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Universidad Pública de Navarra
| Código: 240602 | Asignatura: COMPUTACIÓN | ||||
| Créditos: 6 | Tipo: Obligatoria | Curso: | Periodo: 2º S | ||
| Departamento: Estadística, Informática y Matemáticas | |||||
| Profesorado: | |||||
| FERNANDEZ FERNANDEZ, FCO. JAVIER (Resp) [Tutorías ] | DE MIGUEL TURULLOLS, LAURA [Tutorías ] | ||||
Módulo/Materia
Módulo: Obligatorio de Computación y Sistemas Inteligentes
Materia: Computación
Descripción/Contenidos
Esta asignatura pretende proporcional al estudiante los principios y conceptos básicos de la Computación clásicay evolutiva con un enfoque teórico y otro aplicado a la ingeniería. Deben adquirir una base sólida en el manejo de algunos métodos cláiscos algoritmos genéticos y algoritmos bioinspirados. Deben saber resolver problemas de optimización con estos algoritmos.
Competencias genéricas
G1 - Capacidad para concebir, redactar, organizar, planificar, desarrollar y firmar proyectos en el ámbito de la ingeniería en informática que tengan por objeto la concepción, el desarrollo o la explotación de sistemas, servicios y aplicaciones informáticas.
G10 - Conocimientos para la realización de mediciones, cálculos, valoraciones, tasaciones, peritaciones, estudios, informes, planificación de tareas y otros trabajos análogos de informática.
G4 - Capacidad para definir, evaluar y seleccionar plataformas hardware y software para el desarrollo y la ejecución de sistemas, servicios y aplicaciones informáticas.
G6 - Capacidad para concebir y desarrollar sistemas o arquitecturas informáticas centralizadas o distribuidas integrando hardware, software y redes.
G9 - 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.
T1 - Capacidad de análisis y síntesis
T3 - Comunicación oral y escrita
T4 - Resolución de problemas
T5 - Toma de decisiones
T6 - Trabajo en equipo
Competencias específicas
C1 - Capacidad para tener un conocimiento profundo de los principios fundamentales y modelos de la computación y saberlos aplicar para interpretar, seleccionar, valorar, modelar, y crear nuevos conceptos, teorías, usos y desarrollos tecnológicos relacionados con la informática.
C3 - Capacidad para evaluar la complejidad computacional de un problema, conocer estrategias algorítmicas que puedan conducir a su resolución y recomendar, desarrollar e implementar aquella que garantice el mejor rendimiento de acuerdo con los requisitos establecidos.
C4 - Capacidad para adquirir, obtener, formalizar y representar el conocimiento humano en una forma computable para la resolución de problemas mediante un sistema informático en cualquier ámbito de aplicación, particularmente los relacionados con aspectos de computación, percepción y actuación en ambientes o entornos inteligentes.
C5 - Capacidad para conocer y desarrollar técnicas de aprendizaje computacional y diseñar e implementar aplicaciones y sistemas que las utilicen, incluyendo las dedicadas a extracción automática de información y conocimiento a partir de grandes volúmenes de datos.
Resultados aprendizaje
Aprender algunas de las técnicas fundamentales de computación desde el punto de vista clásico y evolutivo, entendiendo sus diferencias.
Analizar e identificar en qué situaciones son utilizables dichas técnicas.
Diseñar soluciones a problemas específicos utilizando las técnicas de computación evolutivas estudiadas.
Metodología
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Metodología - Actividad
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Horas Presenciales
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Horas no presenciales
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A-1 Clases teóricas
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22 |
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A-2 Aprendizaje basado en problemas y/o casos
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8 |
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A-3 sesiones prácticas
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24
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A-4 Programación/elaboración de problemas y ejercicios
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25 |
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A-5 Elaboración de trabajos
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35
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A-6 Estudio individual
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25 |
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A-7 Exámenes, pruebas de evaluación
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8 |
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A-8 Tutorías grupos reducidos
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3
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Total
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65
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85
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Evaluación
| Resultados de aprendizaje |
Actividad de evaluación |
Peso (%) | Carácter recuperable |
Nota mínima requerida |
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| Aprender algunas de las técnicas fundamentales de computación desde el punto de vista clásico y evolutivo, entendiendo sus diferencias. | Examen escrito | 50 | sí | 5 |
| Diseñar soluciones a problemas específicos utilizando las técnicas de computación estudiadas. | Tareas de laboratorio (prácticas) | 50 | sí |
Nota: Para superar la asignatura es necesario aprobar el examen final individual escrito (apartado 1).
En caso de no superar dicho examen escrito, la nota final de la convocatoria ordinaria de la asignatura será la obtenida en el examen.
El examen extraordinario recupera el 100% de la asignatura. La nota final de la asignatura para aquellos alumnos que se presenten a dicho examen extraordinario, será la obtenida en el mismo.
Temario
Bibliografía
Acceda a la bibliografía que el profesorado de la asignatura ha solicitado a la Biblioteca.
J. Koza. Programación genética. MIT Press, 1992
D. E. Goldberg, Algoritmos genéticos en búsquedas, optimización y aprendizaje. Addison-Wesly, 1989
Cazorla et al. Técnicas de Inteligencia Artificial. Serv. publicaciones U.A. Cap. 11.
T. Mitchell. Machine Learning. McGraw-Hill, 1997. Cap 9.