RC1: Gai izatea lorturiko emaitzak ebaluatzeko eta alderatzeko.
RC2: Eskuratutako ezagutzak aplikatzea eta gai izatea arazoak konpontzeko ingurune berrietan eta diziplina anitzekoetan, ikerketa testuinguru batean kasu askotan.
RC3: Informazio eta Komunikazio Zientifikoaren Teknologiak ezagutzea eta erabiltzea.
RC4: Oinarrizko ikerketa tresnak ulertzea eta aplikatzeko gai izatea AAIren eta EAAren alorretan.
RC5: Nork bere lanaren berri ematea publiko espezializatuari eta ez-espezializatuari, argi eta anbiguotasunik gabe.
RCO10: Datuen prozesamendu masiboari loturiko arazo zientifiko errealak ebazteko algoritmo efizienteak ezagutzea.
RCO11: Neurona sare sakonen azterketa ezagutzea eta egiten jakitea, industria sistemetan erabiltzeko.
RCO12: Elementu finituen kalkuluaren oinarriak ezagutzea.
RCO13: CFD zenbakizko simulazioetan oinarrituriko ereduak ezagutzea eta aplikatzen jakitea, bai eta bero transmisioaren analisia ere, osagaien eta sistemen diseinua optimizatzeko.
RCO14: Produkzio sistemak eta prozesuak modelatzeko eta simulatzeko ezagutza eta gaitasuna.
RCO15: Denbora segiden, anomalien eta datuak sortzeko testuinguru konstante batean adimen artifizialeko teknikak aplikatzearen berezitasunen kontzeptuak ezagutzea.
RCO16: Datu-baseetan, biltegietan, argitaletxeetan eta abarretan informazio garrantzitsua eta eguneratua nola aurkitu eta interpretatu jakitea.
RCO17: Ingeniaritzaren alderdi etikoak ezagutzea, oro har, eta, bereziki, AAIn eta EAAn, eta jabetza industrialaren eta intelektualaren babesa ulertzea, lanbide jardunean.
RCO18: Fabrikazio prozesuen simulazioan, teoriak, funtsezko kontzeptuak, parametroak eta informatika tresnak ezagutzea.
RCO1: Oinarrizko printzipioak, gehien erabiltzen diren teknikak eta erabili beharreko ikaskuntza automatikoko teknikarik onena ezagutzea, arazoaren eta datuen izaeraren arabera, industria-aplikazioetako adimen artifizialeko programazio-ingurune erreal batean aplikatzeko.
RCO2: Sistema mekanikoen zinematika eta dinamika ezagutzea.
RCO3: Errefortzu bidez ikasteko teknikak ezagutzea, eta horiek aplika daitezkeen egoerak identifikatzea eta aplikatzen jakitea.
RCO4: Hainbat sentsore analogiko eta digital nola irakur daitezkeen jakitea.
RCO5: Big Data alorrean gehien erabiltzen diren kontzeptuak, metodoak eta arkitekturak ezagutzea.
RCO6: Informazio sistemetan eta operazio sistemetan, segurtasunaren, arriskuen analisiaren, teknika kriptografikoen eta konfidentzialtasunaren printzipioak ezagutzea.
RCO7: Sartze proben eta hacking etikoaren teknikak ezagutzea.
RCO8: AAI aplikazio baterako behar den hardwarea ezagutzea, identifikatzea eta erabiltzen jakitea.
RCO9: Irudiaren eraketaren parametro fisikoei loturiko printzipio teorikoak eta gai honi loturiko proiektuen alorreko kontzeptu aurreratuak ezagutzea.
RHE10: Kasu bakoitzean, errefortzu bidez ikasteko zer teknika diren egokienak identifikatzeko trebetasuna.
RHE11: Errefortzu bidez ikastean oinarrituriko irtenbidea definitzeko eta ezartzeko trebetasuna.
RHE12: Sentsoreetan irakurritako balioa urruneko gailuetara transmititzeko trebetasuna.
RHE13: Datu bolumen handiak biltegiratzeko, prozesatzeko eta aztertzeko teknikak aplikatzeko trebetasuna.
RHE14: Datu masiboetatik ateratako informaziotik abiatuta bistaratzeak sortzeko trebetasuna.
RHE15: Informazio gakoetan (fisikoak eta biometrikoak) oinarrituriko sistemetara sartzeko metodoak aplikatzeko eta ebaluatzeko trebetasuna.
RHE17: Industria sistemen segurtasunaren kudeaketa ulertzeko, aplikatzeko eta ebaluatzeko trebetasuna.
RHE18: Zibereraso egoerak identifikatzeko trebetasuna: ebidentziak atzematea eta auzitegi azterketa.
RHE19: AAI aplikazio baterako hardwarea konfiguratzeko trebetasuna.
RHE1: Industria aplikazioetan kontrol adimenduneko teknikak garatzeko trebetasuna.
RHE20: AAI aplikazio baterako hardwarea hautatzeko trebetasuna.
RHE21: Ikuspen artifizialeko proiektuen alorrean, irudia eta bideoa prozesatzeko eta seinaleak prozesatzeko tresna aurreratuak erabiltzeko trebetasuna.
RHE22: Konputazionalki konpon daitezkeen arazo zientifikoak aztertzeko trebetasuna.
RHE23: Python algoritmoak inplementatzeko trebetasuna, egoera bakoitzerako egokienak diren programazio inguruneak eta liburutegiak erabilita.
RHE24: Python datuen irudikapen grafikoak sortzeko trebetasuna, hainbat motatako fenomenoak ulertzeko eta bistaratzeko.
RHE25: Neurona sare artifizial sakonetarako aplikazioak garatzeko trebetasuna.
RHE26: Neurona sare sakonak ebaluatzeko eta hedatzeko trebetasuna.
RHE27: Neurona sare sakon bat aztertzeko trebetasuna, denbora errealeko industria sistemetan gauzatzeko.
RHE28: Hainbat industria aplikazio garatzeko trebetasuna (hala nola objektuen sailkapena, erregresio ez-linealak eta detekzioa), eta teknika horietan oinarrituriko kontrol algoritmoak garatzea.
RHE29: Elementu finituen kalkulua industria osagaiei aplikatzeko trebetasuna, software komertzial bat erabilita.
RHE2: Gainbegiratutako eta gainbegiratu gabeko ikaskuntza arazo bat bereizteko trebetasuna.
RHE31: Ezohiko egoerak detektatzeko Adimen Artifizialeko hainbat teknika aplikatzeko trebetasuna, datuaren izaeraren eta anomaliaren arabera.
RHE32: Kudeatzaile bibliografikoak informazio bibliografikoa antolatzeko tresna gisa erabiltzeko trebetasuna. AAIri eta EAAri buruzko gaien inguruko artearen egoerak prestatzea.
RHE33: Ikerketa proiektuen proposamenak idazteko trebetasuna.
RHE34: Ikerketa emaitzak ahoz eta idatziz aurkezteko trebetasuna.
RHE35: Hainbat produkzio sektoretako diseinu eta fabrikazio funtzioak garatzeko trebetasuna.
RHE36: Industria osagaia fabrikatzeko prozesuaren txosten teknikoak eta diagnostikoak garatzeko trebetasuna.
RHE37: Fabrikatutako produktuaren kalitatea egiaztatzeko eta kontrolatzeko trebetasuna.
RHE39: Prozesuak eta produktuak aztertzeko, diseinatzeko, simulatzeko eta optimizatzeko trebetasuna.
RHE3: Kontrol adimenduneko sistemen funtsezko elementuak identifikatzeko eta ezagutzeko trebetasuna.
RHE4: Kontrol sistema adimendun bat diseinatzeko eta haren egonkortasuna aztertzeko trebetasuna.
RHE5: Ikaskuntza automatikoko industria aplikazioetan gehien erabiltzen diren software tresnak erabiltzeko trebetasuna.
RHE6: Aurreko ezagutzak ulertzeko eta hainbat sektoretako sistema mekanikoetan aplikatzeko trebetasuna; hala nola osasun sektorean, energia sektorean, robotikan...
RHE7: Sistema mekaniko ezberdinetan bibrazioen problematika identifikatzeko trebetasuna.
RHE8: Errefortzu bidez ikasteko teknikak erabil daitezkeen arazoak identifikatzeko trebetasuna.
RHE9: Arazo bat formalizatzeko trebetasuna, Markov-en Erabaki Prozesuen terminoetan.
RHT1: AUTONOMIA ETA AUTOERREGULAZIOA: Proposatutako helburuak lortzeko egin beharreko ahalegina eta denbora autonomiaz kudeatzea.
RHT2: KOMUNIKAZIOA ETA ELEANIZTASUNA: Kontzeptuak eta ideiak ulertzea eta ahoz eta idatziz argi adieraztea, kontuan harturik dokumentu akademikoak eta zientifikoak egiteko komunikazio idatzi espezializatuaren egiturak eta arauak.
RHT3: BERRIKUNTZA ETA EKINTZAILETZA: Egoera edo arazo baten aurrean, konponbide berritzaileak sormenez proposatzea.
RHT4: TALDE LANA: Helburu komunak lortzeko lankidetzan jardunez, informazioa trukatuz, erantzukizunak eta lidergo funtzioak hartuz, zailtasunak konponduz, eta taldearen hobetzeko eta garatzeko ekarpenak eginez.
