| Máster Universitario en Intelixencia Artificial |
 Asignaturas |
| Computación Evolutiva |
| Resultados de aprendizaje |
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| Datos Identificativos | 2022/23 | |||||||||||||
| Asignatura | Computación Evolutiva | Código | 614544015 | |||||||||||
| Titulación |
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| Descriptores | Ciclo | Periodo | Curso | Tipo | Créditos | |||||||||
| Máster Oficial | 2º cuatrimestre |
Primero | Optativa | 3 | ||||||||||
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| Resultados de aprendizaje | Competencias del título | ||
| Conocer los conceptos básicos de computación evolutiva, de algoritmos evolutivos clásicos y de algoritmos bio-inspirados. | AM10 AM11 AM12 AM15 |
BM2 BM3 BM4 BM5 BM6 BM7 BM8 BM9 |
CM3 CM4 CM7 CM8 CM9 |
| Tener capacidad para diseñar modelos bioinspirados y de sistemas complejos de sistemas reales. | AM10 AM11 AM12 AM15 |
BM2 BM3 BM4 BM5 BM6 BM7 BM8 BM9 |
CM3 CM4 CM7 CM8 CM9 |
| Conocer y aplicar técnicas basadas en sistemas evolutivos, redes de neuronas artificiales avanzadas y otros modelos bioinspirados. | AM10 AM11 AM12 AM15 |
BM2 BM3 BM4 BM5 BM6 BM7 BM8 BM9 |
CM3 CM4 CM7 CM8 CM9 |
| Identificar las técnicas apropiadas de búsqueda de soluciones basadas en datos según el tipo de problema. Entender las diferentes posibilidades de combinación o hibridación entre métodos de búsqueda global evolutiva y otras metaheurísticas de búsqueda local. | AM10 AM11 AM12 AM15 |
BM2 BM3 BM4 BM5 BM6 BM7 BM8 BM9 |
CM3 CM4 CM7 CM8 CM9 |
| Conocer diferentes modelos adaptativos bio-inspirados y manejar las herramientas y entornos de trabajo más actuales en el ámbito de los algoritmos bioinspirados. | AM10 AM11 AM12 AM15 |
BM2 BM3 BM4 BM5 BM6 BM7 BM8 BM9 |
CM3 CM4 CM7 CM8 CM9 |
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