Ingeniería Matemática
Undergraduate Programme. Academic Year 2024/2025.
TALLER DE TECNOMATEMÁTICA - 800712
Curso Académico 2024-25
Datos Generales
- Plan de estudios: 0802 - GRADO EN INGENIERÍA MATEMÁTICA (2009-10)
- Carácter: Optativa
- ECTS: 6.0
SINOPSIS
COMPETENCIAS
Generales
Aprender e implementar algoritmos computacionales para explorar los conceptos asociados al procesamiento de imágenes, fractales, redes neuronales y computación cuántica.
Transversales
La asignatura conecta temas de computación, probabilidades, modelización y álgebra lineal.
Específicas
Entender los algoritmos computacionales para la representación y estudio de figuras fractales.
Adquirir herramientas numéricas aplicadas al procesamiento de imágenes, el diseño de redes neuronales y la computación cuántica.
Adquirir herramientas numéricas aplicadas al procesamiento de imágenes, el diseño de redes neuronales y la computación cuántica.
Otras
Fractales y Análisis de Escala en diversos problemas de las Ciencias Naturales y Sociales.
ACTIVIDADES DOCENTES
Clases teóricas
Las clases teóricas consistirán en una exposición del problema a tratar y su formulación en términos de un algoritmo computacional que los alumnos deberán implementar posteriormente.
Seminarios
Los alumnos expondrán periódicamente el avance del trabajo realizado en problemas seleccionados.
Clases prácticas
El curso consiste fundamentalmente en sesiones prácticas en las que los alumnos trabajan en la programación de los algoritmos propuestos incorporando los conceptos teóricos a través de la implementación efectiva de los mismos.
Laboratorios
Todas las clases se llevarán a cabo en el aula de informática
Presenciales
2,4
No presenciales
3,6
Semestre
8
Breve descriptor:
Fractales, Procesamiento de Imágenes, Redes Neuronales. Computación Cuántica.
Requisitos
Conocimientos básicos de Probabilidades. Conocimientos de programación en Matlab.
Objetivos
Exploración computacional de estructuras matemáticas complejas a partir de un esquema unificado de conceptos y métodos.
Contenido
1. Calculo fractal y procesos de difusión.
2. Procesamiento de imágenes.
3. Inteligencia artificial. Redes neuronales.
4. Computación cuántica
Evaluación
La calificación final se calculará en base a la siguiente ponderación:
Asistencia presencial a clase y entrega de prácticas: 20%
Exámenes Parciales 20%
Examen Final 60 %
Asistencia presencial a clase y entrega de prácticas: 20%
Exámenes Parciales 20%
Examen Final 60 %
Bibliografía
1. Computación Cuántica. Empezamos. (S. Rubio et al., 2024), Editorial: Repoexpress S. L. ISBN: 978 84 127903 7 5
2. Azar y Computación Cuántica. (S. Rubio et al., 2024). En preparación.
3. The Fractal Geometry of Nature. B. Mandelbrot (1983)
4. Estructuras fractales y aplicaciones, Miguel de Guzmán,.... Ed. Labor. (1993)
5. Deep learning: Foundations and concepts. Bishop, C. M., & Bishop, H. (2023). Springer.
2. Azar y Computación Cuántica. (S. Rubio et al., 2024). En preparación.
3. The Fractal Geometry of Nature. B. Mandelbrot (1983)
4. Estructuras fractales y aplicaciones, Miguel de Guzmán,.... Ed. Labor. (1993)
5. Deep learning: Foundations and concepts. Bishop, C. M., & Bishop, H. (2023). Springer.
Otra información relevante
El material de la asignatura estará disponible en el blog del profesor.
Estructura
| Módulos | Materias |
|---|---|
| CONTENIDOS COMPLEMENTARIOS | CONTENIDOS COMPLEMENTARIOS |
| TECNOMATEMATICA | TALLER DE TECNOMATEMÁTICA |
Grupos
| Clases teóricas | ||||
|---|---|---|---|---|
| Grupo | Periodos | Horarios | Aula | Profesor |
| Grupo único | 20/01/2025 - 09/05/2025 | LUNES 11:00 - 12:00 | INF1 Aula de Informática | ANTONIO LOPEZ MONTES |
| MIÉRCOLES 11:00 - 12:00 | INF1 Aula de Informática | ANTONIO LOPEZ MONTES | ||
| Clases prácticas | ||||
|---|---|---|---|---|
| Grupo | Periodos | Horarios | Aula | Profesor |
| Grupo único | 20/01/2025 - 09/05/2025 | MARTES 11:00 - 12:00 | INF1 Aula de Informática | ANTONIO LOPEZ MONTES |
| JUEVES 11:00 - 12:00 | INF1 Aula de Informática | ANTONIO LOPEZ MONTES | ||