Adaptación de la asignatura Fundamentos de Informática de la Ingeniería Técnica Industrial al Espacio Europeo de Educación Superior

En este artículo se presentan las experiencias realizadas para la adaptación al Espacio Europeo de Educación Superior de la asignatura Fundamentos de Informática, de la Ingeniería Técnica Industrial en la Universidad de A Coruña. Además, se presenta el proyecto de guía docente de la asignatura, los problemas encontrados y algunos resultados obtenidos en el proceso de adaptación. Finalmente, se expone la propuesta para el curso 2005/06 a partir de estas experiencias

Experiencias en la implantación de la asignatura de Tecnología de Programación al EEES

En este artículo se describen las experiencias realizadas para la adaptación al Espacio Europeo de Educación Superior de la asignatura Tecnología de la Programación, de la Ingeniería Técnica en Informática de Sistemas de la Universidad de A Coruña. Además, se presenta la guía docente de la asignatura, los resultados de las encuestas realizadas a los alumnos sobre el nuevo sistema empleado y un análisis crítico de los problemas encontrados

Introducción a la representación del conocimiento y el razonamiento en educación pre-universitaria mediante una actividad STEM

Este trabajo presenta un recurso docente de acceso libre, orientado a estudiantes de últimos años de secundaria o bachillerato, centrado en el ámbito de la enseñanza de la Inteligencia Artificial (IA) preuniversitaria. En concreto, se plantea una actividad para introducir los conceptos de representación del conocimiento y razonamiento en IA con un enfoque STEM. En esta actividad, los estudiantes desarrollan completamente una aplicación para Smartphone mediante el entorno de programación App Inventor, siguiendo una metodología de aprendizaje basada en proyectos. Exactamente, la aplicación a desarrollar se denomina "The School Path Guide", y tiene como objetivo guiar a los visitantes de un centro educativo de un punto a otro por la ruta más corta utilizando imágenes en primera persona, y considerando posibles situaciones de colapso. Los estudiantes deben realizar un mapa en planta de su centro, tomar fotos de las posibles rutas, crear a partir del mapa una representación en forma de grafo, y añadir a éste probabilidades empíricas de colapso en los enlaces. La programación debe representar adecuadamente el grafo, y debe permitir un razonamiento probabilístico sencillo sobre el mismo. El recurso planteado se ha validado en el marco del proyecto Erasmus+ denominado AI+, liderado por la Universidade da Coruña, con resultados muy satisfactorios.This paper presents an open-access teaching resource, aimed at students in their final years of secondary school or high school, focused on the field of pre-university Artificial Intelligence (AI) education. Specifically, an activity is proposed to introduce the concepts of knowledge representation and reasoning in AI with a STEM approach. Students fully develop a Smartphone application using the App Inventor programming environment, following a project-based methodology. Specifically, the developed application is called "The School Path Guide”, and it aims to guide visitors of a school from one point to another by the shortest route using first-person images and considering possible collapse situations. Students must make a floor plan map of their school, take pictures of possible routes, create a graph representation from the map, and add empirical probabilities of collapse at the links. The programming must adequately represent the graph and it must allow for simple probabilistic reasoning about it. The proposed resource has been validated within the framework of the Erasmus+ project called AI+, led by the University of A Coruña, with very satisfactory results

A comparative study of local classifiers based on clustering techniques and one-layer neural networks

Abstract. In this article different approximations of a local classifier algorithm are described and compared. The classification algorithm is composed by two different steps. The first one consists on the clustering of the input data by means of three different techniques, specifically a k-means algorithm, a Growing Neural Gas (GNG) and a Self-Organizing Map (SOM). The groups of data obtained are the input to the second step of the classifier, that is composed of a set of one-layer neural networks which aim is to fit a local model for each cluster. The three different approaches used in the first step are compared regarding several parameters such as its dependence on the initial state, the number of nodes employed and its performance. In order to carry out the comparative study, two artificial and three real benchmark data sets were employed

Aportaciones e ideas para el rediseño de la asignatura de Fundamentos de Informática al EEES

En este trabajo se exponen las nuevas experiencias realizadas para la adaptación al Espacio Europeo de Educación Superior de la asignatura Fundamentos de Informática, de la Ingeniería Técnica Industrial en la Universidad de A Coruña. El nuevo planteamiento se centra principalmente en la realización de nuevas actividades, la incorporación de recursos virtuales y el sistema de evaluación empleado. Asimismo, se presentan los resultados sobre el rendimiento académico y las encuestas del alumnado. Con este planteamiento, el 52.7% de los alumnos presentados superaron la materia

Advances in Computational Social Science and Social Simulation

Aquesta conferència és la celebració conjunta de la "10th Artificial Economics Conference AE", la "10th Conference of the European Social Simulation Association ESSA" i la "1st Simulating the Past to Understand Human History SPUHH".Conferència organitzada pel Laboratory for Socio­-Historical Dynamics Simulation (LSDS-­UAB) de la Universitat Autònoma de Barcelona.Readers will find results of recent research on computational social science and social simulation economics, management, sociology,and history written by leading experts in the field. SOCIAL SIMULATION (former ESSA) conferences constitute annual events which serve as an international platform for the exchange of ideas and discussion of cutting edge research in the field of social simulations, both from the theoretical as well as applied perspective, and the 2014 edition benefits from the cross-fertilization of three different research communities into one single event. The volume consists of 122 articles, corresponding to most of the contributions to the conferences, in three different formats: short abstracts (presentation of work-in-progress research), posters (presentation of models and results), and full papers (presentation of social simulation research including results and discussion). The compilation is completed with indexing lists to help finding articles by title, author and thematic content. We are convinced that this book will serve interested readers as a useful compendium which presents in a nutshell the most recent advances at the frontiers of computational social sciences and social simulation researc

Adaptación de la asignatura fundamentos de informática de la ingeniería técnica industrial al Espacio Europeo de Educación Superior

En este artículo se presentan las experiencias realizadas para la adaptación al Espacio Europeo de Educación Superior de la asignatura Fundamentos de Informática, de la Ingeniería Técnica Industrial en la Universidad de A Coruña. Además, se presenta el proyecto de guía docente de la asignatura, los problemas encontrados y algunos resultados obtenidos en el proceso de adaptación. Finalmente, se expone la propuesta para el curso 2005/06 a partir de estas experiencias.SIN FINANCIACIÓNNo data (2005

Fast Deep Autoencoder for Federated learning

This paper presents a novel, fast and privacy preserving implementation of deep autoencoders. DAEF (Deep Autoencoder for Federated learning), unlike traditional neural networks, trains a deep autoencoder network in a non-iterative way, which drastically reduces its training time. Its training can be carried out in a distributed way (several partitions of the dataset in parallel) and incrementally (aggregation of partial models), and due to its mathematical formulation, the data that is exchanged does not endanger the privacy of the users. This makes DAEF a valid method for edge computing and federated learning scenarios. The method has been evaluated and compared to traditional (iterative) deep autoencoders using seven real anomaly detection datasets, and their performance have been shown to be similar despite DAEF's faster training