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Tipo A
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Código |
Competencias Específicas | | | CM15 |
Coneixement i aplicació dels principis fonamentals i les tècniques bàsiques dels sistemes intel·ligents i l'aplicació pràctica.
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| | 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.
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| | 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.
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| | 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.
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| | 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.
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Tipo B
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Código |
Competencias Transversales |
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Tipo C
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Código |
Competencias Nucleares |
| Resultados de aprendizaje |
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Tipo A
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Código |
Resultados de aprendizaje |
| | 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
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Tipo B
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Código |
Resultados de aprendizaje |
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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 |
|
28 |
75 |
103 |
| Atención personalizada |
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0 |
0 |
0 |
| |
| 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
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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. |
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descripción |
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Sesiones de consultas sobre el contenido teórico de la asignatura o sobre el diseño e implementación de los ejercicios prácticos. |
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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 |
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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 |
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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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