Última actualización: 19/05/2024


Curso Académico: 2024/2025

Ciudades Inteligentes
(19223)
Máster Universitario en Inteligencia Artificial Aplicada (Plan: 475 - Estudio: 378)
Escuela de Ingeniería y Ciencias Básicas


Coordinador/a: CALLEJO PINARDO, PATRICIA

Departamento asignado a la asignatura: Departamento de Ingeniería Telemática

Tipo: Optativa
Créditos: 3.0 ECTS

Curso:
Cuatrimestre:




Requisitos (Asignaturas o materias cuyo conocimiento se presupone)
Es recomendable haber superado las asignaturas "Aprendizaje Automático", "Representación del conocimiento y razonamiento" y "Analítica de Negocio".
Objetivos
El objetivo principal de esta asignatura es estudiar en detalle todos los aspectos de las "ciudades inteligentes"o "smart cities", concepto que hace referencia a la aplicación de la Inteligencia Artificial y las Tecnologías de la Información y Comunicaciones en la planificación, la gestión y la prestación de servicios de las ciudades del futuro, mediante el uso innovador y disruptivo de los datos, las tecnologías y los recursos disponibles, involucrando a los ciudadanos, para ayudar a resolver grandes retos de las grandes urbes actuales como son la congestión de tráfico, la contaminación del medio ambiente, la desigualdad en el acceso a las oportunidades y la reducción de la calidad de vida. Al final del curso, el alumno conocerá los fundamentos y las áreas de aplicación más importantes de la IA en las ciudades del futuro y será capaz de abordar y analizar el despliegue de este tipo de soluciones en escenarios que puedan lograr mejoras significativas.
Competencias y resultados del aprendizaje
Descripción de contenidos: Programa
1. Inteligencia Artificial en la ciudad del futuro. 1.1. Fundamentos tecnológicos. 1.2. Infraestructuras necesarias. 1.3. Escenarios de aplicación. 2. Movilidad y transporte sostenible. 2.1. Análisis y predicción de la movilidad. 2.2. Sistemas de alertas y respuesta a incidentes de tráfico. 2.3. Optimización de redes de transporte. 3. Sostenibilidad ambiental. 3.1. Análisis y monitorización de la contaminación. 3.2. Gestión eficiente de residuos. 4. Energía y eficiencia. 4.1. Modelos de consumo energético. 4.2. Sistemas de gestión y análisis para eficiencia energética. 5. Servicios municipales inteligentes. 5.1. Optimización de la calidad de servicios administrativos. 5.2. Optimización de la calidad de servicios deportivos, culturales y de ocio. 5.3. Optimización de la seguridad ciudadana. 6. Comportamiento de los ciudadanos. 6.1. Sensor ciudadano. 6.2. Participación ciudadana en redes sociales y encuestas.
Actividades formativas, metodología a utilizar y régimen de tutorías
La actividades formativas incluyen: - Sesiones magistrales (AF1), clases de resolución de dudas (AF3), presentaciones de los alumnos (AF7), tutorías individuales (AF5) y trabajo personal del alumno (AF7); orientados a la adquisición de conocimientos teóricos (MD1 y MD2) - Prácticas de laboratorio (AF2), tutorías individuales (AF5) y trabajo personal del alumno (AF7); orientados a la adquisición de habilidades prácticas relacionadas con el programa de la asignatura (MD3) - Desarrollo y presentación de un proyecto en grupo (AF6), a escoger entre los diferentes temas que cubre la asignatura, orientado a comprobar que el alumno es capaz de desarrollar (diseñar, implementar y validar) un sistema informático dotado de elementos de Inteligencia Artificial que sea capaz de resolver aspectos concretos de las ciudades inteligentes (MD4 y MD5)
Sistema de evaluación
  • Peso porcentual del Examen Final 0
  • Peso porcentual del resto de la evaluación 100




El programa de la asignatura podría sufrir alguna variación por causa de fuerza mayor debidamente justificada o por eventos académicos comunicados con antelación.