Créditos ECTS Créditos ECTS: 3
Horas ECTS Criterios/Memorias Horas de Titorías: 1 Clase Expositiva: 10 Clase Interactiva: 11 Total: 22
Linguas de uso Inglés
Tipo: Materia Ordinaria Máster RD 1393/2007 - 822/2021
Departamentos: Electrónica e Computación, Departamento externo vinculado ás titulacións
Áreas: Ciencia da Computación e Intelixencia Artificial, Linguaxes e Sistemas Informáticos, Área externa M.U en Intelixencia Artificial
Centro Escola Técnica Superior de Enxeñaría
Convocatoria: Primeiro semestre
Docencia: Con docencia
Matrícula: Matriculable
Título da materia: Temas Emerxentes e Emprendemento en IA
Comprender a importancia da innovación como factor crave de éxito para crear valor, crecemento e sustentabilidade
Coñecer as ferramentas e experiencias necesarias para a creación de novas empresas
Entender o valor da cultura emprendedora e a súa repercusión na sociedade
Avaliar a viabilidade económico-financeira dun novo proxecto empresarial
Coñecer as oportunidades de financiamento dispoñibles
Saber aplicar modelos de innovación dependendo das condicións do mercado
Coñecer e valorar as solucións tecnolóxicas baseadas en Intelixencia Artificial con maior potencial innovador
Aspectos básicos da innovación e do emprendemento. Viabilidade dun proxecto. Modelo e plan de negocio. Metodoloxías áxiles de xestión de proxectos. Financiamento e instrumentos. Modelos de innovación e a súa aplicación (intraemprendimiento, Open Innovation, Closed Innovation...). Tendencias tecnolóxicas emerxentes (intelixencia artificial cuántica, AutoML...) e como poden influír e crear novos 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 Ruíz Cartagena e Carmen García Mora. Editado por Prismático. 2023.
BÁSICAS E XENERAIS
CG1 - Manter e estender formulacións teóricas fundadas 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.
CG5 - Traballar en equipo, especialmente de carácter multidisciplinar, e ser hábiles na xestión do tempo, persoas e toma de decisións.
CB6 - Posuír e comprender coñecementos que acheguen unha base ou oportunidade de ser orixinais no desenvolvemento e/o aplicación de ideas, a miúdo nun contexto de investigación
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
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
CB10 - Que os estudantes posúan as habilidades de aprendizaxe que lles permitan continuar estudando dun modo que haberá de ser en gran medida autodirixido ou autónomo.
TRANSVERSAIS
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
CT7 - Desenvolver a capacidade de traballar en equipos interdisciplinares ou transdisciplinares, para ofrecer propostas que contribúan a un desenvolvemento sostible 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.
ESPECÍFICAS
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.
CE12 - Capacidade para comprender, expor, formular e resolver problemas susceptibles de ser abordados a través de modelos de aprendizaxe automática.
CE15 - Coñecemento das ferramentas informáticas no campo da aprendizaxe automática, e capacidade para seleccionar a máis adecuada para a resolución dun problema.
CE27 - Comprensión da importancia da cultura emprendedora e coñecemento dos medios ao alcance das persoas emprendedoras.
CE30 - Ser capaz de expor, modelar e resolver problemas que requiran a aplicación de métodos, técnicas e tecnoloxías de intelixencia artificial.
Actividade formativa
Aprendizaxe baseada en problemas, seminarios, estudo de casos e proxectos: trátase de sesións cuxo obxectivo é que o alumnado adquira determinadas competencias en base á resolución de exercicios, estudo de casos e realización de proxectos que requiran ao alumnado a aplicación dos coñecementos e competencias desenvolvidas durante a materia. Estas sesións poden requirir do alumnado a presentación oral da súa solución aos problemas expostos. Os traballos realizados polo alumnado pódense realizar de forma individual ou en grupos de traballo.
Clases de teoría: Exposición oral complementada co uso de medios audiovisuais e a introdución dalgunhas preguntas dirixidas aos estudantes, coa finalidade de transmitir coñecementos e facilitar a aprendizaxe. Ademais do tempo de exposición oral por parte do profesorado, esta actividade formativa require do alumnado a dedicación dun tempo para preparar e revisar por conta propia o materiais obxecto da clase.
Clases prácticas de laboratorio: clases dedicadas a que o alumnado desenvolva traballos prácticos que impliquen abordar a resolución de problemas complexos, e a análise e deseño de solucións que constitúan un medio para a súa resolución. Esta actividade pode requirir do alumnado a presentación oral dos traballos realizados. Os traballos realizados polo alumnado pódense realizar de forma individual ou en grupos de traballo.
Metodoloxías docentes
Aprendizaxe por proxectos: exponse ao alumnado proxectos prácticos cuxo alcance require que se lle dedique un parte importante da dedicación total do alumnado á materia. Ademais, polo alcance dos traballos para realizar, requírese non só que o alumnado aplique competencias de xestión ademais de competencias de índole técnica. Titorías: o profesorado atenderá ao alumnado en sesións de titorías individualizadas dedicadas á orientación no estudo e a resolución de dúbidas sobre os contidos e traballos da materia. Traballo autónomo: o profesorado expón ao alumnado un traballo cuxo alcance e obxectivos requiren que sexa traballado polo alumnado de forma autónoma, aínda que coa tutela do profesorado da materia. En xeral, aplícase a traballos cun alcance temporal e de esforzo superior ao das prácticas de laboratorio. Estudo de casos: exponse ao alumnado un escenario de traballo, real ou ficticio, que presenta unha determinada problemática. O alumnado debe aplicar os coñecementos teórico-prácticos da materia para buscar unha solución á cuestión ou cuestións expostas. Como norma xeral, o estudo de casos realizarase en grupos. Os distintos grupos de traballo expoñerán e poñerán en común as súas solucións. Método expositivo / lección maxistral: o profesorado presenta un tema ao alumnado co obxectivo de facilitar un conxunto de información con alcance concreto. Esta metodoloxía docente aplicarase á actividade formativa "Clases de teoría". Prácticas de laboratorio: o profesorado da materia expón ao alumnado un problema ou problemas de carácter práctico cuxa resolución require a comprensión e aplicación dos contidos teórico-prácticos incluídos nos contidos da materia. O alumnado pode traballar a solución aos problemas expostos de forma individual ou en grupos. Esta metodoloxía docente aplicarase á actividade formativa "Clases prácticas de laboratorio" e poderase aplicar á actividade formativa de "Sesións de aprendizaxe baseada en problemas, seminarios, estudo de casos e proxectos".
A asistencia ás clases, tanto teóricas como prácticas, será obrigatoria.
Exame final: realizaranse exames ao final da materia, orientados especialmente a avaliar a comprensión dos coñecementos expostos nas clases de teoría. Supoñerá o 20% da cualificación final.
Avaliación de traballos prácticos: avaliaranse as solucións propostas polo alumnado ás prácticas expostas. A avaliación de prácticas pode levar a cabo mediante unha corrección por parte do profesorado, unha defensa da solución achegada por parte do alumnado #ante o profesorado ou unha presentación oral da solución desenvolvida. (Aplicable aos resultados das actividades formativas "Clases prácticas de laboratorio", "Aprendizaxe baseada en problemas, seminarios, estudo de casos e proxectos" e "Realización de traballos tutelados"). Supoñerá o 50% da cualificación final.
Avaliación de traballos tutelados: avaliaranse os traballos tutelados realizados polo alumnado. A avaliación do traballo tutelado levará a cabo mediante unha defensa na que o alumnado explica a súa proposta e conclusións #ante o profesorado, ou mediante unha presentación oral da solución #ante a aula. Supoñerá o 30% da cualificación final.
A cualificación final será a que resulte ponderar as cualificacións obtidas no exame final, os traballos prácticos e os traballos tutelados, ponderadas en cada caso polos pesos anteriormente indicados para cada concepto. Considerarase superada a materia sempre que a cualificación final sexa igual ou superior a 5, non tendo menos de 4 en ningunha das tres partes ou conceptos avaliados.
A cualificación será de non presentado só cando unha alumna ou alumno non realice o exame final, nin sexa cualificado pola realización total ou parcial de traballos prácticos ou tutelados. Noutro caso recibirá como cualificación a que resulte das avaliacións obtidas, aínda que non se correspondan co conxunto da materia ou dos conceptos avaliados.
De ter que presentarse á segunda oportunidade (xullo), conservaranse as notas de calquera das partes avaliadas (exame final, traballos prácticos e traballos tutelados), sempre que sexan iguais ou superiores a 5, tendo que repetirse as partes ou conceptos avaliados que non cheguen a 5. Polo demais, cualificarase a materia cos mesmos criterios xa expostos para a primeira oportunidade.
Non se conservará a cualificación de ningunha das partes ou conceptos avaliados dun curso académico ao seguinte, independentemente da cualificación obtida neles.
Considérase que as horas de dedicación do alumnado en relación aos distintos contidos da materia: teóricas, interactivas e de laboratorio, serán, respectivamente: 50 horas, 17 horas e 25 horas, tendo en conta que as horas de clases nestas tres modalidades serán, respectivamente tamén: 10, 6 e 5.
Aínda que hai contidos teóricos, estes están dirixidos fundamentalmente a fundamentar os coñecementos necesarios para sacar o máximo proveito dos contidos interactivos e as prácticas de laboratorio. Por tanto, non só o profesorado, senón tamén o alumnado debe ver a materia no seu conxunto como contidos que se reforzan, comprenden e aplican a través de múltiples interaccións cruzadas.
Por outra banda, é importante que o alumnado faga uso do material que o profesorado irá incorporando ao campus virtual, no que se inclúen abundantes casos prácticos e reais.
José Manuel Cotos Yáñez
- Departamento
- Electrónica e Computación
- Área
- Linguaxes e Sistemas Informáticos
- Teléfono
- 881816461
- Correo electrónico
- manel.cotos [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Titular de Universidade
Senén Barro Ameneiro
Coordinador/a- Departamento
- Electrónica e Computación
- Área
- Ciencia da Computación e Intelixencia Artificial
- Teléfono
- 881816469
- Correo electrónico
- senen.barro [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Catedrático/a de Universidade
| Xoves | |||
|---|---|---|---|
| 18:30-20:00 | Grupo /CLE_01 | Inglés | IA.12 |
| 23.01.2025 10:30-14:00 | Grupo /CLE_01 | IA.12 |
| 23.01.2025 10:30-14:00 | Grupo /CLIL_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 |