Tratamiento Estadístico Computacional de la Información (conjunto con UPM)
Máster. Curso 2023/2024.
MODELIZACIÓN CON INCERTIDUMBRE,INFORMACIÓN DIFUSA Y SOFT COMPUTING - 607592
Curso Académico 2023-24
Datos Generales
- Plan de estudios: 063U - MÁSTER UNIVERSITARIO EN TRATAMIENTO ESTADÍSTICO COMPUTACIONAL DE LA INFORMA (2013-14)
- Carácter: OPTATIVA
- ECTS: 3.0
SINOPSIS
COMPETENCIAS
Generales
nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) en el tratamiento estadístico-computacional de la
información.
CG2 - Elaborar adecuadamente y con originalidad argumentos motivados y proyectos de trabajo, redactar planes, así como formular
hipótesis y conjeturas razonables en su área de especialización.
CG3 - Integrar los conocimientos adecuados y enfrentarse a la complejidad de emitir juicios en función de criterios, de normas
externas o de reflexiones personales justificadas.
CG4 - Comunicar y presentar públicamente ideas, procedimientos o informes de investigación, así como asesorar a personas
u organizaciones en el tratamiento estadístico-computacional de la información. La presentación de estas ideas debe transmitir
de forma clara y precisa las conclusiones de forma que sean entendidas tanto por el especialista como por el profano en temas
estadístico-computacionales.
CG5 - Comprender y utilizar el lenguaje y las herramientas matemáticas para modelizar y resolver problemas complejos,
reconociendo y valorando las situaciones y problemas susceptibles de ser tratados matemáticamente.
CG6 - Conocer los modelos, métodos y técnicas relevantes en distintas áreas de aplicación de la Estadística matemática
participando en la creación de nuevas tecnologías que contribuyan al desarrollo de la Sociedad de la Información.
CG7 - Saber abstraer en un modelo matemático las propiedades y características esenciales de un problema real reconociendo su
rango de aplicabilidad y limitaciones.
Transversales
demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y en la resolución de problemas y estudio de casos. Esto implica,
más concretamente: Integrar creativamente conocimientos y aplicarlos a la resolución de problemas complejos, perseguir objetivos
de calidad en el desarrollo de su actividad profesional, adquirir capacidad para la toma de decisiones y de dirección de recursos
humanos, ser capaz de mostrar creatividad, iniciativa y espíritu emprendedor para afrontar los retos de su actividad, valorar la
importancia de los métodos estadístico-computacionales en el contexto industrial, económico, administrativo, medio ambiental y
social.
CT2 - Tener la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas
relevantes de índole científica, tecnológica y empresarial. Demostrar razonamiento crítico y gestionar información científica y
técnica de calidad, bibliografía, bases de datos especializadas y recursos accesibles a través de Internet.
Específicas
estocásticos y Metodología de la toma de Decisiones aplicadas al tratamiento de la Información.
CE2 - Capacidad para planificar la resolución de un problema en función de las herramientas de que se disponga y, en su caso, de
las restricciones de tiempo y recursos.
CE3 - Capacidad para utilizar aplicaciones informáticas estadísticas, de cálculo numérico y simbólico, visualización gráfica,
optimización u otras para resolver problemas con un elevado grado de complejidad.
CE4 - Desarrollar habilidades de aprendizaje en Estadística Computacional y Matemáticas, así como en sus respectivas
aplicaciones, que permitan al alumno continuar estudiando y profundizando en la materia de modo autónomo, así como el
desarrollo profesional con un alto grado de independencia.
CE5 - Resolver problemas y casos reales planteados en el tratamiento estadístico-computacional de la información generada en los
ámbitos de la ciencia, la tecnología y la sociedad mediante habilidades de modelización matemática, estimación y computación.
CE6 - Desarrollar programas que resuelvan problemas matemáticos utilizando para cada caso el entorno computacional adecuado.
CE7 - Capacidad de utilización de herramientas de búsqueda de recursos bibliográficos así como manejo, gestión y análisis de
grandes bases de datos.
ACTIVIDADES DOCENTES
Clases teóricas
Clases prácticas
Laboratorios
Presenciales
No presenciales
Semestre
Breve descriptor:
Introducción a la lógica borrosa como mecanismo de modelización de la incertidumbre lingüística y a sus aplicaciones en control y aprendizaje automático.
Objetivos
Identificar los diferentes tipos de incertidumbre en la Información. Capacidad para modelizar la incertidumbre, valorando las discrepancias con la realidad y determinadas estrategias científicas o profesionales para mejorar los resultados. Capacidad para realizar cálculos básicos con lógicas alternativas, manejar funciones de pertenencia, relaciones difusas y números difusos, así como algunos modelos básicos de ayuda a la decisión (control y aprendizaje automático).
Contenido
Incertidumbre, información y decisión. Conjunto difuso de Zadeh: conceptos básicos y generalizaciones. Funciones de agregación y operadores lógicos básicos. Aritmética difusa y principio de extensión. Sistemas de inferencia borrosa para control automático. Clasificación difusa supervisada y no supervisada. Otros modelos asociados al Soft Computing.
Evaluación
Asistencia y participación activa: 30%
Prueba escrita: 20%
Bibliografía
- Trillas, E; Eciolaza, L (2015) Fuzzy Logic. An Introductory Course for Engineering Students. Studies in Fuzziness and Soft Computing, Springer.
- Hanss, M (2005) Applied Fuzzy Arithmetic. An Introduction with Engineering Applications. Springer-Verlag Berlin Heidelberg.
- Fodor, J; Roubens, M (1994) Fuzzy preference modelling and multicriteria decision support. Kluwer Academic Publishers.
- Artículos científicos relacionados con las diferentes temáticas tratadas.
Estructura
Módulos | Materias |
---|---|
No existen datos de módulos o materias para esta asignatura. |
Grupos
Clases teóricas y/o prácticas | ||||
---|---|---|---|---|
Grupo | Periodos | Horarios | Aula | Profesor |
Grupo único | 26/02/2024 - 10/04/2024 | LUNES 18:00 - 19:30 | - | FRANCISCO JAVIER MONTERO DE JUAN JUAN TINGUARO RODRIGUEZ GONZALEZ |
MIÉRCOLES 18:00 - 19:30 | - | FRANCISCO JAVIER MONTERO DE JUAN JUAN TINGUARO RODRIGUEZ GONZALEZ | ||
12/04/2024 - 12/04/2024 | VIERNES 18:00 - 19:30 | - | ||
15/04/2024 - 01/05/2024 | LUNES 18:00 - 19:30 | - | ||
MIÉRCOLES 18:00 - 19:30 | - |