4 B7 B12 C1 C2 | Se propondrá al menos un trabajo práctico a desarrollar por el alumno. La nota dependerá del contenido del mismo, la memoria y la presentación oral. | 70 |
| Observaciones evaluación | |||
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Para aprobar la asignatura es imprescindible tener entregadas y aprobadas las prácticas de laboratorio. Los alumnos que se acojan a la matrícula parcial podrán acordar con el profesor la posibilidad de hacer actividades alternativas a las presenciales. |
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| Fuentes de información |
| Básica |
A. Aguado (2003). Identificación y Control Adaptativo. Prentice Hall
Fausett, Laurene V (1994). Fundamentals of neural networks: architectures, algorithms and applications. Prentice Hall
Martin del Brío, B (2001). Redes Neuronales y Sistemas Borrosos. Ra-Ma |
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| Complementária | |
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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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