Tipo A
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Código |
Competencias Específicas | | A1 |
Capacidad para la integración de tecnologías, aplicaciones, servicios y sistemas propios de la Seguridad Informática y la Inteligencia Artificial en contextos más amplios y multidisciplinares.
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| A5 |
Capacidad para analizar las necesidades de información que se plantean en un entorno y llevar a cabo en todas sus etapas el proceso de construcción de un sistema de información seguro.
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| A9 |
Capacidad para aplicar métodos matemáticos, estadísticos y de inteligencia artificial para modelar, diseñar y desarrollar aplicaciones, servicios, sistemas inteligentes y sistemas basados en el conocimiento.
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| G1 |
Capacidad para proyectar, calcular y diseñar productos, procesos e instalaciones en los ámbitos de la Seguridad Informática y la Inteligencia Artificial.
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| G2 |
Capacidad para el modelado matemático, cálculo y simulación en centros tecnológicos y de ingeniería de empresa, particularmente en tareas de investigación, desarrollo e innovación en ámbitos relacionados con la Seguridad Informática y la Inteligencia Artificial.
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Tipo B
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Código |
Competencias Transversales | | CT2 |
Formular valoraciones a partir de la gestión y uso eficiente de la información. |
| CT3 |
Resolver problemas complejos de manera crítica, creativa e innovadora en contextos multidisciplinares. |
| CT4 |
Trabajar en equipos multidisciplinares y en contextos complejos. |
| CT5 |
Comunicar idees complexes de manera efectiva a tot tipus d’audiències. |
| CT7 |
Aplica los principios éticos y de responsabilidad social como ciudadano y como professional. |
Tipo C
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Código |
Competencias Nucleares |
Resultados de aprendizaje |
Tipo A
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Código |
Resultados de aprendizaje |
| A1 |
Analiza los problemas y sus causas des de un enfoque global y de medio y largo plazo.
Integra dispositivos y / o métodos computacionales en contextos varios.
| | A5 |
Identifica los componentes de un problema de toma de decisiones y sabe decidir el tipo de modelo de toma de decisiones más adecuado.
| | A9 |
Diferencia los diversos tipos de agentes inteligentes y sabe utilizar cada uno de ellos.
| | G1 |
Integra los conocimientos teóricos con las realidades a las cuales se pueden aplicar.
| | G2 |
Aplica las técnicas aprendidas en contextos concretos.
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Tipo B
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Código |
Resultados de aprendizaje |
| CT2 |
Formula valoraciones a partir de la gestión y el uso eficiente de la información.
| | CT3 |
Resuelve problemas complejos de forma crítica, creativa e innovadora en contextos multidisciplinares.
| | CT4 |
Trabaja en equipos multidisciplinares y en contextos complejos.
| | CT5 |
Comunica ideas complejas de manera efectiva a todo tipo de audiencias.
| | CT7 |
Aplica los principios éticos y de responsabilidad social como ciudadano y como profesional.
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Tipo C
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Código |
Resultados de aprendizaje |
tema |
Subtema |
Agentes inteligentes (6 hs) |
Agentes inteligentes. Definición. Arquitecturas. Propiedades. Tipología. |
Sistemas multi-agente (24 hs) |
Introducción a los sistemas inteligentes distribuídos. Comunicación. Estandars. Coordinación. Negociación. Planificación distribuída. Votaciones. Subastas. Formación de coaliciones. Aplicaciones de los sistemas multi-agente a problemas reales. |
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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1 |
1.5 |
2.5 |
Presentaciones/exposiciones |
|
1 |
1.5 |
2.5 |
Debates |
|
1 |
1.5 |
2.5 |
Lectura de documentación escrita / gráfica elaborada |
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25 |
37.5 |
62.5 |
Trabajos |
|
13 |
19.5 |
32.5 |
Atención personalizada |
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1 |
0 |
1 |
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Pruebas objetivas de tipo test |
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3 |
6 |
9 |
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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, describiendo el temario, bibliografía, metodología de trabajo, mecanismo de evaluación. |
Presentaciones/exposiciones |
Presentación al final del semestre del trabajo práctico realizado. |
Debates |
Discusión durante el semestre del ejercicio práctico a realizar. |
Lectura de documentación escrita / gráfica elaborada |
Lectura y estudio de los contenidos de la asignatura. |
Trabajos |
Realitzación de ejercicios prácticos usando las TIC y guiades por el profesor. |
Atención personalizada |
Ayuda personalizada para aclarar las dudas sobre los conceptos teóricos y para resolver ejercicios prácticos usando la tecnología de agentes. |
descripción |
Ayuda personalizada a través de TICs (correo, chat, videoconferencia) para aclarar las dudas sobre los conceptos teóricos y para resolver ejercicios prácticos usando la tecnología de agentes. |
Metodologías |
Competencias
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descripción |
Peso |
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|
|
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Presentaciones/exposiciones |
|
Presentación de un ejercicio asociado a la asignatura. |
30% |
Trabajos |
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Realitzación individual de ejercicios prácticos usando las TIC |
50% |
Pruebas objetivas de tipo test |
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Prueba de preguntas cortas tipo test sobre el contenido teórico de la asignatura. |
20% |
Otros |
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Otros comentarios y segunda convocatoria |
La segunda convocatoria tendrá la misma evaluación que la primera. |
Básica |
A. Mas , Agentes software y sistemas multi-agente , Pearson-Prentice Hall , 2005
M.Wooldridge , An introduction to multiagent systems (2nd ed) , Wiley , 2009
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Complementaria |
, Info. plana web JADE , ,
, Journal of Autonomous Agents and Multi-Agent Systems , ,
Isern, Sánchez , Guia de programació de sistemes multiagent en JADE 3.3 , DEIM-RT-05-001 , 2005
G.Weiss , Multiagent Systems. A Modern Approach to Distributed Artificial Intelligence , MIT Press , 1999
M.Fasli , Agent technology for e-commerce , Wiley, 2007
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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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