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Guia docente | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DATOS IDENTIFICATIVOS | 2019_20 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Asignatura | COMPUTACIóN NEURONAL Y EVOLUTIVA | Código | 00709029 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Enseñanza |
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Descriptores | Cr.totales | Tipo | Curso | Semestre | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
6 | Optativa | Tercero | Segundo |
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Idioma |
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Prerrequisitos | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Departamento | MATEMATICAS |
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Responsable |
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Correo-e | mmlopc@unileon.es hdiem@unileon.es |
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Profesores/as |
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Web | http:// | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Descripción general | Conceptos, conocimientos y análisis de técnicas softcomputing de la Inteligencia Artificial: Redes Neuronales Artificiales y Computacion Evolutiva. Aplicación de tales conocimientos a diversos problemas prácticos de la Ingenieria: posicionamiento de satélites, diseño de juegos, trazado de rutas, agrupamientos homogéneos, robótica, planificación de tareas, búsqueda web de documentos,... | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Tribunales de Revisión |
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Competencias |
Código | |
A18096 | 709CE1 Capacidad para la resolución de los problemas matemáticos que puedan plantearse en la ingeniería. Aptitud para aplicar los conocimientos sobre: álgebra lineal; cálculo diferencial e integral; métodos numéricos; algorítmica numérica; estadística y optimización. |
A18142 | 709ULE7 Conocimiento de los principios, fundamentos matemáticos y técnicas evolutivas y su aplicación a la resolución de problemas de optimización y clasificación. |
A18143 | 709ULE8 Capacidad para analizar problemas de ingeniería y (bio)tecnología con herramientas de computación neuronales y genéticas. |
B5618 | 709CG8 Conocimiento de las materias básicas y tecnologías, que capaciten para el aprendizaje y desarrollo de nuevos métodos y tecnologías, así como las que les doten de una gran versatilidad para adaptarse a nuevas situaciones. |
B5619 | 709CG9 Capacidad para resolver problemas con iniciativa, toma de decisiones, autonomía y creatividad. Capacidad para saber comunicar y transmitir los conocimientos, habilidades y destrezas de la profesión de Ingeniero Técnico en Informática. |
B5623 | 709CT1 Capacidad para el análisis, síntesis, resolución de problemas y la toma de decisiones. |
B5624 | 709CT2 Capacidad para interpretación de resultados con iniciativa, creatividad y razonamiento crítico y autocrítico. |
B5625 | 709CT3 Capacidad para comunicar y transmitir de forma oral o por escrito conocimientos y razonamientos derivados de su trabajo individual o en grupo de forma clara y concreta. |
C1 | CMECES1 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. |
C4 | CMECES4 Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado |
C5 | CMECES5 Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía |
Resultados de aprendizaje |
Resultados | Competencias | ||
Demuestra capacidad para el análisis, síntesis, toma de decisiones y razonamiento crítico. | B5619 B5623 B5624 |
C5 |
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Aplica los conceptos y procedimientos matemáticos aprendidos en la elaboración de razonamientos y argumentaciones correctas; potenciando de esta manera su aprendizaje autónomo. | A18096 |
B5618 |
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Comunica de forma oral y escrita información, ideas, problemas y soluciones mediante el lenguaje matemático. | B5619 B5625 |
C1 C4 |
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Conoce los principios, fundamentos matemáticos y técnicas evolutivas; y las aplica a la resolución de problemas de optimización y clasificación en el campo de la ingeniería y de la (bio)tecnología; apoyándose en conocimientos básicos matemáticos adquiridos con anterioridad. | A18142 A18143 |
Contenidos |
Bloque | Tema |
Bloque I | Introducción a la computación basada en modelos biológicos: fundamentos matemáticos. Computación neuronal. |
Bloque II | Computación evolutiva. Aplicación a la resolución de problemas de optimización y clasificación en el campo de la ingeniería y la biotecnología. |
Planificación |
Metodologías :: Pruebas | |||||||||
Horas en clase | Horas fuera de clase | Horas totales | |||||||
Seminarios | 4 | 6 | 10 | ||||||
Resolución de problemas/ejercicios en el aula ordinaria | 10 | 15 | 25 | ||||||
Practicas a través de TIC en aulas informáticas | 30 | 45 | 75 | ||||||
Presentaciones/exposiciones | 2 | 3 | 5 | ||||||
Sesión Magistral | 10 | 15 | 25 | ||||||
Pruebas de desarrollo | 4 | 6 | 10 | ||||||
(*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos |
Metodologías |
descripción | |
Seminarios | Debate de artículos de investigación ya existentes en los que se resuelven problemas relacionados con diferentes áreas (mapas de juego, seguridad informática, robótica, situación de receptores,...) mediante modelos matemáticos evolutivos. |
Resolución de problemas/ejercicios en el aula ordinaria | Resolución de ejercicios relacionados con las sesiones magistrales y estudio de artículos de investigación ya existentes relacionados con computación neuronal y evolutiva. |
Practicas a través de TIC en aulas informáticas | Las prácticas están organizadas en diferentes sesiones en las que se aborda el diseño de modelos matemáticos evolutivos. |
Presentaciones/exposiciones | Exposición y defensa de los trabajo elaborados en las clases prácticas a través de TIC. |
Sesión Magistral | Desarrollo de los contenidos de la Asignatura mediante la exposición oral, el uso de la pizarra, el cañón de proyección y el empleo de materiales de apoyo disponibles en la Web. |
Tutorías |
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Evaluación |
descripción | calificación | ||
Pruebas de desarrollo | - Dos exámenes escritos --> 30% | 30% | |
Otros | - Exposición y defensa de trabajos --> 60% - Control de trabajo personal --> 10% |
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Otros comentarios y segunda convocatoria | |||
SEGUNDA CONVOCATORIA
La segunda convocatoria dispone de una única modalidad de evaluación:
Realización de un único examen evaluado sobre el total de la asignatura (100%). No se guardará la nota obtenida en las prácticas teniendo que examinarse de ellas.ESTUDIANTES DE SEGUNDA MATRICULA O SUPERIOR
No está previsto ningún tipo de evaluación especial para los estudiantes de segunda matrícula o superior
(no se guardarán las notas obtenidas en matrículas anteriores).
OBSERVACIONES GENERALES
- El sistema de evaluación puede sufrir modificaciones en función de los recursos disponibles.
- Se podrá exigir una mínima puntuación, en cada una de las pruebas realizadas, para poder superar la asignatura.
- En las pruebas de evaluación no está permitido utilizar ni tener material (electrónico o no)
que pueda ayudar a la realización del examen y que no esté autorizado por el profesor.
- En caso de copia, intento de copia o tenencia de material no autorizado durante la realización de alguna de las pruebas,
se tomarán las medidas oportunas.
- Se entiende que un alumno se ha presentado a la asignatura si se presenta a alguna de las pruebas propuestas. |
Fuentes de información |
Acceso a la Lista de lecturas de la asignatura |
Básica |
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Se proporcionará apuntes sobre la Teoría correspondiente a los diferentes temas explicados en la asignatura. |
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Complementaria |
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Se proporcionará artículos de investigación relacionados con técnicas de Redes Neuronales y Computación Evolutiva. |
Recomendaciones |
Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente | ||||
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