Créditos ECTS Créditos ECTS: 3
Horas ECTS Criterios/Memorias Horas de Tutorías: 1 Clase Expositiva: 10 Clase Interactiva: 11 Total: 22
Lenguas de uso Inglés
Tipo: Materia Ordinaria Máster RD 1393/2007 - 822/2021
Departamentos: Electrónica y Computación, Departamento externo vinculado a las titulaciones
Áreas: Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial, Lenguajes y Sistemas Informáticos, Área externa M.U en Intelixencia Artificial
Centro Escuela Técnica Superior de Ingeniería
Convocatoria: Primer semestre
Docencia: Con docencia
Matrícula: Matriculable
Comprender la importancia de la innovación como factor clave de éxito para crear valor, crecimiento y sostenibilidad
Conocer las herramientas y experiencias necesarias para la creación de nuevas empresas
Entender el valor de la cultura emprendedora y su repercusión en la sociedad
Evaluar la viabilidad económico-financiera de un nuevo proyecto empresarial
Conocer las oportunidades de financiación disponibles
Saber aplicar modelos de innovación dependiendo de las condiciones del mercado
Conocer y valorar las soluciones tecnológicas basadas en Inteligencia Artificial con mayor potencial innovador
Aspectos básicos de la innovación y del emprendimiento. Viabilidad de un proyecto. Modelo y plan de negocio. Metodologías ágiles de gestión de proyectos. Financiación e instrumentos. Modelos de innovación y su aplicación (intraemprendimiento, Open Innovation, Closed Innovation...). Tendencias tecnológicas emergentes (inteligencia artificial cuántica, AutoML...) y cómo pueden influir y crear nuevos mercados.
“Lean Startup para científicos: Una guía para científicos e investigadores visionarios que quieren transformar el mundo acercando sus innovaciones a la sociedad y el mercado”. José Javier Ruiz Cartagena y Carmen García Mora. Editado por Prismático. 2023.
BÁSICAS Y GENERALES
CG1 - Mantener y extender planteamientos teóricos fundados para permitir la introducción y explotación de tecnologías nuevas y avanzadas en el campo de la Inteligencia Artificial.
CG2 - Abordar con éxito todas las etapas de un proyecto de Inteligencia Artificial.
CG3 - Buscar y seleccionar la información útil necesaria para resolver problemas complejos, manejando con soltura las fuentes bibliográficas del campo.
CG5 - Trabajar en equipo, especialmente de carácter multidisciplinar, y ser hábiles en la gestión del tiempo, personas y toma de decisiones.
CB6 - Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación
CB7 - Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio
CB9 - Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades
CB10 - Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
TRANSVERSALES
CT2 - Dominar la expresión y la comprensión de forma oral y escrita de un idioma extranjero.
CT3 - Utilizar las herramientas básicas de las tecnologías de la información y las comunicaciones (TIC) necesarias para el ejercicio de su profesión y para el aprendizaje a lo largo de su vida.
CT4 - Desarrollarse para el ejercicio de una ciudadanía respetuosa con la cultura democrática, los derechos humanos y la perspectiva de género.
CT5 - Entender la importancia de la cultura emprendedora y conocer los medios al alcance de las personas emprendedoras
CT7 - Desarrollar la capacidad de trabajar en equipos interdisciplinares o transdisciplinares, para ofrecer propuestas que contribuyan a un desarrollo sostenible ambiental, económico, político y social.
CT8 - Valorar la importancia que tiene la investigación, la innovación y el desarrollo tecnológico en el avance socioeconómico y cultural de la sociedad.
CT9 - Tener la capacidad de gestionar tiempos y recursos: desarrollar planes, priorizar actividades, identificar las críticas, establecer plazos y cumplirlos.
ESPECÍFICAS
CE9 - Capacidad para tener un conocimiento profundo de los principios fundamentales y modelos de la computación cuántica y saberlos aplicar para interpretar, seleccionar, valorar, modelar, y crear nuevos conceptos, teorías, usos y desarrollos tecnológicos relacionados con la inteligencia artificial.
CE12 - Capacidad para comprender, plantear, formular y resolver problemas susceptibles de ser abordados a través de modelos de aprendizaje automático.
CE15 - Conocimiento de las herramientas informáticas en el campo del aprendizaje automático, y capacidad para seleccionar la más adecuada para la resolución de un problema.
CE27 - Comprensión de la importancia de la cultura emprendedora y conocimiento de los medios al alcance de las personas emprendedoras.
CE30 - Ser capaz de plantear, modelar y resolver problemas que requieran la aplicación de métodos, técnicas y tecnologías de inteligencia artificial.
Actividad formativa
Aprendizaje basado en problemas, seminarios, estudio de casos y proyectos: se trata de sesiones cuyo objetivo es que el alumnado adquiera determinadas competencias en base a la resolución de ejercicios, estudio de casos y realización de proyectos que requieran al alumnado la aplicación de los conocimientos y competencias desarrolladas durante la asignatura. Estas sesiones pueden requerir del alumnado la presentación oral de su solución a los problemas planteados. Los trabajos realizados por el alumnado se pueden realizar de forma individual o en grupos de trabajo.
Clases de teoría: Exposición oral complementada con el uso de medios audiovisuales y la introducción de algunas preguntas dirigidas a los estudiantes, con la finalidad de transmitir conocimientos y facilitar el aprendizaje. Además del tiempo de exposición oral por parte del profesorado, esta actividad formativa requiere del alumnado la dedicación de un tiempo para preparar y revisar por cuenta propia los materiales objeto de la clase.
Clases prácticas de laboratorio: clases dedicadas a que el alumnado desarrolle trabajos prácticos que impliquen abordar la resolución de problemas complejos, y el análisis y diseño de soluciones que constituyan un medio para su resolución. Esta actividad puede requerir del alumnado la presentación oral de los trabajos realizados. Los trabajos realizados por el alumnado se pueden realizar de forma individual o en grupos de trabajo.
Metodologías docentes
Aprendizaje por proyectos: se plantea al alumnado proyectos prácticos cuyo alcance requiere que se le dedique un parte importante de la dedicación total del alumnado a la asignatura. Además, por el alcance de los trabajos a realizar, se requiere no sólo que el alumnado aplique competencias de gestión además de competencias de índole técnica. Tutorías: el profesorado atenderá al alumnado en sesiones de tutorías individualizadas dedicadas a la orientación en el estudio y la resolución de dudas sobre los contenidos y trabajos de la asignatura. Trabajo autónomo: el profesorado plantea al alumnado un trabajo cuyo alcance y objetivos requieren que sea trabajado por el alumnado de forma autónoma, aunque con la tutela del profesorado de la asignatura. En general, se aplica a trabajos con un alcance temporal y de esfuerzo superior al de las prácticas de laboratorio. Estudio de casos: se plantea al alumnado un escenario de trabajo, real o ficticio, que presenta una determinada problemática. El alumnado debe aplicar los conocimientos teórico-prácticos de la asignatura para buscar una solución a la cuestión o cuestiones planteadas. Como norma general, el estudio de casos se realizará en grupos. Los distintos grupos de trabajo expondrán y pondrán en común sus soluciones. Método expositivo / lección magistral: el profesorado presenta un tema al alumnado con el objetivo de facilitar un conjunto de información con alcance concreto. Esta metodología docente se aplicará a la actividad formativa "Clases de teoría". Prácticas de laboratorio: el profesorado de la materia plantea al alumnado un problema o problemas de carácter práctico cuya resolución requiere la comprensión y aplicación de los contenidos teórico-prácticos incluidos en los contenidos de la materia. El alumnado puede trabajar la solución a los problemas planteados de forma individual o en grupos. Esta metodología docente se aplicará a la actividad formativa "Clases prácticas de laboratorio" y se podrá aplicar a la actividad formativa de "Sesiones de aprendizaje basado en problemas, seminarios, estudio de casos y proyectos".
La asistencia a las clases, tanto teóricas como prácticas, será obligatoria.
Examen final: se realizarán exámenes al final de la asignatura, orientados especialmente a evaluar la comprensión de los conocimientos expuestos en las clases de teoría. Supondrá el 20% de la calificación final.
Evaluación de trabajos prácticos: se evaluarán las soluciones propuestas por el alumnado a las prácticas planteadas. La evaluación de prácticas puede llevarse a cabo mediante una corrección por parte del profesorado, una defensa de la solución aportada por parte del alumnado ante el profesorado o una presentación oral de la solución desarrollada. (Aplicable a los resultados de las actividades formativas "Clases prácticas de laboratorio", "Aprendizaje basado en problemas, seminarios, estudio de casos y proyectos" y "Realización de trabajos tutelados"). Supondrá el 50% de la calificación final.
Evaluación de trabajos tutelados: se evaluarán los trabajos tutelados realizados por el alumnado. La evaluación del trabajo tutelado se llevará a cabo mediante una defensa en la que el alumnado explica su propuesta y conclusiones ante el profesorado, o mediante una presentación oral de la solución ante el aula. Supondrá el 30% de la calificación final.
La calificación final será la que resulte ponderar las calificaciones obtenidas en el examen final, los trabajos prácticos y los trabajos tutelados, ponderadas en cada caso por los pesos anteriormente indicados para cada concepto. Se considerará superada la materia siempre que la calificación final sea igual o superior a 5, no habiendo tenido menos de 4 en ninguna de las tres partes o conceptos evaluados.
La calificación será de no presentado solo cuando una alumna o alumno no realice el examen final, ni sea calificado por la realización total o parcial de trabajos prácticos o tutelados. En otro caso recibirá como calificación la que resulte de las evaluaciones obtenidas, aunque no se correspondan con el conjunto de la materia o de los conceptos evaluados.
De tener que presentarse a la segunda oportunidad (julio), se conservarán las notas de cualquiera de las partes evaluadas (examen final, trabajos prácticos y trabajos tutelados), siempre que sean iguales o superiores a 5, teniendo que repetirse las partes o conceptos evaluados que no lleguen a 5. Por lo demás, se calificará la materia con los mismos criterios ya expuestos para la primera oportunidad.
No se conservará la calificación de ninguna de las partes o conceptos evaluados de un curso académico al siguiente, independientemente de la calificación obtenida en ellos.
Se considera que las horas de dedicación del alumnado en relación a los distintos contenidos de la materia: teóricas, interactivas y de laboratorio, serán, respectivamente: 50 horas, 17 horas y 25 horas, teniendo en cuenta que las horas de clases en estas tres modalidades serán, respectivamente también: 10, 6 y 5.
Aunque hay contenidos teóricos, estos están dirigidos fundamentalmente a fundamentar los conocimientos necesarios para sacar el máximo provecho de los contenidos interactivos y las prácticas de laboratorio. Por tanto, no solo el profesorado, sino también el alumnado debe ver la materia en su conjunto como contenidos que se refuerzan, comprenden y aplican a través de múltiples interacciones cruzadas.
Por otra parte, es importante que el alumnado haga uso del material que el profesorado irá incorporando al campus virtual, en el que se incluyen abundantes casos prácticos y reales.
José Manuel Cotos Yáñez
- Departamento
- Electrónica y Computación
- Área
- Lenguajes y Sistemas Informáticos
- Teléfono
- 881816461
- Correo electrónico
- manel.cotos [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Titular de Universidad
Senén Barro Ameneiro
Coordinador/a- Departamento
- Electrónica y Computación
- Área
- Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
- Teléfono
- 881816469
- Correo electrónico
- senen.barro [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Catedrático/a de Universidad
| Jueves | |||
|---|---|---|---|
| 18:30-20:00 | Grupo /CLE_01 | Inglés | IA.12 |
| 23.01.2025 10:30-14:00 | Grupo /CLIL_01 | IA.12 |
| 23.01.2025 10:30-14:00 | Grupo /CLE_01 | IA.12 |
| 03.07.2025 10:30-14:00 | Grupo /CLIL_01 | IA.12 |
| 03.07.2025 10:30-14:00 | Grupo /CLE_01 | IA.12 |