Grado en Inteligencia Artificial / Artificial Intelligence

Conocimientos

• Describir los conceptos matemáticos básicos de álgebra lineal, cálculo diferencial e integral, optimización, probabilidad y estadística en los que se fundamentan los algoritmos de aprendizaje automático.
• Identificar las estructuras de programación, las estructuras de datos y las técnicas algorítmicas más adecuadas y eficientes para la resolución de problemas en inteligencia artificial.
• Describir las técnicas, métodos y algoritmos de aprendizaje automático más habituales para cada uno de los distintos paradigmas de aprendizaje existentes en inteligencia artificial, a partir del conocimiento de las capacidades y limitaciones de cada uno de ellos.
• Describir los procedimientos algorítmicos, lógicos y matemáticos que se utilizan para representar el conocimiento y razonar de forma automática en los sistemas de inteligencia artificial.
• Explicar los principios básicos de las técnicas de procesamiento y de los sistemas de almacenamiento y acceso a datos y modelos a gran escala.
• Explicar las relaciones entre los procesos de los sistemas inteligentes automáticos con los mecanismos neuronales y los procesos psicológicos y cognitivos humanos.
• Identificar el marco regulatorio, los aspectos éticos y los elementos de impacto social y económico asociados al desarrollo y despliegue de proyectos en el ámbito de la inteligencia artificial.

Habilidades

• Aplicar conceptos y herramientas de álgebra lineal, cálculo diferencial e integral, optimización, probabilidad y estadística al análisis, diseño, implementación y validación de algoritmos de inteligencia artificial.
• Desarrollar soluciones eficientes y robustas a problemas algorítmicos derivados del diseño de sistemas inteligentes, utilizando los principios y herramientas estándares y de calidad para el diseño, implementación y validación de un proyecto de software.
• Programar sistemas de aprendizaje automático, incluyendo su diseño, entrenamiento y validación, asegurando un uso óptimo de las infraestructuras de computación disponibles.
• Comparar de forma razonada y sistemática diferentes alternativas de solución a un problema de aprendizaje automático, en función de los requerimientos de la aplicación y a partir del análisis crítico y científico de los resultados obtenidos.
• Integrar algoritmos de procesamiento de imágenes y de aprendizaje automático para el diseño, implementación y validación de sistemas inteligentes capaces de utilizar la visión como mecanismo para interaccionar con el entorno.
• Aplicar técnicas de procesamiento del lenguaje natural y de aprendizaje automático para la explotación de datos de naturaleza lingüística y para la creación y evaluación de sistemas de IA basados en el lenguaje.
• Combinar técnicas de aprendizaje automático, representación del conocimiento, razonamiento y planificación con los elementos físicos necesarios para el diseño e implementación de agentes y sistemas ciberfísicos autónomos capaces de interactuar con otros agentes y/o personas en entornos abiertos.
• Planificar la utilización de las herramientas de software y almacenamiento de datos y de los recursos e infraestructura de computación necesarios para el despliegue de aplicaciones basadas en IA en cualquier tipo de plataforma, local o distribuida.
• Aplicar el conocimiento de los procesos cognitivos y neuronales humanos al análisis y explicación de las técnicas de aprendizaje y razonamiento automático y al desarrollo de sistemas bioinspirados.
• Evaluar el impacto ético y social, el contexto humano y cultural, y las implicaciones legales del desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial y de análisis de datos en diferentes ámbitos.
• Demostrar las habilidades comunicativas adecuadas, tanto de forma oral como escrita, para la exposición, defensa y argumentación de ideas, propuestas y soluciones de forma efectiva y adaptada a diferentes tipos de audiencias.

Competencias

• Proponer alternativas de solución a problemas complejos de aplicación de la inteligencia artificial en diferentes ámbitos, fundamentadas en un análisis crítico de las técnicas más adecuadas según los requerimientos de la aplicación.
• Planificar el desarrollo completo de proyectos de inteligencia artificial en diferentes ámbitos de aplicación, incluyendo el diseño, la implementación, el despliegue, la validación y la dirección del proyecto.
• Diseñar aplicaciones de inteligencia artificial que se ajusten a principios éticos, al marco regulatorio vigente en IA y a criterios de sostenibilidad medioambiental, y generen un impacto social y/o económico positivo.
• Diseñar estrategias de innovación, transferencia tecnológica y participación ciudadana para la generación de soluciones basadas en inteligencia artificial que den respuestas innovadoras a las necesidades y demandas de la sociedad.
• Actuar con responsabilidad ética y respeto a los derechos y deberes fundamentales en el diseño y desarrollo de proyectos de inteligencia artificial, respetando la diversidad y fomentando la igualdad en la configuración de los equipos de trabajo y en la asignación de responsabilidades, y alineándose con los Objetivos de Desarrollo Sostenible.
• Demostrar las habilidades personales y de trabajo necesarias para el desarrollo de proyectos, participando en equipos multidisciplinares con capacidad de liderazgo, cooperación, responsabilidad, autonomía e iniciativa personal.