Guia docente 2023_24 Escuela Superior de Ingeniería Informática

Resultados de Formación y Aprendizaje

Seleccione A	Código	Resultados de Formación y Aprendizaje
	A1	Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio.
	A2	Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posea las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio.
	A3	Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.
	A4	Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado.
	A5	Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía.

Seleccione B	Código	Conocimientos
	B1	Capacidad para concebir, redactar, organizar, planificar, y desarrollar modelos, aplicaciones y servicios en el ámbito de la inteligencia artificial, identificando objetivos, prioridades, plazos recursos y riesgos, y controlando los procesos establecidos.
	B2	Capacidad para resolver problemas con iniciativa, toma de decisiones, autonomía y creatividad.
	B3	Capacidad para diseñar y crear modelos y soluciones de calidad basadas en Inteligencia Artificial que sean eficientes, robustas, transparentes y responsables.
	B4	Capacidad para seleccionar y justificar los métodos y técnicas adecuadas para resolver un problema concreto, o para desarrollar y proponer nuevos métodos basados en inteligencia artificial.
	B5	Capacidad para concebir nuevos sistemas computacionales y/o evaluar el rendimiento de sistemas existentes, que integren modelos y técnicas de inteligencia artificial.

Seleccione C	Código	Habilidades
	C1	Capacidad para utilizar los conceptos y métodos matemáticos que puedan plantearse en la modelización, planteamiento y resolución de problemas de inteligencia artificial.
	C2	Capacidad para utilizar los conceptos y métodos de la probabilidad, la estadística y la optimización, para modelizar y resolver problemas de inteligencia artificial.
	C3	Capacidad para resolver problemas de inteligencia artificial que precisen algoritmos, desde su diseño e implementación hasta su evaluación.
	C4	Conocer y aplicar al ámbito de la inteligencia artificial las metodologías de la ingeniería de software y del diseño centrado en usuario/a.
	C5	Capacidad para comprender y dominar los conceptos básicos de lógica, gramáticas y lenguajes formales para analizar y mejorar las soluciones basadas en inteligencia artificial.
	C6	Conocer la estructura, organización, funcionamiento e interconexión de los sistemas informáticos (computador, sistemas operativos y redes de computadores).
	C7	Comprender y aplicar los principios y técnicas básicas de la programación paralela y distribuida para el desarrollo y ejecución eficiente de las técnicas de inteligencia artificial.
	C8	Capacidad para realizar el análisis, diseño, implementación de aplicaciones que requieran trabajar con grandes volúmenes de datos, aplicando arquitecturas hardware/software adecuadas.
	C9	Capacidad para realizar el despliegue en la nube de aplicaciones de inteligencia artificial que se ejecuten de forma eficiente con unos recursos computaciones definidos.
	C10	Comprender las necesidades de captura, almacenamiento y procesamiento de datos en el contexto de Internet de las Cosas, entendiendo la heterogeneidad de los datos y las especiales características de este tipo de entornos.
	C11	Conocer las principales plataformas y arquitecturas software para la adquisición, almacenamiento y procesamiento de datos en el contexto de Internet de las Cosas.
	C12	Conocer y aplicar las características, funcionalidades y estructura de los sistemas de bases de datos y las bases de datos distribuidas, que permitan su uso adecuado y la implementación sobre ellos de soluciones de Inteligencia Artificial que puedan incluir grandes volúmenes de datos.
	C13	Capacidad para definir e interpretar los fundamentos de las organizaciones, los aspectos básicos de su organización y gestión, el proceso de innovación y su gestión, sus distintas áreas funcionales y su entorno socioeconómico.
	C14	Entender los nuevos modelos de negocio e innovación en el marco de las empresas basadas en la inteligencia artificial y sus tecnologías.
	C15	Capacidad para diseñar y crear modelos de valoración económico-financiera de proyectos empleando herramientas informáticas apropiadas.
	C16	Conocer los fundamentos de los algoritmos de la inteligencia artificial y la optimización, entender su complejidad computacional y saber aplicarlos a la resolución de problemas.
	C17	Conocer los aspectos fundamentales de los algoritmos metaheurísticos y bioinspirados para la resolución de problemas, tener capacidad para aplicarlos y para diseñar nuevos modelos.
	C18	Conocer las técnicas de modelización y representación del conocimiento y su relación con los paradigmas de razonamiento, diseñando soluciones basadas en razonamiento lógico que tengan en cuenta la eficiencia y en las necesidades de los problemas.
	C19	Capacidad para diseñar sistemas basados en conocimiento y de las estrategias de representación y razonamiento aplicadas a diferentes dominios y problemas, descubriendo los problemas básicos que surgen en su construcción.
	C20	Conocer las tecnologías semánticas para el almacenamiento y acceso de grafos de conocimiento y su uso en la resolución de los problemas.
	C21	Conocer los fundamentos de las técnicas de razonamiento aproximado y de toma de decisiones, en ambientes de incertidumbre, seleccionando la más adecuada para la resolución de los problemas.
	C22	Concebir, diseñar, desarrollar y presentar soluciones a problemas de cierta complejidad basadas en inteligencia artificial, afrontando y resolviendo de manera adecuada las dificultades que pudiesen surgir durante su desarrollo.
	C23	Conocer y saber aplicar y explicar correctamente las técnicas de validación de las soluciones de inteligencia artificial.
	C24	Desarrollo de las capacidades adecuadas para realizar un ejercicio original, presentarlo y defenderlo ante un tribunal universitario, consistente en un proyecto en el ámbito de las tecnologías de Inteligencia Artificial en el que se sinteticen e integren las competencias adquiridas en las enseñanzas.
	C25	Capacidad para adaptar y aplicar en el ámbito profesional un conjunto significativo de las competencias adquiridas en este título de grado.

Seleccione D	Código	Competencias
	D1	Capacidad para comunicar y transmitir sus conocimientos, habilidades y destrezas.
	D2	Capacidad de trabajo en equipo, en entornos interdisciplinares y gestionando conflictos
	D3	Capacidad para crear nuevos modelos y soluciones de forma autónoma y creativa, adaptándose a nuevas situaciones. Iniciativa y espíritu emprendedor.
	D4	Capacidad para introducir la perspectiva de género en los modelos, técnicas y soluciones basadas en inteligencia artificial.
	D5	Capacidad para desarrollar modelos, técnicas y soluciones basadas en inteligencia artificial que resulten éticas, no discriminatorias y confiables
	D6	Capacidad para integrar aspectos jurídicos, sociales, ambientales y económicos inherentes a la inteligencia artificial, analizando sus impactos, y comprometiéndose con la búsqueda de soluciones compatibles con un desarrollo sostenible