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Simulación

Esta asignatura es prácticamente similar a Estadística II de Gestión . Tiene algunas diferencias sobre todo en la nomenclatura , como es que hay que tener mucho cuidado con la alpha ya que en el libro de Estadística II es diferente del libro de Simulación . Uno de los problemas que suele caer es el de obtener un estimador de máxima verosimilitud .
Los apartados que considero más importantes son :

    • Intervalos de confianza ( para la media , para la varianza ) .
    • Contrastes de hipótesis ( respecto a la media , respecto a la varianza ) .
    • Estimadores de máxima verosimilitud ( Distribución Normal y de Poisson ) .
    • Medida de la bondad de ajuste . Test chi-cuadrado .
    • Generadores lineales congruentes .
    • Generadores de Tausworthe .
    • Test de los momentos .
    • Transformación inversa .
La mejor manera de estudiar esta asignatura es haciendo todos los problemas de años anteriores y los que se encuentren en el libro de Estadística II y otrso libros .
La bibliografía que he utilizado para estudiar esta asignatura ha sido :
    1. Apuntes de Simulación . Preparados por D.Alfonso Urquía Moraleda . UNED . Hay que soliciatarlos al profesor .
    2. Unidades didácticas de Estadística I y Estadística II . Alfonso García y otros . UNED .
    3. Modelos matemáticos en las ciencias experimentales . Mariano J.Valderrama . Pirámide
 .
Redes

Esta asignatura no es muy complicada aunque hay mucho material a estudiar para sólo un cuatrimestre . La manera de asimilar todo el material ha sido leyendo detenidamente cada tema , haciendo un resumen , luego un esquema . Una vez hecho esto , y con el esquema delante , explicando punto a punto del esquema y por último , memorizando el esquema . Este proceso lo he seguido para cada tema .

Aunque es mucha materia , los profesores son benévolos a la hora de corregir , por lo que no hay que ser demasiado detallista a la hora de realizar el examen . Suelen repetir además ( hasta ahora ) las preguntas de Febrero , luego en septiembre .

Los temas más importantes por orden son :

    • Tecnologías LAN .
    • Conmutación de circuitos .
    • Control del enlace de datos .
    • Conmutación de paquetes .
    • Interconexión entre redes .
    • Puentes .
    • Resto de capítulos del libro de texto .
La bibliografía que he utilizado para estudiar la signatura ha sido :
    1. Comunicaciones y redes de computadores . William Stallings . Prentice Hall .
    2. Redes de ordenadores . Andrew S.Tanenbaum . Prentice Hall .
    3. Ti Magazine . Revista electrónica de informática .
Informática gráfica

El estudio de esta asignatura consta de 3 puntos importantes : teoría de hardware sobre gráficos ( 30% ) , algoritmos de creación de componentes para gráficos , ya sea puntos , rectas , curvas , etc...( 30% ) y la parte más importante que es la transformación de figuras tanto rotación , escalación , reflexión etc...( 40% ) . Para esta última parte es conveniente manejar bien el álgebra de matrices y las transformaciones de coordenadas . Para la parte de implantación de algoritmos , es conveniente el manejo con soltura de un lenguaje de programación como Pascal o Modula-2 .

Desde mi punto de vista , los temas más importantes son :

    • Transformaciones geométricas bidimensionales .
    • Vista bidimensional .
    • Primitivos de salida .
La bibliografía que he utilizado para esta asignatura ha sido :
    1. Gráficas por computadora . Donald Heart y otros . Prentice Hall .
    2. Gráficas por computadora . Roy A. Plastock y otros . McGraw Hill .
Razonamiento y Aprendizaje

La mayor dificultad de esta asignatura es lo disperso del material y lo abstracto de su contenido . Aunque el examen no suele ser muy rebuscado , se echa de menos algún material sobre problemas , ya que en el examen prima la parte práctica . Por lo tanto , es aconsejable hacer todos los problemas de los libros de consulta y todos los problemas de los exámenes . Los temas más importantes son :

    • Aprendizaje deductivo .
    • Aprendizaje inductivo .
    • Teoría de redes bayesianas .
Es aconsejable utilizar algún resumen del material de estudio , para así no tener que consultar todos los libros , y poder así tener una visión general de todo el temario . En septiembre suelen repetir preguntas de otras convocatorias .

La bibliografía que he utilizado para el estudio de esta asignatura ha sido :

    1. Aspectos básicos de la Inteligencia Artificial . J.Mira y otros . Sanz y Torres .
    2. Aprendizaje automático . Antonio Moreno y otros . Universitat Politécnica de Catalunya .
    3. Introducción a la lógica borrosa .Enric Trillas y otros . Ariel Matemática .
    4. Apuntes sobre razonamiento aproximado . Dto . de Inteligencia Artificial . UNED .
Sistemas basados en el conocimiento I

Esta signatura es para mi parecer una de las más complejas de todas las relacionadas con la Inteligencia Artificial . Su dificultad estriba en lo abstracta que es y en el poco material práctico y bien estructurado que hay . Los exámenes están planteados para que no se pueda aprobar sin hacer un problema . Pero la realización de ese problema es lo más complejo de la asignatura . Esto es así porque prácticamente no hay problemas resueltos para poder aprender con ellos . El profesorado envía una remesa de material que suena a chino .

Las preguntas de teoría suelen repetirlas de un año para otro . Sinceramente creo que esta asignatura está mal enfocada para el estudio a distancia . Si decides estudiarla , ¡Suerte y al toro! .

Los temas más importantes son :

    • Diseño de un sistema de diagnóstico .
    • Diseño de un sistema de clasificación .
    • Metodología KADS .
    • Tareas genéricas .
La bibliografía que he utilizado ha sido :
    1. Aspectos básicos de la Inteligencia Artificial . J.Mira y otros . Sanz y Torres .
    2. Apuntes sobre KADS , problemas , etc...Dto. de Inteligencia Artificial . UNED .
    3. ¡¡¡¡La Biblia!!!!
Sistemas basados en el conocimiento II

Esta asignatura es bastante complicada al principio , pero una vez que la comprendes , se hace más asequible . De todas formas , el libro de texto deja bastante que desear en algunos apartados . Algunas explicaciones están muy difusas y uno no llega a comprenderlas en su totalidad . Es muy recomendable utilizar cuantos más libros mejor para comprender de lo que se habla , aunque luego hay que centrarse en el libro de texto , sobre todo porque cada autor maneja una nomenclatura a veces diferente .

Los temas más importantes son :

    • Diseño de una red neuronal para solucionar un problema concreto .
    • Retropropagación del gradiente , reglas correlacionales y funciones de refuerzo .
    • Tipos de neuronas artificiales ( perceptrón , adalina y otras ) .
    • Tipos de funciones de computación local ( modelo analógico , lógico e inferencial ) .
La bibliografía que he utilizado ha sido :
    1. Aspectos básicos de la Inteligencia Artificial . J.Mira y otros . Sanz y Torres .
    2. Apuntes enviados por el equipo docente de la asignatura .
    3. Computación neuronal . S.Barro y otros . Universidade de Santiago de Compostela .
    4. Redes neuronales y Sistemas borrosos . B.Martín del Brío y otros . Ra-Ma .
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