Créditos ECTS Créditos ECTS: 6
Horas ECTS Criterios/Memorias Horas de Tutorías: 1 Clase Expositiva: 10 Clase Interactiva: 40 Total: 51
Lenguas de uso Castellano, Gallego
Tipo: Materia Ordinaria Grado RD 1393/2007 - 822/2021
Departamentos: Electrónica y Computación
Áreas: Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
Centro Escuela Técnica Superior de Ingeniería
Convocatoria: Segundo semestre
Docencia: Con docencia
Matrícula: Matriculable
En la asignatura Proyecto Integrador de IA 1 (PIIA1), el estudiantado deberá desarrollar en equipo un proyecto de IA que dé solución a un problema real y práctico propuesto por una entidad (empresa, institución) externa. El proyecto va a requerir integrar competencias y conocimientos previos adquiridos en materias anteriores, desarrollar capacidades y aprendizajes nuevos y potenciar el desarrollo de habilidades interpersonales, comunicativas y de trabajo en equipo. El estudiantado deberá ser proactivo en la búsqueda de métodos y técnicas apropiadas y en la propuesta de soluciones para el problema a abordar en su proyecto.
PIIA1 introduce al estudiantado al módulo profesional, que tendrá continuación en cuarto curso con las materias que forman parte del mismo. A lo largo del cuatrimestre se integran los conocimientos sobre modelos y estrategias de IA, con formación de gestión de proyectos y competencias profesionales esenciales para la aplicación de los conocimientos técnicos adquiridos durante los cuatrimestres previos.
Las actividades a desarrollar deben contribuir a:
-Alcanzar las competencias profesionales aportando un punto de vista práctico de aplicación de los conocimientos y habilidades requeridas en el comprado laboral.
-Aportar una visión actualizada y global de la demanda de soluciones de IA en los diferentes sectores de la economía. Mostrando también las oportunidades de carrera profesional que se puede desarrollar desde Galicia
-Acercar al estudiantado a los avances en investigación e innovación en un mercado enormemente dinámico.
La materia se estructura en tres bloques de actividad docente, dos de ellos enfocados en desarrollar los conocimientos y habilidades para abordar un proyecto de inteligencia artificial que de respuesta a un caso de uso en un sector concreto de nuestra economía, y el tercero a la planificación, diseño y desarrollo del proyecto seleccionado, así como su presentación pública y la defensa del mismo:
•Bloque 1: Gestión del ciclo de vida de los proyectos de IA
Formación en técnicas y metodologías de planificación y gestión de proyectos de IA, tanto desde la perspectiva funcional, técnica, y de planificación y presentación de los resultados. Introduciendo también al estudiantado en el conocimiento del marco estratégico, regulatorio y de tendencias que afectan a la adopción de la IA en los diferentes sectores económicos:
B1.1. Introducción a proyectos basados en IA
B1.2. Tendencias de mercado en los proyectos de IA
B1.3. Perspectiva ética, legal y socioeconómica en los proyectos de IA
B1.3. Metodologías y estándares de gestión de proyectos
B1.4. Gestión de equipos y recursos
B1.6. Gestión y elaboración de la documentación
•Bloque 2: Competencias y habilidades profesionales
Formación y práctica en habilidades de tipo profesional y comunicativo, que el estudiantado deberá aplicar en el diseño, desarrollo y presentación del proyecto.
B2.1. Habilidades interpersonales y trabajo en equipo
B2.2. Resolución de conflictos
B2.3. Comunicación y liderazgo facilitador
B2.4. Presentaciones efectivas
B2.5. Comunicación y marketing
•Bloque 3: Realización del proyecto
Realización del proyecto, con una perspectiva de gestión del ciclo de vida integral del mismo.
B3.3. Identificación del reto/problema- Alineamiento con el comprado
B3.2. Desarrollo del caso práctico
B3.3. Análisis y presentación de los resultados
Dado que PIIA-1 es una materia que esencialmente trata de integrar los aprendizajes adquiridos hasta ahora en la titulación, y sigue una metodología docente de aprendizaje en base a retos y proyectos, gran parte de la bibliografía va a ser específicamente dependiente del proyecto a realizar. Las referencias, recursos y materiales precisos para el desarrollo de la materia serán facilitados por el/a docente responsable en la presentación y en las introducciones a los diferentes temas y objetivos de la materia. Asimismo, se emplearán diferentes recursos documentales a lo largo del cuatrimestre que incluirán tanto referencias bibliográficas más tradicionales, como recursos audiovisuales, artículos de opinión o informes de carácter socioeconómico que se adaptarán a los proyectos presentados. Cada proyecto deberá incluir sus fuentes y referencias documentales como parte del trabajo a desarrollar. En todo caso, a continuación se incluyen algunas referencias (no exhaustivas) de apoyo y consulta que se emplearán en la asignatura:
• Project Management Institute. (2017). *A guide to the project management body of knowledge (PMBOK guide) (6th ed.)*. Project Management Institute.
• Sutherland, J. (2014). *Scrum: The art of doing twice the work in half the time*. Crown Business.
• Huyen, C. (2022). Designing Machine Learning Systems: An Iterative Process for Production-ready Applications. O´Reilly Media, Inc.
• S. Russell, P. Norvig. Artificial Intelligence. A Modern Approach. 4th ed. Pearson, 2022
• Union Europea (2024).Artificial Intelligence Act. Diario Oficial de la UE, L123, 1-35
• Unión Europea. (2016). *Reglamento general de protección de datos (GDPR)*. Diario Oficial de la Unión Europea, L119, 1-88
• Stanford University. (2025). *Artificial Intelligence Index Report 2025*. Human-Centered AI Institute, Stanford University.
• Gartner Hype Cycle for emerging technologies 2024
https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2024-08-21-gartner-2…
• Where´s the value in AI? Boston Consulting Group October 24, 2024
https://web-assets.bcg.com/a5/37/be4ddf26420e95aa7107a35aae8d/bcg-where…
Competencias
ESPECÍFICAS
- [CE12] Conocer los fundamentos de los algoritmos y modelos de la inteligencia artificial para la resolución de problemas de cierta complejidad, entender su complejidad computacional y tener capacidad para diseñar nuevos modelos.
- [CE15] Conocer y saber aplicar y explicar correctamente las técnicas de validación de las soluciones de inteligencia artificial.
TRANSVERSALES
- [TR1] Capacidad para comunicar y transmitir sus conocimientos, habilidades y destrezas.
- [TR2] Capacidad de trabajo en equipo, en entornos interdisciplinares y gestionando conflictos.
- [TR3] Capacidad para crear nuevos modelos y soluciones de forma autónoma y creativa, adaptándose a nuevas situaciones. Iniciativa y espíritu emprendedor.
- [TR4] Capacidad para introducir la perspectiva de género en los modelos, técnicas y soluciones basadas en inteligencia artificial
- [TR5] Capacidad para desarrollar modelos, técnicas y soluciones basadas en inteligencia artificial que resulten éticas, no discriminatorias y confiables.
- [TR6] 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.
PIIA-1 también contribuye al desarrollo de las competencias básicas y generales del Grado a través de las dinámicas de trabajo práctico orientado a dar respuesta a un reto a través del diseño y ejecución de un proyecto de IA.
Resultados del Aprendizaje
- Ser capaz de identificar y conocer las etapas básicas necesarias para abordar satisfactoriamente un proyecto de IA.
- Diseñar, desarrollar y evaluar un proyecto de IA.
- Escribir un informe científico-técnico del proyecto realizado.
- Presentar en público (a docentes y pares) el trabajo realizado, demostrando y comunicando de manera crítica los principales resultados alcanzados con el desarrollo del proyecto.
La metodología didáctica, aunque tendrá en cuenta el trabajo individual, potenciará el trabajo en equipo mediante el aprendizaje en base a actividades, casos prácticos, retos y proyectos, de modo que se fomente un aprendizaje autónomo y proactivo.
Las clases expositivas introducirán al estudiantado al marco estratégico, normativo y ético que deben tener presente cuando se aborda un proyecto de IA. También se presentará las claves para lo definición, planificación, diseño y gestión del ciclo de vida de un proyecto. Asimismo se introducirá al estudiantado en las habilidades del trabajo en equipo, gestión de riesgos, así como de presentación y comunicación efectiva. Durante estas sesiones también se llevarán a cabo los Talleres Interactivos de Demanda (TID), en los que se expondrá la situación de la adopción de la IA en diferentes sectores de nuestra economía, de la mano de empresas e instituciones colaboradoras, que también presentarán los casos de uso/retos a los que deberán dar respuesta los proyectos a desarrollar por parte de los grupos de trabajo. Antes del inicio de la segunda parte de la materia (clases interactivas), deberán estar conformados los diferentes grupos de trabajo (equipos de proyecto), y cada equipo tendrá asignado uno de los proyectos del mapa de casos de uso propuestos para la materia PIIA1.
La segunda parte de la materia se iniciará con cada equipo centrado ya en su proyecto, debiendo abordar las diferentes fases de planificación, diseño y ejecución de los trabajos que culminarán con la presentación pública y la entrega final. A lo largo de la gestión del ciclo de vida de todo el proyecto, se establecerán hitos de entrega intermedios y presentaciones y debate de los mismos durante las sesiones interactivas, que tendrán su correspondiente evaluación. Las clases interactivas, incorporarán también un tiempo para las reuniones bilaterales de cada grupo de trabajo con el equipo docente, que tendrán la consideración de reuniones de proyecto, y serán fundamentales para el seguimiento y toma de decisiones sobre el mismo.
Con el objetivo de acercar al estudiantado de manera práctica al mundo profesional, la docencia del PIIA-1 contará con profesionales de las empresas e instituciones que forman parte de la Red de Entidades colaboradoras en formación en IA de la USC (RedeECIA-profesional), que colaborarán en el desarrollo de las siguientes actividades:
•Impartición de Seminarios profesionales (SP), a través de estos Seminarios se darán las claves, metodologías y técnicas para gestionar y desarrollar con éxito un proyecto de IA, incluyendo los aspectos estratégicos, éticos y jurídicos a tener en consideración.
•Talleres interactivos de demanda (TID), basados en el aprendizaje cooperativo a través de la resolución de problemas, y debate sobre propuestas de casos de uso, ayudarán al estudiantado a comprender los retos a los que se enfrentan los diferentes sectores económicos en el desarrollo de los proyectos de IA.
•Cotutorización de los proyectos de IA (CP), durante los talleres TID se presentará un mapa de casos de uso, entre los cuáles el estudiantado podrá seleccionar el proyecto a desarrollar, y se les asignará un cotutor de la RedeECIA.
La evaluación de la materia se llevará a cabo en base las siguientes actividades con sus correspondientes ponderaciones:
•Formación en gestión de proyectos y #habilidad profesionales (30%): Elaboración de informes, trabajos y resolución de casos prácticos, que serán presentados y debatidos en la clase
•Realización del proyecto (70%): planificación, diseño, desarrollo, elaboración de la documentación a lo largo del ciclo de vida del proyecto y presentación pública, esta actividad es de carácter obligatorio. Los diferentes entregables del proyecto serán presentados y debatidos en clase. Las reuniones de seguimiento de los proyectos, que deberán estar documentadas, serán un elemento que nos permitirá ir viendo los avances en el proyecto y el desempeño del equipo lo que se tendrá en cuenta a lo largo de la evaluación continua. También será tenida en consideración la participación en las clases y la actitud proactiva de cada uno de los miembros del grupo de trabajo, a la hora de afrontar los retos y dificultades del proyecto.
Se contemplan las siguientes actividades y entregas obligatorias:
-Al finalizar el Bloque 1 y el Bloque 2, los/las estudiantes deberán desarrollar dos ejercicios prácticos que serán presentados y debatidos en clase.
-A lo largo del Bloque 3: Realización del proyecto, los/las estudiantes deberán realizar las siguientes entregas parciales a lo largo del ciclo de vida del proyecto, hasta la entrega y presentación final.
AVP1: Plan de proyecto ( 2ª semana del Bloque 3)
AVP2: Requisitos funcionales y técnicos (4ª semana del Bloque 3)
AVP3: Entrega final (penúltima semana del Bloque 3)
AVP4: Presentación y defensa (última semana del Bloque 3)
La materia podrá incluir la realización o participación en otras actividades obligatorias propuestas (como asistencia o participación en charlas, seminarios, talleres y visitas técnicas) que formarán parte de las componentes de evaluación anteriores en función del tipo de actividad y que serán propuestas en la presentación del curso o durante el transcurso del mismo.
La calificación global de cada parte será la media de las calificaciones de las actividades propuestas, con la ponderación que se especifique en la presentación de la materia, y siempre que en todas ellas se tenga una calificación igual o superior a 3. Aquellas actividades con una calificación inferior a 3 puntos deberán evaluarse en la segunda oportunidad. La calificación mínima en cada una de las partes deberá ser igual o superior a 4 sobre una puntuación máxima de 10 puntos, para que pueda aprobarse el conjunto de la materia. Cumplido el requisito anterior, la calificación final de la materia será la media aritmética ponderada por los porcentajes antes indicados de las dos partes indicadas. En caso de incurrir en alguna de las situaciones indicadas anteriormente por no alcanzarse en una o más partes la nota mínima necesaria para superar globalmente la materia, la calificación final de la oportunidad será el mínimo de las calificaciones obtenidas en dichas partes.
Obtendrán la calificación de no presentado los/las estudiantes que no hayan completado la entrega de ninguna otra actividad obligatoria. Para superar la asignatura en la segunda oportunidad, el alumnado deberá someterse a la evaluación de todas aquellas partes obligatorias pendientes, de acuerdo con lo anteriormente especificado. Para el resto se conservarán las calificaciones obtenidas durante el curso. Debido a que la materia está sometida la evaluación continua y el objetivo final es la entrega y presentación del proyecto, en función de las circunstancias particulares, podrá revisarse y modificarse el alcance del proyecto para que pueda ser evaluado en la segunda oportunidad.
Dada la naturaleza eminentemente práctica de la materia y el seguimiento continuo de los proyectos a realizar, así como la no existencia de examen final, la asistencia a clase es obligatoria, salvo causa debidamente justificada. Asimismo, aunque la actividad se desarrollará mayoritariamente en grupo, el equipo docente podrá llevar a cabo evaluaciones individuales del estudiantado si la dinámica de algún grupo de trabajo no responde al desempeño esperado de todos los miembros. La presentación y defensa pública al final del proyecto es una actividad obligatoria para superar la materia.
En el caso de realización fraudulenta de ejercicios o pruebas, será de aplicación lo recogido en la normativa de evaluación del rendimiento académico de los estudiantes y de revisión de las calificaciones (https://www.xunta.gal/dog/Publicados/2011/20110721/AnuncioG2018-190711-…). En aplicación de la normativa de la ETSE sobre plagio (aprobada por la Xunta da ETSE el 19/12/2019), la copia total o parcial de algún ejercicio de prácticas o teoría supondrá el suspenso de las dos oportunidades del curso, con la calificación de 0,0 en ambos casos (https://www.usc.es/etse/files/u1/NormativaPlagioETSE2019.pdf).
Tiempo de trabajo presencial: 51 horas totales, divididas en 24h (clases expositivas), 26h (clases prácticas), 1h (tutorías).
Tiempo de trabajo personal: 99h (total), divididas en 9h (estudio autónomo de teoría y prácticas) y 90h (realización, documentación, presentación y defensa del proyecto).
Se recomienda haber superado todas las asignaturas de los cuatrimestres anteriores, y muy especialmente todas las relacionadas con tecnologías informáticas, algoritmia y modelos da IA.
Se recomienda que el estudiantado elabore una planificación del desarrollo de su proyecto una vez asignado, así como la definición de tareas y responsabilidades de cada miembro dentro del grupo de trabajo. Asimismo es importante que el equipo mantenga una actividad constante que les facilite el desarrollo de las actividades planificadas a lo largo del cuatrimestre, que con carácter general, incluirán no solo la entrega de la documentación asociada al proyecto sino también su presentación y debate. Se recomienda que el estudiantado mantenga actualizada toda la documentación asociada a su proyecto a lo largo del ciclo de vida del mismo hasta la entrega final, en base a metodología que se expondrá en clase. Asimismo, en el seno de las clases interactivas, se desarrollarán las reuniones semanales de proyecto, como instrumento esencial de seguimiento de la planificación prevista en cada proyecto. Se recomienda hacer uso de estas reuniones así como de las tutorías para la revisión de los problemas encontrados, la identificación de riesgos y la resolución de dudas y dificultades.
La asignatura se impartirá en castellano y gallego, pero tanto en la bibliografía, referencias y apuntes podrá haber contenidos en lengua inglesa.
La docencia estará apoyada por la plataforma USC virtual de la siguiente manera: repositorio de la documentación relacionada con la materia (textos, presentaciones, lecturas recomendadas...) y tutorización virtual del estudiantado (correo-e, foros).
Maria Del Mar Pereira Alvarez
Coordinador/a- Departamento
- Electrónica y Computación
- Área
- Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
- Correo electrónico
- mar.pereira.alvarez [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Asociado/a de Universidad LOSU
Cesar Díaz Parga
- Departamento
- Electrónica y Computación
- Área
- Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
- Correo electrónico
- cesardiaz.parga [at] usc.es
- Categoría
- Predoutoral Xunta
Noel Suárez Barro
- Departamento
- Electrónica y Computación
- Área
- Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
- Correo electrónico
- noel.suarez.barro [at] usc.es
- Categoría
- Predoutoral Xunta
Constanza De La O Andion Garcia
- Departamento
- Electrónica y Computación
- Área
- Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
- Correo electrónico
- constanza.andion.garcia [at] usc.es
- Categoría
- Predoutoral Ministerio
| Martes | |||
|---|---|---|---|
| 17:00-18:00 | Grupo /CLE_01 | Castellano | Aula A4 |
| 18:00-20:00 | Grupo /CLIL_01 | Gallego, Castellano | Aula A4 |
| Jueves | |||
| 17:00-18:00 | Grupo /CLE_01 | Castellano | Aula A4 |
| 18:00-20:00 | Grupo /CLIL_02 | Castellano, Gallego | Aula A4 |
| 22.05.2026 16:00-20:00 | Grupo /CLE_01 | IA.01 |
| 22.05.2026 16:00-20:00 | Grupo /CLIL_01 | IA.01 |
| 22.05.2026 16:00-20:00 | Grupo /CLIL_02 | IA.01 |
| 22.05.2026 16:00-20:00 | Grupo /CLE_01 | IA.02 |
| 22.05.2026 16:00-20:00 | Grupo /CLIL_01 | IA.02 |
| 22.05.2026 16:00-20:00 | Grupo /CLIL_02 | IA.02 |
| 02.07.2026 16:00-20:30 | Grupo /CLIL_01 | IA.01 |
| 02.07.2026 16:00-20:30 | Grupo /CLIL_02 | IA.01 |
| 02.07.2026 16:00-20:30 | Grupo /CLE_01 | IA.01 |