| Competencias |
| Tipo A | Código | Competencias Específicas |
| CM15 | Conocimiento y aplicación de los principios fundamentales y técnicas básicas de los sistemas inteligentes y su aplicación práctica. | |
| CP3 | Capacidad para evaluar la complejidad computacional de un problema, conocer estrategias algorítmicas que puedan conducir su a la resolución y recomendar, desarrollar e implementar la que garantice el mejor rendimiento de acuerdo con los requisitos establecidos. | |
| CP4 | Capacidad para conocer los fundamentos, paradigmas y técnicas propias de los sistemas inteligentes y analizar, diseñar y construir sistemas, servicios y aplicaciones informáticas que utilizan estas técnicas en cualquier ámbito de aplicación. | |
| CP5 | Capacidad para adquirir, obtener, formalizar y representar el conocimiento humano en una forma computable para resolver problemas mediante un sistema informático en cualquier ámbito de aplicación, particularmente los relacionados con aspectos de computación, percepción y actuación en ambientes o entornos inteligentes. | |
| Tipo B | Código | Competencias Transversales |
| B5 | Capacidad para analizar y valorar el impacto social y medioambiental de las soluciones técnicas, comprendiendo la responsabilidad ética y profesional de la actividad del Ingeniero Técnico en Informática. | |
| CT1 | Utilizar información en lengua extranjera de una manera eficaz | |
| CT7 | Aplicar los principios éticos y de responsabilidad social como ciudadano o ciudadana y como profesional. | |
| Tipo C | Código | Competencias Nucleares |
| Resultados de aprendizaje |
| Tipo A | Código | Resultados de aprendizaje |
| CM15 |
Lista y describe las técnicas básicas de los sistemas inteligentes. | |
| CP3 |
Conoce algoritmos básicos de búsqueda y resolución de problemas en IA. | |
| CP4 |
Comprende los diferentes enfoques de la IA. Sabe aplicar los métodos básicos de la IA en la resolución de problemas específicos. | |
| CP5 |
Conoce técnicas básicas de representación del conocimiento en sistemas inteligentes. | |
| Tipo B | Código | Resultados de aprendizaje |
| B5 |
Conoce las implicaciones eticas de los sistemas inteligentes. | |
| CT1 |
Utiliza información en lengua extranjera de una manera clara y eficaz. | |
| CT7 |
Conoce las principales desigualdades y discriminaciones que se producen entre hombres y mujeres y comprende sus causas Identifica los principales problemas ambientales. Reconoce y reflexiona sobre las necesidades y problemáticas sociales y se implica en la mejora de la comunidad. Reconoce los conceptos éticos y deontológicos del área de conocimiento, muestara capacidad crítica y de diálogo, y hace un uso responsable de las normas que le afectan como miembro de la comunidad universitaria | |
| Tipo C | Código | Resultados de aprendizaje |
| Contenidos |
| tema | Subtema |
| Introducción. | Qué es la Inteligencia Artificial (IA). Historia de la IA, |
| Resolución de problemas y búsqueda. | Espacio de estados asociado a un problema. Búsqueda no informada. Búsqueda heurística. |
| Representación del conocimiento. | Características de un sistema de representación del conocimiento. Fundamentos de la Lógica de Predicados. Ontologías. Sistemas basados en reglas. |
| Sistemes basados en el conocimiento. | Arquitectura de un Sistema Basado en el Conocimiento. Base de Conocimiento. Adquisición del conocimiento. Motor de inferencia. Tipos de razonamientos. Ciclo de trabajo del motor de inferencia. |
| Redes neuronales. | Concepto de red neuronal. Perceptrón. Aprendizaje automático de pesos. |
| Ética en la IA. | Cuestiones éticas asociadas al uso de técnicas de Inteligencia Artificial. |
| Planificación |
| Metodologías :: Pruebas | |||||||||||
| Competencias | (*) Horas en clase |
Horas fuera de clase |
(**) Horas totales | ||||||||
| Actividades introductorias |
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1 | 1 | 2 | |||||||
| Sesión magistral |
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28 | 28 | 56 | |||||||
| Practicas a través de TIC en aulas informáticas |
|
28 | 59 | 87 | |||||||
| Atención personalizada |
|
1 | 0 | 1 | |||||||
| Pruebas objetivas de preguntas cortas |
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2 | 2 | 4 | |||||||
| (*) 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 |
| descripción | |
| Actividades introductorias | Presentación de la asignatura. Contenido, ejercicios pràcticos, 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 utilizando las técnicas básicas de IA vistas en las clases magistrales. |
| Atención personalizada | Resolución de dudas sobre la teoría o los ejercicios prácticos. |
| Atención personalizada |
| descripción |
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Sesiones de consulta sobre el contenido teórico de la asignatura o sobre el diseño e implementación de los ejercicios prácticos. 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. |
| Evaluación |
| Metodologías | Competencias | descripción | Peso | |||||
| Practicas a través de TIC en aulas informáticas |
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Realización de ejercicios prácticos donde se apliquen técnicas básicas de IA. | 50% | |||||
| Pruebas objetivas de preguntas cortas |
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Pruebas escritas con preguntas cortas sobre los métodos básicos de IA. | 50% | |||||
| Otros |
| Otros comentarios y segunda convocatoria | |||
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Hay que tener aceptadas todas les prácticas de la asignatura y tener los exámenes de teoría aprobados. Nota: 50% teoría, 50% prácticas. 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. En las pruebas de evaluación no se permite el uso de ningún tipo de móviles ni de ningún dispositivo electrónico. |
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| Fuentes de información |
| Básica |
Russell, S., Norvig, P., Artificial Intelligence: A Modern Approach, 4a, Pearson |
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| Complementaria | |||||||||
| Recomendaciones |
| Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente | ||
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| Otros comentarios | |
| Se recomienda cursar esta asignatura a los alumnos que tengan la intención de cursar el Máster en Ingeniería de la Seguridad Informática e Inteligencia Artificial o el Máster interuniversitario en Inteligencia Artificial. |
(*)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.