Guia docente 2022_23
Escola Superior de Enxeñaría Informática
Máster universitario en Intelixencia artificial
 Competencias


Carácter CB Código Competencias Básicas
  CB1 CB6 - Posuír e comprender coñecementos que acheguen unha base ou oportunidade de ser orixinais no desenvolvemento e/ou aplicación de ideas, a miúdo nun contexto de investigación
  CB2 CB7 - Que os estudantes saiban aplicar os coñecementos adquiridos e a súa capacidade de resolución de problemas en contornas novas ou pouco coñecidos dentro de contextos máis amplos (ou multidisciplinares) relacionados coa súa área de estudo
  CB3 CB8 - Que os estudantes sexan capaces de integrar coñecementos e enfrontarse á complexidade de formular xuízos a partir dunha información que, sendo incompleta ou limitada, inclúa reflexións sobre as responsabilidades sociais e éticas vinculadas á aplicación dos seus coñecementos e xuízos
  CB4 CB9 - Que os estudantes saiban comunicar as súas conclusións e os coñecementos e razóns últimas que as sustentan a públicos especializados e non especializados dun modo claro e sen ambigüidades
  CB5 CB10 - Que os estudantes posúan as habilidades de aprendizaxe que lles permitan continuar estudando dun modo que haberá de ser en gran medida autodirigido ou autónomo
Carácter CG Código Competencias Xerais
  CG1 Manter e estender formulacións teóricas fundados para permitir a introdución e explotación de tecnoloxías novas e avanzadas no campo da Intelixencia Artificial.
  CG2 Abordar con éxito todas as etapas dun proxecto de Intelixencia Artificial
  CG3 Buscar e seleccionar a información útil necesaria para resolver problemas complexos, manexando con soltura as fontes bibliográficas do campo.
  CG4 Elaborar adecuadamente e con certa orixinalidade composicións escritas ou argumentos motivados, redactar plans, proxectos de traballo, artigos científicos e formular hipóteses razoables no campo.
  CG5 Traballar en equipo, especialmente de carácter multidisciplinar, e ser hábiles na xestión do tempo, persoas e toma de decisións.
Carácter CE Código Competencias Específicas
  CE1 Comprensión e dominio de técnicas para o procesado de textos en linguaxe natural.
  CE2 Comprensión e dominio dos fundamentos e técnicas de procesamiento semántico de documentos enlazados, estruturados e non estruturados, e da representación do seu contido.
  CE3 Comprensión e coñecemento das técnicas de representación e procesado de coñecemento mediante ontologías, grafos e RDF, así como das ferramentas asociadas ás mesmas.
  CE4 Coñecer os fundamentos e técnicas básicas da intelixencia artificial e a súa aplicación práctica.
  CE5 Capacidade para deseñar e desenvolver sistemas intelixentes mediante a aplicación de algoritmos de inferencia, representación do coñecemento e planificación automática.
  CE6 Capacidade para recoñecer aqueles problemas que necesiten dunha arquitectura distribuída que non estea prefijada durante o deseño do sistema, que serán adecuados para a implementación de sistemas multiagente intelixentes.
  CE7 Capacidade para entender as implicacións do desenvolvemento dun sistema intelixente explicable e interpretable.
  CE8 Capacidade para deseñar e desenvolver sistemas intelixentes seguros, en termos de integridade, confidencialidade e robustez.
  CE9 Capacidade para ter un coñecemento profundo dos principios fundamentais e modelos da computación cuántica e sabelos aplicar para interpretar, seleccionar, valorar, modelar, e crear novos conceptos, teorías, usos e desenvolvementos tecnolóxicos relacionados coa intelixencia artificial.
  CE10 Capacidade para a construción, validación e aplicación dun modelo estocástico dun sistema real a partir dos datos observados e a análise crítica dos resultados obtidos.
  CE11 Comprensión e dominio das principais técnicas e ferramentas de análises de datos, tanto desde o punto de vista estatístico como da aprendizaxe automática, incluíndo as dedicadas ao tratamento de grandes volumes de datos, e capacidade para seleccionar as máis adecuadas para a resolución de problemas.
  CE12 Capacidade para expor, formular e resolver todas as etapas dun proxecto de datos, incluíndo a compresión e dominio de fundamentos e técnicas básicas para a procura e o filtrado de información en grandes coleccións de datos.
  CE13 Coñecemento das ferramentas informáticas no campo da análise dos datos e modelización estatística, e capacidade para seleccionar as máis adecuadas para a resolución de problemas.
  CE14 Comprensión e dominio das principais técnicas de aprendizaxe automática, incluíndo as dedicadas ao tratamento de grandes volumes de datos. Compresión e dominio de fundamentos e técnicas básicas para a procura e o filtrado de información en grandes coleccións de datos.
  CE15 Coñecemento das ferramentas informáticas no campo da aprendizaxe automática, e capacidade para seleccionar a máis adecuada para a resolución dun problema
  CE16 Coñecemento do proceso e as ferramentas para o procesamiento e preparación de datos desde a súa adquisición ou extracción, limpeza, transformación, carga, organización e acceso.
  CE17 Comprender e asimilar as capacidades e limitacións dos sistemas robóticos intelixentes actuais, así como das tecnoloxías que os sustentan.
  CE18 Desenvolver a capacidade de elixir, deseñar e implementar estratexias baseadas en intelixencia artificial para dotar a sistemas robóticos, tanto individuais como colectivos, das capacidades necesarias para realizar as súas tarefas de maneira adecuada de acordo cos obxectivos e restricións que se expoñan.
  CE19 Coñecemento de diferentes ámbitos de aplicación das tecnoloxías baseadas en IA e a súa capacidade para ofrecer un valor engadido diferenciador.
  CE20 Capacidade de combinar e adaptar diferentes técnicas, extrapolando coñecementos entre diferentes ámbitos de aplicación
  CE21 Coñecemento das técnicas que facilitan a organización e xestión de proxectos en IA en contornas reais, a xestión dos recursos e a planificación de tarefas dunha maneira eficiente, tendo en conta conceptos de diseminación do coñecemento e ciencia aberta.
  CE22 Coñecemento de técnicas que facilitan a seguridade dos datos, aplicacións e as comunicacións e as súas implicacións en diferentes ámbitos de aplicación da IA.
  CE23 Comprensión e dominio dos conceptos básicos e técnicas de procesamiento de imaxe dixital
  CE24 Capacidade de aplicación de diferentes técnicas a problemas de visión por computador
  CE25 Coñecementos e habilidades que permitan deseñar sistemas para detección, clasificación e seguimento de obxectos en imaxes e vídeo.
  CE26 Comprensión e dominio sobre as formas de representación dos sinais e imaxes en función dos seus datos, así como as súas características fundamentais e as súas formas de representación.
  CE27 Comprensión da importancia da cultura emprendedora e coñecemento dos medios ao alcance das persoas emprendedoras.
  CE28 Coñecemento adecuado do concepto de empresa, a súa organización e xestión, e os distintos sectores empresariais co obxectivo de facilitar solucións desde a Intelixencia Artificial.
  CE29 Ser capaz de aplicar os coñecementos, capacidades e actitudes á realidade empresarial e profesional, planificando, xestionando e avaliando proxectos no ámbito da intelixencia artificial.
  CE30 Ser capaz de expor, modelar e resolver problemas que requiran a aplicación de métodos, técnicas e tecnoloxías de intelixencia artificial
Carácter CT Código Competencias Transversais
  CT1 Expresarse correctamente, tanto de forma oral como escrita, nas linguas oficiais da comunidade autónoma
  CT2 Dominar a expresión e a comprensión de forma oral e escrita dun idioma estranxeiro.
  CT3 Utilizar as ferramentas básicas das tecnoloxías da información e as comunicacións (TIC) necesarias para o exercicio da súa profesión e para a aprendizaxe ao longo da súa vida.
  CT4 Desenvolverse para o exercicio dunha cidadanía respectuosa coa cultura democrática, os dereitos humanos e a perspectiva de xénero.
  CT5 Entender a importancia da cultura emprendedora e coñecer os medios ao alcance das persoas emprendedoras.
  CT6 Adquirir habilidades para a vida e hábitos, rutinas e estilos de vida saudables.
  CT7 Desenvolver a capacidade de traballar en equipos interdisciplinares ou transdisciplinares, para ofrecer propostas que contribúan a un desenvolvemento sustentable ambiental, económico, político e social.
  CT8 Valorar a importancia que ten a investigación, a innovación e o desenvolvemento tecnolóxico no avance socioeconómico e cultural da sociedade
  CT9 Ter a capacidade de xestionar tempos e recursos: desenvolver plans, priorizar actividades, identificar as críticas, establecer prazos e cumprilos.
Universidade de Vigo            | Reitoría | Campus Universitario | C.P. 36.310 Vigo (Pontevedra) | España | Tlf: +34 986 812 000