DADES IDENTIFICATIVES 2023_24
Assignatura (*) INTEL·LIGÈNCIA ARTIFICIAL Codi 17234134
Ensenyament
Grau en Enginyeria Informàtica (2010)
Cicle 1r
Descriptors Crèd. Tipus Curs Període
6 Obligatòria Tercer 2Q
Llengua d'impartició
Català
Prerequisits
Departament Enginyeria Informàtica i Matemàtiques
Coordinador/a
MORENO RIBAS, ANTONIO
Adreça electrònica antonio.moreno@urv.cat
roger.mallol@urv.cat
benet.manzanares@urv.cat
Professors/es
MORENO RIBAS, ANTONIO
MALLOL PARERA, ROGER
MANZANARES SALOR, BENET
Web http://https://campusvirtual.urv.cat/
Descripció general i informació rellevant <p>Introducció als conceptes i les tècniques bàsiques de la Intel·ligència Artificial.</p>

Competències
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.
Tipus B Codi Competències Transversals
 B5 Capacitat per analitzar i valorar l’impacte social i mediambiental de les solucions tècniques, comprenent la responsabilitat ètica i professional de l’activitat de l’Enginyer Tècnic en Informàtica.
 CT1 Utilitzar informació en llengua estrangera d’una manera eficaç
 CT7 Aplicar els principis ètics i de responsabilitat social com a ciutadà o ciutadana i com a professional
Tipus C Codi Competències Nuclears

Resultats d'aprenentage
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
Tipus B Codi Resultats d'aprenentatge
 B5 Coneix les implicacions ètiques dels sistemes intel.ligents.
 CT1 Utilitza informació en llengua estrangera d’una manera clara i eficaç
 CT7 Coneix les principals desigualtats i discriminacions que es produeixen entre home i dones i compren les causes
Identifica els principals problemes ambientals.
Reconeix i reflexiona sobre les necessitats i problemàtiques socials, i s'implica en la millora de la comunitat.
Reconeix els conceptes ètics i deontològics de l’àrea de coneixement, mostra capacitat crítica i de diàleg, i fa un ús responsable de les normes que l’afecten com a membre de la comunitat universitària.
Tipus C Codi Resultats d'aprenentatge

Continguts
Tema Subtema
Introducció. Què és la Intel·ligència Artificial (IA). Història de la IA,
Resolució de problemes i cerca. Espai d'estats associat a un problema. Cerca no informada. Cerca heurística.
Representació del coneixement. Característiques d'un sistema de representació del coneixement. Fonaments de la Lògica de Predicats. Ontologies. Sistemes basats en regles.
Sistemes basats en el coneixement. Arquitectura d'un Sistema Basat en el Coneixement. Base de Coneixement. Adquisició del coneixement. Motor d'inferència. Tipus de raonaments. Cicle de treball del motor d'inferència.
Xarxes neuronals. Concepte de xarxa neuronal. Perceptró. Aprenentatge automàtic de pesos.
Ètica en la IA. Qüestions ètiques associades a l'ús de tècniques d'Intel·ligència Artificial.

Planificació
Metodologies  ::  Proves
  Competències (*) Hores a classe
Hores fora de classe
(**) Hores totals
Activitats Introductòries
1 1 2
Sessió Magistral
CM15
CP4
CP5
B5
CT1
CT7
28 28 56
Pràctiques a través de TIC en aules informàtiques
CP3
CP4
CP5
CT1
28 59 87
Atenció personalitzada
1 0 1
 
Proves objectives de preguntes curtes
CM15
CP4
CP5
B5
CT7
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
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 la teoria o els exercicis pràctics.

Atenció personalitzada
Descripció

Sessions de consulta 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.


Avaluació
Metodologies Competències Descripció Pes        
Pràctiques a través de TIC en aules informàtiques
CP3
CP4
CP5
CT1
Realització d'exercicis pràctics on s'apliquen tècniques bàsiques d'IA. 50%
Proves objectives de preguntes curtes
CM15
CP4
CP5
B5
CT7
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.

Fonts d'informació

Bàsica Russell, S., Norvig, P., Artificial Intelligence: A Modern Approach, 4a, Pearson

Complementària

Recomanacions


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 e 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