Última actualización: 26/05/2025 20:20:35


Curso Académico: 2025/2026

Matemática Discreta
(20191)
Grado en Inteligencia Artificial (Plan: 555 - Estudio: 506)


Coordinador/a: ROBLES PEREZ, SALVADOR JOSE

Departamento asignado a la asignatura: Departamento de Matemáticas

Tipo: Formación Básica
Créditos: 6.0 ECTS

Curso:
Cuatrimestre:




Requisitos (Asignaturas o materias cuyo conocimiento se presupone)
Cálculo (Curso: 1 / Cuatrimestre: 1) Álgebra Lineal (Curso: 1 / Cuatrimestre: 1)
Objetivos
Resultados de aprendizaje: RA1.2. Conocimiento y comprensión de las disciplinas de ingeniería propias de su especialidad, en el nivel necesario para adquirir el resto de competencias del título, incluyendo nociones de los últimos adelantos. RA1.3. Ser conscientes del contexto multidisciplinar de la ingeniería. RA7.1. Capacidad para comunicar eficazmente información, ideas, problemas y soluciones en el ámbito de ingeniera y con la sociedad en general. Competencias básicas y generales: CB1. Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio. CGB3. Capacidad para comprender y dominar los conceptos básicos de matemática discreta, lógica, algorítmica y complejidad computacional, y su aplicación para la resolución de problemas propios de la ingeniería. CGO12. Conocimiento y aplicación de elementos básicos de economía y de gestión de recursos humanos, organización y planificación de proyectos, así como la legislación, regulación y normalización en el ámbito de los proyectos informáticos, de acuerdo con los conocimientos adquiridos. Objetivos: 1. Conocer y aplicar conjuntos, estructuras algebraicas y relaciones binarias. 2. Plantear y resolver problemas combinatorios mediante métodos básicos y avanzados como recurrencias y funciones generatrices. 3. Conocer y aplicar la teoría de grafos a problemas reales.
Resultados del proceso de formación y aprendizaje
K10: Conocer los conceptos fundamentales del álgebra, cálculo, matemática discreta, lógica, algorítmica, probabilidad y estadística, identificando sus posibilidades de aplicación para la resolución de problemas propios de la inteligencia artificial. S8: Aplicar conocimientos de álgebra, cálculo, análisis, matemática discreta, lógica, y estadística en la resolución de problemas generales planteados en inteligencia artificial
Descripción de contenidos: Programa
1. Conjuntos, aplicaciones y relaciones binarias 2. Aritmética entera y modular, con aplicaciones a la criptografía y la teoría de la codificación 3. Inducción, combinatoria y relaciones de recurrencia 4. Teoría de grafos
Actividades formativas, metodología a utilizar y régimen de tutorías
* Clases teórico-prácticas: 2 ECTS. En ellas se presentarán los conocimientos que deben adquirir los alumnos. Estos recibirán las notas de clase y tendrán textos básicos de referencia para facilitar el seguimiento de las clases y el desarrollo del trabajo posterior. Se resolverán ejercicios por parte del alumno que le servirán de autoevaluación y para adquirir las capacidades necesarias. Clases de problemas, en las que se desarrollen y discutan los problemas que se proponen a los alumnos. * Trabajo individual o en grupo del estudiante: 2.5 ECTS. Trabajo personal. * Exámenes de evaluación continua: 1 ECTS. Se valoran globalmente los conocimientos, destrezas y capacidades adquiridas de forma escalonada. Sirven para que el alumno autoevalúe su progreso en la asignatura y rediseñe sus estrategias de aprendizaje en caso necesario. * Tutorías. Asistencia individualizada (tutorías individuales) o en grupo (tutorías colectivas) a los estudiantes por parte del profesor. * Examen final. 0.5 ECTS. Se valorarán de forma global los conocimientos, destrezas y capacidades adquiridas a lo largo del curso.
Sistema de evaluación
  • Peso porcentual del Examen/Prueba Final 60
  • Peso porcentual del resto de la evaluación 40

Calendario de Evaluación Continua


Convocatoria extraordinaria: normativa
Bibliografía básica
  • F. García Merayo. Matemática Discreta. Paraninfo. 2015
  • J. Matousek y J. Nesetril. Invitación a la matemática discreta. Reverté. 2008
  • K.H. Rosen. Matemática discreta y sus aplicaciones. McGraw-Hill. 2004
Bibliografía complementaria
  • N.L. Biggs. Matemática discreta. Vicens Vives. 1994
  • R.P Grimaldi. Matemática discreta y combinatoria: una introducción con aplicaciones. Addison Wesley. 1997

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