Conforme a la orientación formativa que introduce el EEES y a partir de los contenidos de la asignatura, los resultados del aprendizaje previstos son:

• Comprender la estructura de las Redes Neuronales Artificiales e identificar el tipo de problemas que son más adecuados para ser tratados mediante las mismas.
• Analizar las arquitecturas más comunes que presentan las Redes Neuronales.
• Desarrollar procesos de modelización encaminados a la definición de patrones. Para ello será necesario reflexionar sobre la dificultad que presentan los sistemas reales frente a otros más sencillos trabajados en otras asignaturas básicas de control.
• Comparar distintos algoritmos de entrenamiento para Redes Neuronales. Valorando las ventajas que presentan cada uno de ellos.
• Profundizar en el conocimiento de los sistemas que utilizan el aprendizaje supervisado y no supervisado, y sus distintas aplicaciones al diseño de sistemas de control inteligente.
• Estructurar el conocimiento adquirido para ser capaces de aplicarlo a tareas de identificación de patrones y control de procesos industriales reales.
• Aplicar y experimentar con algún algoritmo sencillo de entrenamiento de una red neuronal.