K3: Determinar la mejor forma de representar el conocimiento, usando formalismos basados en la lógica, aplicando los fundamentos de la gestión y procesamiento de datos, incluyendo el almacenamiento y procesamiento, la gestión de los metadatos, la gestión eficiente de flujos continuos y la gobernanza de sistemas complejos de datos, garantizando la privacidad, seguridad e integridad de los datos de acuerdo con las normativas y regulaciones en vigor, con alto rigor ético, responsabilidad social y teniendo en cuenta su viabilidad en problemas que involucren cualquier tipo de tratamiento en grandes volúmenes de datos K6: Determinar los principios fundamentales y modelos de computación, los fundamentos teóricos de lenguajes de programación y técnicas de procesamiento léxico, sintáctico y semántico asociadas, las estrategias algorítmicas y los paradigmas y técnicas propias de los sistemas inteligentes y del aprendizaje computacional necesarios para la resolución de problemas en cualquier ámbito de aplicación, como son computación, percepción y actuación en ambientes o entornos inteligentes, adquisición formalización y representación del conocimiento humano, sistemas interactivos y de presentación de información compleja, interacción persona-computador, entornos de aprendizaje computacional y de extracción automática de información o conocimiento a partir de grandes volúmenes de datos C5: Diseñar entidades y sistemas inteligentes que incorporen capacidades como la autonomía, la situación de su entorno, la reactividad y proactividad, el aprendizaje y habilidades sociales y organizativas, y con las arquitecturas e infraestructuras necesarias sobre las que ejecutar los sistemas basados en inteligencia artificial C6: Liderar proyectos de inteligencia artificial participando en el diseño, planificación, despliegue y dirección de estos, así como en la definición de condiciones técnicas de acuerdo con los principios de calidad, fiabilidad, legislación y normativas vigentes y a los principios éticos y la deontología de la inteligencia artificial C8: Diseñar soluciones que deriven conocimiento nuevo realizando inferencia o por medio de métodos de minería de datos o aprendizaje automático con metodologías robustas de aprendizaje y validación en problemas que involucren cualquier tipo de tratamiento de grandes volúmenes de datos C-OPT1: adaptar las soluciones basadas en inteligencia artificial a entornos de aplicación específicos, considerando la integración eficiente de estas soluciones dentro de las organizaciones que las consumen

T1: Unidad 1. Introducción a los RPAS/UAS (ES) - Historia - Elementos: entorno de operación, segmentos aéreo y de tierra; payload; apoyo y mantenimiento - Tipos y clasificación de vehículos - Aplicaciones: misiones - Normativa: operación - Impacto socioeconómico T2: Unidad 2. Tecnologías - Propulsión * Eléctrica: Brushless motors, variadores de potencia (ESC) * Otros: pistón, turbofan,... * Hélices - Energía (eléctrica) * Baterías, Celdas de Combustible. Sistemas basados en energía eléctrica aplicada, circuitos internos de drones * Conversores (BEC) T3: Comunicaciones + Segmento de Tierra: Ground Control Station Comunicación * Comando y Control: RC Controller/Receiver * Telemetría * Enlaces de datos: conectividad T4:Fundamentos drones - Configuraciones: 2/3/4/6/8-copter - Maniobras básicas de vuelo * Actuaciones Guiado y control (Flight Control System) * Autopilotos. IMU. GPS * Software de control: mission planner T5. Metodologías de diseño: Ingeniería de Sistemas * V & V: CONOPS, Requisitos, Diseño, Pruebas Diseño y Fabricación * Materiales * Software de diseño * 3D Printing T6. Payload (onboard) * Sensado - Óptico (Visible, IR), RADAR, LiDAR, SONAR, Ultrasonidos * Actuadores: gimbals, etc GCS + Procesado (onground) * Detección, clasificación, seguimiento. Data Fusion. * Software de análisis y procesado de información

A1: LECCIÓN MAGISTRAL. Lección de carácter teórico impartidas por el profesor en el aula ordinaria. Puede utilizar diferentes tecnologías de apoyo en su actividad expositiva como son presentaciones, vídeos, etc. y realizar actividades formativas de análisis, reflexión, debates de la información proporcionada, etc. 100% de presencialidad / A2: RESOLUCIÓN DE PROBLEMAS Y ESTUDIO DE CASOS EN AULA ORDINARIA. Actividad de carácter práctico (problemas guiados, tutoriales o trabajos en grupo) en aula ordinaria. Puede utilizar diferentes tecnologías de apoyo en su actividad expositiva como son presentaciones, vídeos, etc. y realizar actividades formativas de análisis, reflexión, debates de la información proporcionada, etc pero que no requiere de una infraestructura específica. 100% de presencialidad / A2bis: RESOLUCIÓN DE PROBLEMAS EN ENTORNO INFORMÁTICO: Actividad de carácter similar a la A2 pero se realiza en un entorno informático con hardware y software específico. 100% de presencialidad / A3: TRABAJO INDIVIDUAL DEL ESTUDIANTE: Es el trabajo individual del estudiante fuera del aula ¿presencial¿ y consiste en el estudio autónomo, resolución de ejercicios y problemas, trabajo individual, etc. 0% de presencialidad / A4: SESIONES DE LABORATORIOS. Actividades prácticas que los estudiantes llevan a cabo en un entorno de laboratorio, utilizando los recursos específicos necesarios y bajo la supervisión y control del profesor. En estas sesiones el número máximo de alumnos por Grupo es de 20 estudiantes. 100% de presencialidad / A5: EXAMEN FINAL Consiste en una prueba objetiva cuya finalidad es la verificación de la adquisición de los conocimientos, habilidades y destrezas de la asignatura. 100% de presencialidad M1: SEMINARIOS Y LECCIONES MAGISTRALES CON APOYO DE MEDIOS INFORMÁTICOS Y AUDIOVISUALES. / M2: APRENDIZAJE PRÁCTICO BASADO EN CASOS Y PROBLEMAS Y RESOLUCIÓN DE EJERCICIOS. / M3: TRABAJO INDIVIDUAL Y EN GRUPO O COOPERATIVO CON OPCIÓN A PRESENTACIÓN ORAL O ESCRITA. / M4: TUTORÍAS INDIVIDUALES Y EN GRUPO PARA RESOLUCIÓN DE DUDAS Y CONSULTAS SOBRE LA MATERIA.