RC1: Ser capaz de evaluar y comparar los resultados obtenidos.
RC2: Aplicar los conocimientos adquiridos y ser capaz de resolver problemas en entornos nuevos y multidisciplinares, a menudo en un contexto de investigación.
RC3: Conocer y utilizar las Tecnologías de la Información y la Comunicación científica.
RC4: Comprender y ser capaz de aplicar las herramientas básicas de investigación en el ámbito de IAI e IAO.
RC5: Comunicar su trabajo a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
RCO10: Conocer algoritmos eficientes para la resolución de problemas científicos reales asociados al procesamiento masivo de datos.
RCO11: Conocer y saber realizar el estudio de redes neuronales profundas para su ejecución en sistemas industriales.
RCO12: Conocimiento de los fundamentos básicos del cálculo por elementos finitos.
RCO13: Conocer y saber aplicar modelos basados en simulaciones numéricas CFD así como el análisis de la transmisión de calor, que permitan optimizar el diseño de componentes y sistemas.
RCO14: Conocimiento y capacidad para el modelado y simulación de sistemas y procesos de producción.
RCO15: Conocimiento de los conceptos de series temporales, anomalías, y de las peculiaridades de aplicar técnicas de inteligencia artificial en un contexto de generación de datos constante.
RCO16: Conocer cómo localizar e interpretar información relevante y actualizada en bases de datos, repositorios, editoriales, etc.
RCO17: Conocer los aspectos éticos de la ingeniería en general y especialmente en la IAI e IAO, y entender la protección de la propiedad industrial e intelectual en su desempeño profesional.
RCO18: Conocimiento de las teorías, conceptos clave y parámetros, así como herramientas informáticas para la simulación de los procesos fabriles.
RCO1: Conocer los principios básicos y las técnicas más utilizadas y conocer la mejor técnica de aprendizaje automático a usar, dependiendo del problema y de la naturaleza de los datos para aplicarlas en un entorno de programación real en Inteligencia Artificial en aplicaciones industriales.
RCO2: Conocimiento de la cinemática y dinámica de los sistemas mecánicos.
RCO3: Conocer técnicas de aprendizaje por refuerzo, saber reconocer situaciones donde su aplicación es factible y saber aplicarlas.
RCO4: Conocer la forma en que se pueden leer diversos tipos de sensores analógicos y digitales.
RCO5: Conocer los conceptos, métodos y arquitecturas más utilizados en big data.
RCO6: Conocimiento de los principios de la seguridad, análisis de riesgos, técnicas criptográficas y aseguramiento de la confidencialidad en sistemas de información y sistemas de operación.
RCO7: Conocimiento de técnicas de pruebas penetración y hacking ético.
RCO8: Conocer, identificar y saber utilizar el hardware necesario para una aplicación de IAI.
RCO9: Conocimiento de los principios teóricos asociados a los parámetros físicos de la formación de la imagen y los conceptos avanzados en proyectos asociados a esta temática.
RHE10: Habilidad para identificar qué técnicas de aprendizaje por refuerzo son más convenientes en cada caso.
RHE11: Habilidad para definir e implementar una solución basada en aprendizaje por refuerzo.
RHE12: Habilidad para transmitir el valor leído de los sensores a dispositivos remotos.
RHE13: Habilidad para aplicar técnicas de almacenamiento, procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos.
RHE14: Habilidad para crear visualizaciones a partir de información extraída de datos masivos.
RHE15: Habilidad para aplicar y evaluar métodos de acceso a sistemas basados en claves de información, físicas y biométricas.
RHE16: Habilidad para identificar dilemas éticos y tomar conciencia de los sesgos del aprendizaje automático aplicado a las personas.
RHE17: Habilidad para comprender, aplicar y evaluar la gestión de la seguridad de sistemas industriales.
RHE18: Habilidad para identificar escenarios de ciberataques: captura de evidencias y análisis forense.
RHE19: Habilidad para configurar el hardware necesario para una aplicación de IAI.
RHE1: Habilidad para desarrollar técnicas de control inteligente en aplicaciones industriales.
RHE20: Habilidad para seleccionar el hardware necesario para una aplicación de IAI.
RHE21: Habilidad para utilizar herramientas avanzadas del procesado de imagen y vídeo, así como de señales en el ámbito de la realización de proyectos de visón artificial.
RHE22: Habilidad de análisis de problemas científicos susceptibles de ser resueltos computacionalmente.
RHE23: Habilidad para implementar algoritmos en Python utilizando los entornos de programación y las librerías más adecuadas para cada situación.
RHE24: Habilidad de crear representaciones gráficas de datos en Python que permitan entender y visualizar fenómenos de distintos tipos.
RHE25: Habilidad para desarrollar aplicaciones para redes neuronales artificiales profundas.
RHE26: Habilidad para evaluar y desplegar redes neuronales profundas.
RHE27: Habilidad para realizar el estudio de una red neuronal profunda para su ejecución en sistemas de tiempo real industrial.
RHE28: Habilidad para desarrollar aplicaciones industriales tales como clasificación, regresiones no lineales, detección de objetos, y desarrollo de algoritmos de control basados en estas técnicas.
RHE29: Habilidad para aplicar el cálculo por elementos finitos a componentes industriales utilizando un software comercial.
RHE2: Habilidad para distinguir un problema de aprendizaje supervisado y no supervisado.
RHE30: Habilidad para aplicar los conceptos del método de los volúmenes finitos al problema de la mecánica de fluidos y la transmisión de calor.
RHE31: Habilidad para aplicar diferentes técnicas de Inteligencia Artificial para la detección de situaciones anómalas, según la naturaleza del dato y la anomalía.
RHE32: Habilidad para utilizar gestores bibliográficos como herramienta para la organización de información bibliográfica. Confeccionar estados del arte sobre materias relativas a IAI e IAO.
RHE33: Habilidad para redactar propuestas de proyectos de investigación.
RHE34: Habilidad para presentar de manera oral y escrita los resultados de investigación.
RHE35: Habilidad para desarrollar funciones de diseño y fabricación de diferentes sectores productivos.
RHE36: Habilidad para el desarrollo de informes técnicos y de diagnóstico del proceso de fabricación del componente industrial.
RHE37: Habilidad para verificación y control de la calidad del producto fabricado.
RHE38: Habilidad para diseñar utillajes con el apoyo de programas de simulación, basados en la técnica de elementos finitos, que permitan la optimización de diseños.
RHE39: Habilidad para el análisis, diseño, simulación y optimización de procesos y productos.
RHE3: Habilidad para identificar y reconocer los elementos fundamentales de los sistemas de control inteligente.
RHE4: Habilidad para diseñar un sistema de control inteligente y analizar su estabilidad.
RHE5: Habilidad para utilizar las herramientas software más utilizadas en aplicaciones industriales de aprendizaje automático.
RHE6: Habilidad para comprender y aplicar los conocimientos anteriores a sistemas mecánicos de distintos sectores como la sanidad, energético, robótica..
RHE7: Habilidad para identificar la problemática de las vibraciones en distintos sistemas mecánicos.
RHE8: Habilidad para identificar problemas en los que es factible el uso de las técnicas de aprendizaje por refuerzo.
RHE9: Habilidad para formalizar un problema en términos de Problemas de Decisión de Markov.
RHT1: AUTONOMÍA Y AUTORREGULACIÓN: Gestionar de manera autónoma y autorregulada el esfuerzo y el tiempo necesarios para alcanzar los objetivos y las metas propuestas.
RHT2: COMUNICACIÓN Y PLURILINGÜISMO: Comprender conceptos e ideas y expresarlas claramente de forma oral y escrita, teniendo en cuenta estructuras y normas en la comunicación escrita especializada para la elaboración de documentos académicos y/o científicos.
RHT3: INNOVACIÓN Y EMPRENDIMIENTO: Proponer de manera creativa soluciones innovadoras ante una situación o problema.
RHT4: TRABAJO EN EQUIPO: Colaborar de forma activa para lograr objetivos comunes, intercambiando informaciones, asumiendo responsabilidades y funciones de liderazgo, resolviendo dificultades y contribuyendo a la mejora y al desarrollo colectivo.
