Última actualización: 05/05/2025 14:56:24


Curso Académico: 2025/2026

Circuitos microelectrónicos para inteligencia artificial
(20100)
Máster Universitario en Ingeniería de Diseño Microelectrónico (Plan: 546 - Estudio: 410)
Escuela de Ingeniería y Ciencias Básicas


Coordinador/a: RUIZ LLATA, MARTA

Departamento asignado a la asignatura: Departamento de Tecnología Electrónica

Tipo: Optativa
Créditos: 3.0 ECTS

Curso:
Cuatrimestre:




Objetivos
El objetivo de esta asignatura es proporcionar al alumnado una visión integral del papel de los circuitos microelectrónicos en la implementación de sistemas de inteligencia artificial (IA), con especial atención a las redes neuronales y su despliegue eficiente en hardware. Los estudiantes serán capaces de: 1. Comprender los fundamentos de la inteligencia artificial desde una perspectiva orientada al hardware. 2. Analizar los principios de funcionamiento de las redes neuronales y su estructura interna. 3. Evaluar las posibilidades de implementación de modelos de IA en hardware digital. 4. Diseñar y desplegar redes neuronales utilizando circuitos digitales y tecnologías impulsivas. 5. Desarrollar un proyecto práctico de implementación de una red neuronal en hardware.
Resultados del proceso de formación y aprendizaje
Descripción de contenidos: Programa
1. Introducción a la Inteligencia Artificial 2. Fundamentos de Redes Neuronales. 3. Despliegue de redes neuronales en hardware digital. 4. Redes neuronales impulsivas.
Actividades formativas, metodología a utilizar y régimen de tutorías
- Clases de teórica y de ejercicios - Prácticas de laboratorio o aula informática - Trabajo individual y en grupo del estudiante - Examen de teoría
Sistema de evaluación
  • Peso porcentual del Examen Final 50
  • Peso porcentual del resto de la evaluación 50




Bibliografía básica
  • Nan Zheng, Pinaki Mazumder. Learning in Energy: Efficient Neuromorphic Computing: Algorithm and Architecture Co-Design. John Wiley & Sons, Ltd. 2019

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