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Ingeniería Matemática

Undergraduate Programme. Academic Year 2024/2025.

TALLER DE TECNOMATEMÁTICA - 800712

Curso Académico 2024-25

Datos Generales

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.
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 %


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.

Otra información relevante

El material de la asignatura estará disponible en el blog del profesor.

Estructura

MódulosMaterias
CONTENIDOS COMPLEMENTARIOSCONTENIDOS COMPLEMENTARIOS
TECNOMATEMATICATALLER DE TECNOMATEMÁTICA

Grupos

Clases teóricas
GrupoPeriodosHorariosAulaProfesor
Grupo único20/01/2025 - 09/05/2025LUNES 11:00 - 12:00INF1 Aula de InformáticaANTONIO LOPEZ MONTES
MIÉRCOLES 11:00 - 12:00INF1 Aula de InformáticaANTONIO LOPEZ MONTES


Clases prácticas
GrupoPeriodosHorariosAulaProfesor
Grupo único20/01/2025 - 09/05/2025MARTES 11:00 - 12:00INF1 Aula de InformáticaANTONIO LOPEZ MONTES
JUEVES 11:00 - 12:00INF1 Aula de InformáticaANTONIO LOPEZ MONTES