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Faculty of Computer Science
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Grao en Intelixencia Artificial
 Subjects
  Discrete Mathematics
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Identifying Data 2022/23
Subject (*) Discrete Mathematics Code 614G03003
Study programme
Grao en Intelixencia Artificial
Descriptors Cycle Period Year Type Credits
Graduate 1st four-month period
First Basic training 6
Language
Spanish
Teaching method Face-to-face
Prerequisites
Department Ciencias da Computación e Tecnoloxías da Información
Coordinador
Aguado Martin, Maria Felicidad
E-mail
felicidad.aguado@udc.es
Lecturers
Aguado Martin, Maria Felicidad
Perez Vega, Gilberto
Vidal Martin, Concepcion
E-mail
felicidad.aguado@udc.es
gilberto.pvega@udc.es
concepcion.vidalm@udc.es
Web
General description La asignatura Matemática Discreta se imparte en el primer cuatrimestre del primer curso del Grado en Inteligencia Artificial y pertenece al módulo de Formación Básica, dentro de la materia Matemáticas. La matemática discreta, en su doble vertiente abstracta e instrumental, es hoy una parte sustancial del bagaje teórico-práctico de conocimientos matemáticos de los futuros profesionales de cualquier ámbito tecnológico, en particular el de la inteligencia artificial. La vertiente abstracta se nutre de las fuentes del álgebra abstracta aplicada, y en la parte instrumental hace uso de los aspectos procedimentales y algorítmicos de aquella en su relación con el mundo real. Con esta asignatura se pretende contribuir a la formación integral del alumnado, posibilitándoles una sólida y adecuada formación en competencias propias de la matemática discreta, potenciando el uso de distintas representaciones (simbólica, gráfica, matricial) y de distintos razonamientos (inductivo, recursivo, deductivo) como medios para favorecer la integración de conceptos y procedimientos derivados de los contenidos propios de la asignatura; y, finalmente, alentando las actitudes de crítica, perseverancia y esfuerzo. Los conceptos aquí estudiados son básicos para el desarrollo de otras materias, y figura dentro de los Requisitos previos recomendados de las asignaturas Programación II, Lógica, Adquisición y procesamiento de señal, Algoritmos, Bases de datos y Optimización matemática.
(*)The teaching guide is the document in which the URV publishes the information about all its courses. It is a public document and cannot be modified. Only in exceptional cases can it be revised by the competent agent or duly revised so that it is in line with current legislation.
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