Mostrar el registro sencillo del ítem

Ponencia

dc.creatorSuárez-Fernández-Miranda, Susanaes
dc.creatorAguayo-González, Franciscoes
dc.creatorLama-Ruiz, Juan Ramónes
dc.date.accessioned2019-09-02T08:00:14Z
dc.date.available2019-09-02T08:00:14Z
dc.date.issued2019
dc.identifier.citationSuárez-Fernández-Miranda, S., Aguayo-González, F. y Lama-Ruiz, J.R. (2019). Sistemas cognitivos asociados al proceso de aprendizaje-enseñanza del ingeniero mecánico: machine learning. En V jornada de investigación y postgrado de la Escuela Politécnica Superior de la Universidad de Sevilla (253-264), Sevilla (España): 3 ciencias. Área de Innovación y Desarrollo,S.L..
dc.identifier.isbn978-84-120057-2-1es
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11441/88833
dc.description.abstractEl Ingeniero Mecánico ha de contar con una serie de Competencias adaptadas al nuevo modelo de Sistema de Producción Inteligente y Flexible, factor crítico de éxito en la Industria de Fabricación actual. El Aprendizaje Automático, o Machine Learning, relacionado con los Sistemas Cognitivos, acomete el Proceso de Enseñanza- Aprendizaje, teniendo en cuenta los Algoritmos necesarios para aprender a partir de la observación de datos. La Minería de Datos Educativos facilita la comprensión adecuada del proceso de enseñanza-aprendizaje. Resultando ser conveniente a la hora de diseñar experiencias de aprendizaje que se adapten mejor a las demandas actuales en formación para el Grado en Ingeniería Mecánica.es
dc.description.abstractThe Mechanical Engineer must have competencies adapted to the new model of Intelligent and Flexible Production System, a critical success factor in the current Manufacturing Industry. The Automatic Learning, or Machine Learning, related to the Cognitive Systems, undertakes the Learning Process, taking into account the Algorithms necessary to learn from the observation of data. The Educational Data Mining facilitates the adequate understanding of learning and its environment. What turns out to be convenient in designing learning experiences for the Degree in Mechanical Engineering.es
dc.formatapplication/pdfes
dc.language.isospaes
dc.publisher3 ciencias. Área de Innovación y Desarrollo,S.L.es
dc.relation.ispartofV jornada de investigación y postgrado de la Escuela Politécnica Superior de la Universidad de Sevilla (2019), p 253-264
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectIngeniero Mecánicoes
dc.subjectFábrica Inteligentees
dc.subjectMinería de Datos Educativoses
dc.subjectAprendizaje Automáticoes
dc.subjectCompetenciases
dc.subjectMechanical Engineeres
dc.subjectSmart Factoryes
dc.subjectEducational Data Mininges
dc.subjectMachine Learninges
dc.subjectCompetencieses
dc.titleSistemas cognitivos asociados al proceso de aprendizaje-enseñanza del ingeniero mecánico: machine learninges
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectes
dcterms.identifierhttps://ror.org/03yxnpp24
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.contributor.affiliationUniversidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería del Diseñoes
dc.identifier.doihttp://dx.doi.org/10.17993/IngyTec.2019.52es
dc.contributor.groupUniversidad de Sevilla. TEP022: Diseño Industrial e Ingeniería del Proyecto y la Innovaciónes
idus.format.extent12 p.es
dc.publication.initialPage253es
dc.publication.endPage264es
dc.eventtitleV jornada de investigación y postgrado de la Escuela Politécnica Superior de la Universidad de Sevillaes
dc.eventinstitutionSevilla (España)es
dc.relation.publicationplaceAlicantees

FicherosTamañoFormatoVerDescripción
suarez-fernandez_ponencia_sevi ...393.5KbIcon   [PDF] Ver/Abrir  

Este registro aparece en las siguientes colecciones

Mostrar el registro sencillo del ítem

Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Excepto si se señala otra cosa, la licencia del ítem se describe como: Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional