II. Autoridades y personal. - B. Oposiciones y concursos. MINISTERIO DE TRANSPORTES, MOVILIDAD Y AGENDA URBANA. Escala de Titulados de Escuelas Técnicas de Grado Medio de Organismos del Ministerio de Transportes, Movilidad y Agenda Urbana. (BOE-A-2022-24474)
Resolución de 28 de diciembre de 2022, de la Subsecretaría, por la que se convoca proceso selectivo para ingreso, por el sistema general de acceso libre, en la Escala de Titulados de Escuelas Técnicas de Grado Medio de Organismos del Ministerio de Transportes, Movilidad y Agenda Urbana.
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No ocultamos, cambiamos o tergiversamos la información, simplemente somos un altavoz organizado de los boletines oficiales de España.
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BOLETÍN OFICIAL DEL ESTADO
Sábado 31 de diciembre de 2022
Sec. II.B. Pág. 193692
49. Introducción a las redes neuronales artificiales (ANNs, artificial neural
networks): La neurona artificial como modelo bioinspirado. Concepto de red neuronal.
Modelo matemático. El perceptrón. Regla de aprendizaje para el perceptrón (método del
descenso gradiente). Otros tipos de neuronas artificiales.
50. El perceptrón multicapa (MLP, multi-layer perceptron): Esquema general de una
red de neuronas artificiales. Tipos de redes según sus capas e interconexiones.
Ejemplos. El perceptrón multicapa: descripción y regla de aprendizaje (el algoritmo de
propagación hacia atrás). Dieseño de una red neuronal.
51. Redes de funciones de base radial (RBFs, radial basis functions): Esquema
general de una RBF y sus aplicaciones. Concepto matemático de función de base radial
y el tipo de neuronas asociadas a ella.
52. Redes neuronales convolucionales (CNN).
53. Redes neuronales recurrentes (RNN).
54. Introducción a las bases de datos. Bases de datos relacionales. Fundamentos
de SQL.
55. Conceptos fundamentales: introducción al big data. Captura, análisis,
transformación, almacenamiento y explotación de conjuntos masivos de datos. Entornos
Hadoop o similares. Bases de datos NoSQL.
56. Conceptos fundamentales: Almacén de datos (Data-Warehouse). Arquitectura
OLAP. Minería de datos.
57. Conceptos fundamentales: introducción al análisis de datos.
58. Datasets para entrenar redes neuronales. Bases de datos para Deep y machine
learning.
59. Conceptos básicos de documentación: Datos, Información, Conocimiento,
Documento, Contenido, Sistemas de información.
60. Tipología y estructuras de metadatos. Definición y característicos de los
metadatos.
61. Modelos conceptuales, reglas de descripción y esquemas de metadatos.
Diferencias entre modelo conceptual y reglas de descripción.
62. Interoperabilidad y tecnologías de metadatos. Concepto de interoperabilidad:
estándares, codificación, etc.
63. Metadatos en contenidos web: Web semántica y web de datos, Schema.org,
Open Graph.
64. Metadatos en bibliotecas, archivos y museos: MODS, METS, PREMIS, VRA y
CDWA. Metadatos en otros dominios especializados.
65. Metadatos de recuperación: Dublin Core.
Área temática «Instrumentación de medida, técnicas de laboratorio y electrónica»
1. Circuitos eléctricos y electrónicos. Conceptos básicos. Elementos activos y
pasivos. Topología de redes. Análisis de circuitos.
2. Señales. Tipos. Señales continuas y discretas. Señales elementales.
3. Muestreo. Teorema de Nyquist. Conversión analógica-digital. Conversión digitalanalógica.
4. Análisis de señales. Descomposición en frecuencia. Series y transformadas de
Fourier.
5. Sistemas. Sistemas continuos y discretos. Interconexión de sistemas. Diagramas
de bloques. Propiedades de los sistemas. Sistemas lineales e invariantes en el
tiempo (LTI).
6. Transformada de Laplace. Función de transferencia. Caracterización de la
función de transferencia.
7. Sistemas de control. Tipos. Clasificación. Componentes básicos. Sistemas de
control en lazo abierto y en lazo cerrado.
8. Modos de control. Control proporcional, derivativo e integral. Reguladores.
9. El controlador PID. Métodos de ajuste de controladores PID.
cve: BOE-A-2022-24474
Verificable en https://www.boe.es
Núm. 314
Sábado 31 de diciembre de 2022
Sec. II.B. Pág. 193692
49. Introducción a las redes neuronales artificiales (ANNs, artificial neural
networks): La neurona artificial como modelo bioinspirado. Concepto de red neuronal.
Modelo matemático. El perceptrón. Regla de aprendizaje para el perceptrón (método del
descenso gradiente). Otros tipos de neuronas artificiales.
50. El perceptrón multicapa (MLP, multi-layer perceptron): Esquema general de una
red de neuronas artificiales. Tipos de redes según sus capas e interconexiones.
Ejemplos. El perceptrón multicapa: descripción y regla de aprendizaje (el algoritmo de
propagación hacia atrás). Dieseño de una red neuronal.
51. Redes de funciones de base radial (RBFs, radial basis functions): Esquema
general de una RBF y sus aplicaciones. Concepto matemático de función de base radial
y el tipo de neuronas asociadas a ella.
52. Redes neuronales convolucionales (CNN).
53. Redes neuronales recurrentes (RNN).
54. Introducción a las bases de datos. Bases de datos relacionales. Fundamentos
de SQL.
55. Conceptos fundamentales: introducción al big data. Captura, análisis,
transformación, almacenamiento y explotación de conjuntos masivos de datos. Entornos
Hadoop o similares. Bases de datos NoSQL.
56. Conceptos fundamentales: Almacén de datos (Data-Warehouse). Arquitectura
OLAP. Minería de datos.
57. Conceptos fundamentales: introducción al análisis de datos.
58. Datasets para entrenar redes neuronales. Bases de datos para Deep y machine
learning.
59. Conceptos básicos de documentación: Datos, Información, Conocimiento,
Documento, Contenido, Sistemas de información.
60. Tipología y estructuras de metadatos. Definición y característicos de los
metadatos.
61. Modelos conceptuales, reglas de descripción y esquemas de metadatos.
Diferencias entre modelo conceptual y reglas de descripción.
62. Interoperabilidad y tecnologías de metadatos. Concepto de interoperabilidad:
estándares, codificación, etc.
63. Metadatos en contenidos web: Web semántica y web de datos, Schema.org,
Open Graph.
64. Metadatos en bibliotecas, archivos y museos: MODS, METS, PREMIS, VRA y
CDWA. Metadatos en otros dominios especializados.
65. Metadatos de recuperación: Dublin Core.
Área temática «Instrumentación de medida, técnicas de laboratorio y electrónica»
1. Circuitos eléctricos y electrónicos. Conceptos básicos. Elementos activos y
pasivos. Topología de redes. Análisis de circuitos.
2. Señales. Tipos. Señales continuas y discretas. Señales elementales.
3. Muestreo. Teorema de Nyquist. Conversión analógica-digital. Conversión digitalanalógica.
4. Análisis de señales. Descomposición en frecuencia. Series y transformadas de
Fourier.
5. Sistemas. Sistemas continuos y discretos. Interconexión de sistemas. Diagramas
de bloques. Propiedades de los sistemas. Sistemas lineales e invariantes en el
tiempo (LTI).
6. Transformada de Laplace. Función de transferencia. Caracterización de la
función de transferencia.
7. Sistemas de control. Tipos. Clasificación. Componentes básicos. Sistemas de
control en lazo abierto y en lazo cerrado.
8. Modos de control. Control proporcional, derivativo e integral. Reguladores.
9. El controlador PID. Métodos de ajuste de controladores PID.
cve: BOE-A-2022-24474
Verificable en https://www.boe.es
Núm. 314
