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CONOCIMIENTOS Y CONTENIDOS

• Con1 Conocer en profundidad los fundamentos y técnicas de la inteligencia artificial y capacidad de analizar la viabilidad de resoluciºÚÁϲ»´òìÈ n de problemas mediante dichas técnicas para su aplicaciºÚÁϲ»´òìÈ n práctica.
• Con2 Comprender y dominar de fundamentos y técnicas avanzadas para la búsqueda, el filtrado y la abstracciºÚÁϲ»´òìÈ n de informaciºÚÁϲ»´òìÈ n en grandes colecciones de datos.
• Con3 Comprender y dominar los conceptos y técnicas avanzadas de visiºÚÁϲ»´òìÈ n por computador para resolver problemas en el ámbito de la robótica.
• Con4 Conocer y poseer habilidades avanzadas que permitan utilizar y adaptar sistemas complejos para la detecciºÚÁϲ»´òìÈ n, clasificaciºÚÁϲ»´òìÈ n y seguimiento de objetos en imágenes y vídeo.
• Con5 Conocer los tipos, estructura y morfología de los robots y las técnicas de planificaciºÚÁϲ»´òìÈ n, localizaciºÚÁϲ»´òìÈ n, mapeado y navegaciºÚÁϲ»´òìÈ n para que los robots puedan desplazarse y realizar tareas de forma autºÚÁϲ»´òìÈ noma.
• Con6 Conocer los fundamentos de la robótica afectiva y social para una mejor interacciºÚÁϲ»´òìÈ n del robot con humanos y sus principales áreas de aplicaciºÚÁϲ»´òìÈ n.
• Con7 Comprender y saber usar los principios y técnicas de las arquitecturas software subyacentes de la Robótica Cognitiva, para la resoluciºÚÁϲ»´òìÈ n de problemas complejos en entornos reales y simulados.

Los siguientes conocimientos o contenidos están relacionados únicamente con asignaturas optativas:

• ConOPT1 Conocer algoritmos avanzados de aprendizaje automático
• ConOPT2 Comprender sistemas SLAM (Simultaneous Localization and Mapping, LocalizaciºÚÁϲ»´òìÈ n y Mapeado Simultáneos) basados en técnicas de VisiºÚÁϲ»´òìÈ n por Computador
• ConOPT3 Comprender los principios básicos de funcionamiento de las técnicas principales de los Sistemas Multiagentes
• ConOPT4 Conocer sistemas hápticos
• ConOPT5 Comprender los principios de los robots aéreos
• ConOPT6 Comprender los principios de los robots rover de exploraciºÚÁϲ»´òìÈ n en el espacio
• ConOPT7 Conocer algoritmos avanzados de aprendizaje reforzado
• ConOPT8 Conocer algoritmos avanzados de procesamiento del lenguaje natural y reconocimiento del habla

HABILIDADES O DESTREZAS

• H1 Integrar tecnologías y sistemas propios del machine learning, con carácter generalista, y en contextos más amplios y multidisciplinares. Comprender conceptos como Learning, Generalization, over
• H2 Adaptar los datos para su análisis y para posibilitar la aplicaciºÚÁϲ»´òìÈ n de técnicas y herramientas avanzadas que proporcionen visualizaciones que faciliten la toma de decisiones en flujos datos masivos, heterogéneos y complejos
• H3 Aplicar y evaluar frameworks avanzados de aprendizaje automático y optimizaciºÚÁϲ»´òìÈ n. Interpretar los resultados de evaluaciºÚÁϲ»´òìÈ n obtenidos de modelos predictivos o algoritmos avanzados basados en inteligencia artificial
• H4 Entender las diferentes arquitecturas del aprendizaje profundo, sus fundamentos, y su aplicaciºÚÁϲ»´òìÈ n en el contexto de problemas complejos de clasificaciºÚÁϲ»´òìÈ n y predicciºÚÁϲ»´òìÈ n
• H5 Diseñar y programar software de aplicaciones robóticas robustas, eficientes y seguras usando middlewares y otros mecanismos de control que permitan resolver problemas propios de la Robótica en entornos cohabitados por humanos
• H6 Crear y usar modelos de sensores y actuadores, para la percepciºÚÁϲ»´òìÈ n y la interacciºÚÁϲ»´òìÈ n del robot con el entorno, así como robots completos en entornos simulados
• H7 Realizar un ejercicio original individual, presentarlo y defenderlo ante una comisiºÚÁϲ»´òìÈ n evaluadora universitaria, consistente en un trabajo en el ámbito de las tecnologías específicas del campo de la Inteligencia Artificial y los Sistemas Inteligentes para la Robótica
• H8 Realizar investigaciºÚÁϲ»´òìÈ n en nuevas técnicas, metodologías, arquitecturas, servicios o sistemas en el área de la Inteligencia Artificial y los Sistemas Inteligentes para la Robótica

Las siguientes habilidades o destrezas están relacionadas únicamente con asignaturas optativas:

• HOPT1 Aplicar algoritmos avanzados de aprendizaje automático.
• HOPT2 Diseñar, implementar y utilizar sistemas SLAM (Simultaneous Localization and Mapping, LocalizaciºÚÁϲ»´òìÈ n y Mapeado Simultáneos) basados en técnicas de VisiºÚÁϲ»´òìÈ n por Computador.
• HOPT3 Diseñar e implementar la resoluciºÚÁϲ»´òìÈ n de problemas distribuidos mediante principios básicos de funcionamiento de las técnicas principales de los Sistemas Multiagentes.
• HOPT4 Programar sistemas hápticos.
• HOPT5 Diseñar, programar robots aéreos.
• HOPT6 Diseñar, programar robots rover de exploraciºÚÁϲ»´òìÈ n en el espacio.
• HOPT7 Aplicar algoritmos avanzados de aprendizaje reforzado.
• HOPT8 Aplicar algoritmos avanzados de procesamiento del lenguaje natural y reconocimiento del habla.
• HOPT9 Adaptar y aplicar en el ámbito profesional competencias adquiridas en este título.

COMPETENCIAS

Competencias Transversales Básicas:

• CB1 Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicaciºÚÁϲ»´òìÈ n de ideas, a menudo en un contexto de investigaciºÚÁϲ»´òìÈ n
• CB2 Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resoluciºÚÁϲ»´òìÈ n de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio
• CB3 Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una informaciºÚÁϲ»´òìÈ n que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicaciºÚÁϲ»´òìÈ n de sus conocimientos y juicios
• CB4 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
• CB5 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 autºÚÁϲ»´òìÈ nomo

Competencias Transversales Generales:

• CG1 Conocimiento de materias avanzadas y tecnologías, que le capacite para el aprendizaje de nuevos métodos y tecnologías, así como que le dote de una gran versatilidad para adaptarse a nuevas situaciones
• CG2 Capacidad de resoluciºÚÁϲ»´òìÈ n de problemas en el campo de la robótica con creatividad, iniciativa, metodología y razonamiento crítico
• CG3 Saber analizar las necesidades tecnológicas de la sociedad y la industria, y ser capaz de mejorar servicios y procesos de producciºÚÁϲ»´òìÈ n aplicando tecnología actual de robótica
• CG4 Capacidad de trabajar en un grupo multidisciplinar y de comunicar, tanto por escrito como de forma oral, conocimientos, procedimientos, resultados e ideas relacionadas con la robótica y los sistemas inteligentes
• CG5 Emprender un trabajo de aplicaciºÚÁϲ»´òìÈ n o iniciaciºÚÁϲ»´òìÈ n a la investigaciºÚÁϲ»´òìÈ n en el área de los sistemas inteligentes de forma autºÚÁϲ»´òìÈ noma, colaborativa y efectiva

Plan de AcciºÚÁϲ»´òìÈ n Tutorial

Desde el año 2002 la Universidad de ³¢±ðó²Ô viene desarrollando el Plan de AcciºÚÁϲ»´òìÈ n Tutorial (PAT), que tiene como OBJETIVO GENERAL: ser un sistema permanente de orientaciºÚÁϲ»´òìÈ n académica en el que cada alumno tendrá asignado un tutor durante los primeros cursos de sus estudios.

Toda la informaciºÚÁϲ»´òìÈ n sobre el PAT se encuentra disponible en el enlace: Ìý

La informaciºÚÁϲ»´òìÈ n sobre los a los Servicios Universitarios de la ULE se encuentra disponible en: http://www.unileon.es/estudiantes/servicios-estudiantes