Tipus A
|
Codi |
Competències Específiques | | CM15 |
Coneixement i aplicació dels principis fonamentals i les tècniques bàsiques dels sistemes intel·ligents i l'aplicació pràctica.
|
| CP3 |
Capacitat per avaluar la complexitat computacional d'un problema, conèixer estratègies algorísmiques que puguin conduir-ne a la resolució i recomanar, desenvolupar i implementar la que garanteixi el millor rendiment d'acord amb els requisits establerts.
|
| CP4 |
Capacitat per conèixer els fonaments, paradigmes i tècniques pròpies dels sistemes intel ligents i analitzar, dissenyar i construir sistemes, serveis i aplicacions informàtiques que utilitzen aquestes tècniques en qualsevol àmbit d'aplicació.
|
| CP5 |
Capacitat per adquirir, obtenir, formalitzar i representar el coneixement humà en una forma computable per resoldre problemes mitjançant un sistema informàtic en qualsevol àmbit d'aplicació, particularment els relacionats amb aspectes de computació, percepció i actuació en ambients o entorns intel ligents.
|
| CP7 |
Capacitat per conèixer i desenvolupar tècniques d'aprenentatge computacional i dissenyar i implementar aplicacions i sistemes que les utilitzin, incloent-hi les dedicades a extracció automàtica d'informació i coneixement a partir de grans volums de dades.
|
Tipus B
|
Codi |
Competències Transversals |
Tipus C
|
Codi |
Competències Nuclears |
Tipus A
|
Codi |
Resultats d'aprenentatge |
| CM15 |
Llista i descriu les tècniques bàsiques dels sistemes intel·ligents
| | CP3 |
Coneix algoritmes bàsics de cerca i resolució de problemes en IA
| | CP4 |
Comprèn els diferents enfocaments de la IA
Sap aplicar els mètodes bàsics de la IA en la resolució de problemes específics
| | CP5 |
Coneix tècniques bàsiques de representació del coneixement en sistemes intel·ligents
| | CP7 |
Coneix mètodes bàsics d'aprenentatge automàtic
|
Tipus B
|
Codi |
Resultats d'aprenentatge |
Tipus C
|
Codi |
Resultats d'aprenentatge |
Tema |
Subtema |
Introducció. |
Què és la IA. Història de la IA.
|
Resolució de problemes i cerca. |
Problema i espai d'estats. Cerca no informada. Cerca heurística. |
Representació del coneixement. |
Característiques d’un sistema de representació del coneixement. Formalismes lògics, sistemes de producció, ontologies. |
Sistemes basats en el coneixement. |
Arquitectura d’un Sistema Basat en el Coneixement: base de coneixement i motor d’inferència. Cicle de treball del motor d'inferència.
|
Aprenentatge automàtic. |
Concepte d'aprenentatge automàtic. Tipus de dades. Aprenentatge supervisat i no supervisat. Clustering. Arbres de decisió. Boscos aleatoris. |
Xarxes neuronals. |
Concepte de xarxa neuronal. Aprenentatge automàtic de pesos. |
Ètica en la IA. |
Qüestions ètiques associades a l'ús de tècniques d'Intel·ligència Artificial. |
Metodologies :: Proves |
|
Competències |
(*) Hores a classe
|
Hores fora de classe
|
(**) Hores totals |
Activitats Introductòries |
|
1 |
1 |
2 |
Sessió Magistral |
|
13 |
27 |
40 |
Pràctiques a través de TIC en aules informàtiques |
|
28 |
75 |
103 |
Atenció personalitzada |
|
1 |
0 |
1 |
|
Proves objectives de preguntes curtes |
|
2 |
2 |
4 |
|
(*) 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 de l'assignatura. Contingut, exercicis pràctics, bibliografia, mecanisme d'avaluació. |
Sessió Magistral |
Exposició dels continguts de l'assignatura. |
Pràctiques a través de TIC en aules informàtiques |
Solucionar problemes específics al laboratori utilitzant les tècniques bàsiques d'IA vistes a les classes magistrals. |
Atenció personalitzada |
Resolució de dubtes sobre teoria o exercicis pràctics. |
Descripció |
Sessions de consultes sobre el contingut teòric de l'assignatura o sobre el disseny i implementació dels exercicis pràctics.
Although this course is not offered in English, foreign exchange students will receive personalised support in English and will be able to develop the evaluation activities in this language. |
Metodologies |
Competències
|
Descripció |
Pes |
|
|
|
|
Pràctiques a través de TIC en aules informàtiques |
|
Realització d'exercicis pràctics on s'apliquen tècniques bàsiques d'IA. |
50% |
Proves objectives de preguntes curtes |
|
Proves escrites amb preguntes curtes sobre els mètodes bàsics d'IA. |
50% |
Altres |
|
|
|
|
Altres comentaris i segona convocatòria |
Cal tenir acceptades totes les pràctiques de l'assignatura i tenir els exàmens de teoria aprovats. Nota: 50% teoria, 50% pràctiques. A la segona convocatòria s'aplicarà la mateixa avaluació que la primera. Tindran la mateixa avaluació els estudiants que cursin aquesta assignatura com obligatòria o com optativa. A les proves d'avaluació no es permet l'ús de cap mena de mòbils ni de cap dispositiu electrònic. |
Bàsica |
Russell, S.; Norvig, P., Artificial Intelligence. A modern approach (4a ed), Prentice Hall, 2020
|
|
Complementària |
Fernández, S., González, J., Mira, J., Problemas resueltos de IA aplicada. Búsqueda y representación., Pearson-Addison Wesley, 2005
José T.Palma, Roque Marín, Inteligencia Artificial. Técnicas, métodos y aplicaciones., McGrawHill, 2008
|
|
Assignatures que es recomana haver cursat prèviament |
ESTRUCTURES DE DADES/17234115 |
|
|
Altres comentaris |
Es recomana realitzar aquesta assignatura als alumnes que tinguin intenció de cursar el Màster en Enginyeria de la Seguretat Informàtica i Intel·ligència Artificial o el Màster interuniversitari en Intel·ligència Artificial. |
(*)La Guia docent és el document on es visualitza la proposta acadèmica de la URV. Aquest document és públic i no es pot modificar, llevat de casos excepcionals revisats per l'òrgan competent/ o degudament revisats d'acord amb la normativa vigent |
|