Ciencias de la Computación con Inteligencia Artificial (Yr in Ind) MEng (Hons)

The University of York

Los alumnos conocerán los conceptos clave necesarios para realizar un análisis de datos riguroso y válido. Los alumnos conocerán los procesos de recogida, manipulación y limpieza de datos, al tiempo que adquirirán experiencia para juzgar la calidad de las fuentes de datos. Los estudiantes conocerán las pruebas estadísticas clave para la ciencia de los datos frecuentista, donde se exploran y prueban teorías específicas a través de la estadística descriptiva e inferencial. Los estudiantes aplicarán sus conocimientos de programación para ejecutar estas pruebas en un lenguaje de programación adecuado utilizando las bibliotecas estadísticas existentes.

Los estudiantes que cursen este módulo se familiarizarán con la forma de diseñar sistemas centrados en el usuario que satisfagan las necesidades y preferencias de diversos usuarios. Se introducirá a los estudiantes en la noción de los ciclos de vida de la ingeniería y, en particular, en la construcción de requisitos a partir de las necesidades de los usuarios, la creación de prototipos iterativos y la evaluación de sistemas interactivos. Los estudiantes realizarán trabajos en grupo en las prácticas, lo que les dará la oportunidad de desarrollar habilidades de comunicación y resolución de conflictos. La evaluación cerrada valorará el conocimiento del proceso de diseño centrado en el usuario y los principios del diseño de interacción, a la vez que les pedirá que reflexionen sobre las actividades de grupo.

Este módulo cubre algunas de las habilidades y conocimientos esenciales que te ayudarán a estudiar de forma independiente y a producir un trabajo de alto nivel académico que es vital para el éxito en York. Este módulo: definirá la integridad académica y la mala conducta académica; explicará por qué y cuándo debes referenciar el material de las fuentes y el trabajo de otras personas; proporcionará ejercicios interactivos para ayudarte a evaluar si has entendido los conceptos; y proporcionará respuestas a las preguntas más frecuentes y enlaces a recursos útiles.

Los estudiantes que cursen este módulo obtendrán los fundamentos de los componentes arquitectónicos clave de un sistema informático, cómo se ejecuta un programa de alto nivel en ese sistema y cómo se construye un sistema informático en hardware. Los alumnos conocerán cómo se construye un sistema informático y cómo se ejecuta en él un programa implementado en un lenguaje de programación de alto nivel (por ejemplo, C). Los alumnos conocerán los fundamentos de la arquitectura de los ordenadores, los sistemas operativos y la construcción de lenguajes de programación, lo que les proporcionará una base para seguir estudiando en años posteriores. Se introducirá a los estudiantes en un enfoque ascendente, motivado por ejemplos reales, impartidos tanto en forma de clases como de prácticas de laboratorio.Los estudiantes serán capaces de describir y aplicar sus habilidades de programación en dispositivos y sistemas informáticos reales que se utilizan en muchas aplicaciones reales hoy en día.

Los alumnos conocerán diferentes construcciones de programación, estructuras de datos básicas, herramientas de línea de comandos, entornos de desarrollo integrados y pruebas unitarias de programas. Los alumnos aprenderán a describir tareas bien definidas mediante pseudocódigo y a traducirlas en programas utilizando un paradigma de programación procedimental. El módulo se impartirá utilizando Python como lenguaje procedimental para practicar estas habilidades.

Los alumnos comienzan a programar estructuras de datos clave, como pilas, colas, árboles y gráficos. Se les presenta la idea de complejidad de un algoritmo, y cómo caracterizar el tiempo y el espacio mediante notaciones formales y técnicas de demostración. Se enseña a los estudiantes a utilizar un lenguaje orientado a objetos como Java, y aprenden los fundamentos del desarrollo dirigido por pruebas para probar su código y demostrar su ejecución satisfactoria. También se introduce a los estudiantes en varios paradigmas de diseño de algoritmos, como los algoritmos codiciosos.

Se introducirá a los estudiantes en los conceptos clave de las matemáticas discretas que son la base de la informática. Se introducirá a los alumnos en la lógica proposicional y de predicados, la teoría de conjuntos, la combinatoria, las funciones y relaciones y la teoría de grafos. Los alumnos conocerán los fundamentos matemáticos y serán capaces de identificar la aplicación de estos conceptos en ejemplos del mundo real. Se introducirá a los estudiantes en una variedad de técnicas de demostración que se utilizarán a lo largo de su programa de grado.

Los estudiantes que cursen este módulo se introducirán en los conceptos de los lenguajes formales y las máquinas abstractas que los aceptan como forma de describir la computación. Los estudiantes tendrán un conocimiento profundo de los autómatas finitos y de los autómatas pushdown, con sus lenguajes asociados y las técnicas de demostración relacionadas, y se les introducirá en máquinas más complejas que aceptan lenguajes sensibles al contexto y recursivamente enumerables para poder identificarlas y describirlas.

Los estudiantes se basan en el material de Datos 1 y Software 2. Los alumnos aprenderán métodos más sofisticados de análisis estadístico para responder a preguntas interesantes sobre los datos. En este módulo se introducen los conceptos básicos de las bases de datos relacionales y de otro tipo como forma de almacenar y acceder a los datos. Más concretamente, los alumnos aprenderán; estadísticas más avanzadas que continúan con los Datos 1, los fundamentos de las bases de datos relacionales y SQL, y sobre otros paradigmas de bases de datos (objeto, documento). Un objetivo clave del módulo es ofrecer todo esto en el contexto de la resolución de problemas complejos y la obtención de información sobre datos multidimensionales.

Esta es la primera oportunidad que tienen los estudiantes de integrar sus habilidades en un proyecto de desarrollo. Partiendo de una amplia descripción del problema y trabajando en grupos, los estudiantes diseñarán, desarrollarán y probarán un sistema complejo. Los estudiantes conocerán la terminología, el ciclo de vida y los procesos de la ingeniería del software y se familiarizarán con los principios, las técnicas y las herramientas para, y desarrollarán una experiencia práctica en la obtención de requisitos; la definición de arquitecturas de software; el diseño y la implementación de software de forma orientada a objetos utilizando patrones establecidos; la revisión, la prueba y la refactorización de los sistemas de software; y el establecimiento de procesos de integración y entrega continuos. Los estudiantes también desarrollarán una apreciación de cómo identificar, mitigar y controlar los riesgos, cómo gestionar los proyectos de software y cómo reutilizar y ampliar el código/bibliotecas de terceros. Los temas generales del módulo incluirán la trazabilidad, la ciberseguridad y las consideraciones éticas a lo largo del ciclo de vida de la ingeniería.

En HCI 2 los estudiantes aprenderán cómo la comprensión de la experiencia del usuario (UX) es integral para el éxito de los sistemas digitales y cómo pueden desarrollar sistemas que ofrezcan experiencias de usuario adecuadas en diferentes contextos. A partir de HCI 1 y Data 1, los estudiantes aprenderán sobre las diferentes olas de investigación en HCI y cómo cada una ha contribuido al diseño y desarrollo de sistemas interactivos. El módulo abarcará las capacidades perceptivas y cognitivas de los usuarios, los aspectos sociales y contextuales de la interacción, las diferentes formas de experiencia del usuario y el diseño teniendo en cuenta los valores y las consideraciones éticas.

Este módulo introduce el campo de la Inteligencia Artificial, los enfoques clave dentro del campo y las cuestiones filosóficas como qué significa que una máquina entienda y si los propios humanos pueden ser vistos como máquinas. Los alumnos aprenderán la teoría y la práctica de las técnicas clásicas de IA, que abarcan: la representación de problemas, la IA basada en la búsqueda, la representación del conocimiento mediante la lógica proposicional y de primer orden y la satisfabilidad. El trabajo práctico incluirá tanto ejercicios de lápiz y papel como la implementación utilizando Python básico.

Este módulo avanza en la corriente de la SI introduciendo los fundamentos del aprendizaje automático, puramente desde una perspectiva de optimización. El abanico de temas abarca desde la regresión lineal (que se retoma donde lo dejó Datos 1) hasta los árboles de decisión y una red neuronal sencilla (que conduce al aprendizaje automático avanzado en el tercer año). La comprensión del ML requiere el conocimiento de algunos conceptos matemáticos que se basan en las matemáticas estándar de nivel A, en concreto Álgebra Lineal y Optimización Continua. Esto se enseñará en el lugar. Los estudiantes verán problemas motivadores del mundo real, las técnicas de ML necesarias para resolverlos, las matemáticas subyacentes necesarias para la técnica y su implementación práctica. Las prácticas se impartirán utilizando una biblioteca de aprendizaje automático moderna basada en Python, como TensorFlow o PyTorch, por lo que los estudiantes adquirirán experiencia con el paradigma de la programación declarativa (basada en el flujo de software).

El módulo se basa en Sistemas y Dispositivos 1, examinando el software del sistema que se ejecuta en un sistema informático para que los recursos del sistema puedan ser compartidos por múltiples programas y usuarios. Un aspecto importante es cómo el procesador y el sistema de memoria proporcionan los mecanismos básicos de seguridad y protección. El enfoque consiste en examinar el software del sistema en términos de sistemas operativos y cómo explotan las características del hardware del ordenador para permitir que varios programas compartan la misma plataforma de forma segura. También se tratarán aspectos de la programación de sistemas concurrentes rebanados en el tiempo, por ejemplo, los procesos. A lo largo del módulo se considerarán ejemplos prácticos basados en los sistemas informáticos que se utilizan hoy en día.

Este módulo continúa la corriente de Sistemas y Dispositivos considerando los sistemas informáticos avanzados en cuanto a su estructura y cómo afecta a su programación. Hasta ahora, los sistemas introducidos han sido uniprocesadores básicos con memoria simple. El módulo comienza introduciendo el concepto de arquitecturas de procesadores múltiples, procesadores canalizados y superescalares, sistemas en chip y estructuras de memoria avanzadas, incluidas las cachés. El resto del módulo considera cómo estas características de hardware afectan a la forma de programar eficazmente estos sistemas modernos. Se consideran los problemas de programación para las tuberías, las cachés, etc. A continuación, se estudia cómo los procesos que se ejecutan en paralelo en procesadores distintos pueden compartir los recursos subyacentes de forma segura. Por último, el módulo considera los bloques de construcción para la programación paralela, por ejemplo, los hilos y la comunicación. También se considerará cómo se asignan dichas construcciones a las instrucciones del procesador. El módulo considerará ejemplos del mundo real a lo largo de.

Este módulo enseña los fundamentos y algunas características avanzadas de la programación funcional tipada y perezosa; se ilustra con una variedad de aplicaciones que incluyen la implementación de Lenguajes Específicos de Dominio tanto por incrustación profunda como superficial. Cubre una serie de técnicas de programación funcional, clases de tipos y herramientas de comprobación.

El objetivo de este módulo es introducir los conceptos y resultados básicos de la teoría de la computabilidad y la teoría de la complejidad. En particular, los alumnos aprenderán los conceptos de lenguajes reconocibles por Turing y funciones computables por Turing, así como la diferencia entre problemas resolubles e insolubles. Serán capaces de demostrar la irresolubilidad por reducción. Comprenderán la complejidad temporal y espacial de las máquinas de Turing, y las clases de complejidad como P, NP, PSpace, NPSpace y NPC. Serán capaces de demostrar la completitud NP por reducción.

Este año lo pasarás en la industria si consigues unas prácticas. Para conseguirlo, contarás con el apoyo de nuestro responsable de prácticas industriales, que te ayudará con tu CV, te dará consejos para las entrevistas, organizará entrevistas en el campus y te visitará en las prácticas para asegurarse de que todo va bien. Tenemos excelentes relaciones con una sólida cartera de empresas, desde grandes multinacionales como IBM y Airbus UK, hasta empresas más pequeñas como YorkTest e Informed Solutions.

Los objetivos de este módulo son: proporcionar una culminación de tres años de enseñanza, en un ISM sustancial; proporcionar una introducción al estudio independiente en un contexto de ingeniería; apoyar la síntesis y la aplicación del material del curso de grado enseñado; demostrar una apreciación de los métodos y técnicas de ingeniería, a través de la cobertura, según corresponda, de los requisitos, las consideraciones éticas, la especificación, el diseño, la implementación y la evaluación (un "ciclo de vida" de ingeniería).

Este módulo introduce a los estudiantes en los conceptos básicos de las redes informáticas. Comienza cubriendo el modelo de red en capas y discute la utilidad y la motivación de dicho enfoque. Se detallan los servicios que se encuentran en capas en este modelo (como los sockets UNIX, DNS, TCP, IP) y los alumnos desarrollarán software para experimentar con estas características. Después de cursar este módulo, los alumnos comprenderán cómo se crean todo tipo de redes informáticas, incluida Internet.

Los objetivos de este módulo son: permitir a los estudiantes participar en un proyecto de ingeniería de software en condiciones que simulen, en la medida de lo posible, el contexto de los proyectos industriales del mundo real; ampliar las habilidades y los conocimientos que los estudiantes han adquirido en los módulos anteriores de su curso, y desarrollar la capacidad de los estudiantes para trabajar en equipo.