Tipus A
|
Codi |
Competències Específiques |
|
Recerca |
Tipus B
|
Codi |
Competències Transversals |
|
Comú |
Tipus C
|
Codi |
Competències Nuclears |
|
Comú |
Tema |
Subtema |
Introduction to Knowledge Management |
Description and Objectives
Knowledge Management Model
Data, Inofrmation, Knowledge, etc.
Sorts of Knowledge and Representations
Knowledge Engineering
|
First and Second Knowledge Management Generations |
A Brief History of Computer-Based Knowledge Management
First Generation Knowledge Management
a) Knowledge Repositories
b) Document Management
c) Data Mining
Second Generation Knowledge Management
a) The Knowledge Life Cycle
b) Knowledge Audit
c) Knowledge Maps
|
Knowledge Representation Standards |
Ontologies
Introduction to CommonKADS
Introduction to Protege
Other tools
Knowledge in the Web: HTML, XML, RDF, OWL
Semantic Web
|
Techniques and tools for Knowledge Management |
Scope of the Techniques and Tools
Information Retrieval Techniques and Tools
Artificial Intelligence Techniques and Tools
Other Techniques and Tools
|
Introduction to Data Mining |
Data mining in KDD and in Knowledge Management
Modeling Structures
Algorithms for Data mining
Validation processes
Data Mining tools
|
Metodologies :: Proves |
|
Competències |
(*) Hores a classe |
Hores fora de classe |
(**) Hores totals |
Activitats Introductòries |
|
1 |
0 |
1 |
|
Sessió Magistral |
|
40 |
0 |
40 |
Presentacions / exposicions |
|
4 |
5 |
9 |
Pràctiques a laboratoris |
|
10 |
20 |
30 |
|
Atenció personalitzada |
|
0 |
0 |
0 |
|
Proves objectives de preguntes curtes |
|
3 |
8 |
11 |
|
(*) En el cas de docència no presencial, són les hores de treball amb suport vitual del professor. (**) Les dades que apareixen a la taula de planificació són de caràcter orientatiu, considerant l’heterogeneïtat de l’alumnat |
Metodologies
|
Descripció |
Activitats Introductòries |
Presentació dels professors. Presentació dels objectius de l’assignatura, dels continguts, la metodologia docent, forma d’avaluació i material de referència a utilitzar durant el curs. |
Sessió Magistral |
El professor explicarà els continguts bàsics de l’assignatura amb exemples. Posant a disposició de l’alumne tot el material que necessiti per a l’estudi de la matèria. |
Presentacions / exposicions |
L’estudiant prepararà i realitzarà una exposició oral sobre algun tema del curs. Caldrà preparar una presentació amb suport multimèdia. |
Pràctiques a laboratoris |
En equips s’estudiarà una eina per a la gestió del coneixement amb la qual es farà un treball pràctic. Caldrà lliurar el resultat del treball al professor. |
|
Descripció |
Per fer el seguiment de l'assignatura, però més concretament per facilitar la realització de les pràctiques al laboratori el professor posarà a disposició de l'alumne 6h setmanals d'atenció personalitzada en hores de consultes. |
|
|
Descripció |
Pes |
Presentacions / exposicions |
L’estudiant prepararà i realitzarà una exposició oral sobre algun tema del curs. Caldrà preparar una presentació amb suport multimèdia. |
20% |
Pràctiques a laboratoris |
En equips s’estudiarà una eina per a la gestió del coneixement amb la qual es farà un treball pràctic. Caldrà lliurar el resultat del treball al professor. |
30% |
Proves objectives de preguntes curtes |
Proves objectives de preguntes curtes. |
50% |
|
Altres comentaris i segona convocatòria |
|
Bàsica |
Davenport, T.H., Prusak L., Working Knowledge, Harvard Business School Press, 2000
Liebowitz, J., Knowledge Management, CRC Press, 2001
Riaño, D., Apunts del curs, web assignatura, anualment
|
|
Complementària |
Liebowitz, J., Knowledge Management Handbook, Knowledge Management Handbook, 1999
McElroy, M.W., The New knowledge management, Butterworth-Heinemann, 2003
|
|
Assignatures que es recomana cursar simultàniament |
VISUALITZACIÓ CIENTÍFICA/17012209 | INTEL·LIGÈNCIA ARTIFICIAL II/17012008 |
|
Assignatures que es recomana haver cursat prèviament |
INTEL·LIGÈNCIA ARTIFICIAL I/17012004 |
|
|