Tipo A
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Código |
Competencias Específicas |
Tipo B
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Código |
Competencias Transversales |
Tipo C
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Código |
Competencias Nucleares |
Resultados de aprendizaje |
Tipo A
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Código |
Resultados de aprendizaje |
Tipo B
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Código |
Resultados de aprendizaje |
Tipo C
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Código |
Resultados de aprendizaje |
tema |
Subtema |
Introducción. |
Qué es la IA. Historia de la IA.
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Resolución de problemas y búsqueda. |
Problema y espacio de estados. Búsqueda no informada. Búsqueda heurística. Satisfacción de restricciones. Juegos.
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Representación del conocimiento. |
Características de un sistema de representación del conocimiento. Formalismos lógicos, sistemas de marcos, sistemas de producción, ontologías. |
Sistemas basados en el conocimiento. |
Arquitectura de un Sistema Basado en el Conocimiento: base de conocimiento y motor de inferencia. Adquisición de conocimiento. Uso de técnicas de aprendizaje automático. Aplicaciones: control, monitorización, diagnóstico, predicción, ...
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Metodologías :: Pruebas |
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Competencias |
(*) Horas en clase
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Horas fuera de clase
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(**) Horas totales |
Actividades introductorias |
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2 |
0 |
2 |
Sesión magistral |
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13 |
28 |
41 |
Practicas a través de TIC en aulas informáticas |
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28 |
75 |
103 |
Atención personalizada |
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0 |
0 |
0 |
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Pruebas objetivas de preguntas cortas |
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2 |
2 |
4 |
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(*) En el caso de docencia no presencial, serán las horas de trabajo con soporte virtual del profesor. (**) Los datos que aparecen en la tabla de planificación son de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos |
Metodologías
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descripción |
Actividades introductorias |
Presentación de la asignatura. Contenido, ejercicios prácticos, bibliografía, mecanismo de evaluación. |
Sesión magistral |
Exposición de los contenidos de la asignatura. |
Practicas a través de TIC en aulas informáticas |
Solucionar problemas específicos en el laboratorio usando las técnicas básicas de IA vistas en las clases magistrales. |
Atención personalizada |
Resolución de dudas sobre teoría o ejercicios prácticos. |
descripción |
Sesiones de consultas sobre el contenido teórico de la asignatura o sobre el diseño e implementación de los ejercicios prácticos. |
Metodologías |
Competencias
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descripción |
Peso |
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Practicas a través de TIC en aulas informáticas |
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Realización de ejercicios prácticos donde se aplican técnicas básicas de IA. |
45% |
Pruebas objetivas de preguntas cortas |
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Pruebas escritas con preguntas cortas sobre los métodos básicos de IA. |
55% |
Otros |
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Otros comentarios y segunda convocatoria |
En la segunda convocatoria se aplicará la misma evaluación que en la primera. Tendrán la misma evaluación los estudiantes que cursen esta asignatura como obligatoria o como optativa. |
Básica |
Rich, E.; Knight, K., Inteligencia Artificial (3a ed), McGraw Hill, 1995
Russell, S.; Norvig, P., Artificial Intelligence. A modern approach (3a ed), Prentice Hall, 2010
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Complementaria |
Giatarrano, Riley, Sistemas Expertos. Principios y Programación, International Thompson Eds., 2001
Fernández, S., González, J., Mira, J., Problemas resueltos de IA aplicada. Búsqueda y representación., Pearson-Addison Wesley, 2005
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Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente |
METODOLOGÍAS DE LA PROGRAMACIÓN/17234116 | ESTRUCTURAS DE DATOS/17234115 |
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Otros comentarios |
Se recomienda realizar esta asignatura a los alumnos que tengan intención de cursar el Máster en Ingeniería Informática: Seguridad Informática y Sistemas Inteligentes o el Máster interuniversitario en Inteligencia Artificial.
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(*)La Guía docente es el documento donde se visualiza la propuesta académica de la URV. Este documento es público y no es modificable, excepto en casos excepcionales revisados por el órgano competente o debidamente revisado de acuerdo la normativa vigente. |
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