DADES IDENTIFICATIVES 2016_17
Assignatura (*) PLANIFICACIÓ I RAONAMENT APROXIMAT Codi 17685204
Ensenyament
Eng. de la Seguretat Informàtica i Intel·ligència Artificial (2016)
Cicle 2n
Descriptors Crèd. Tipus Curs Període
3 Optativa 1Q
Llengua d'impartició
Anglès
Departament Enginyeria Informàtica i Matemàtiques
Coordinador/a
MORENO RIBAS, ANTONIO
VALLS MATEU, AÏDA
Adreça electrònica aida.valls@urv.cat
antonio.moreno@urv.cat
emran.saleh@urv.cat
Professors/es
VALLS MATEU, AÏDA
MORENO RIBAS, ANTONIO
ALI ., EMRAN SALEH ALI
Web
Descripció general i informació rellevant Introducció a les tècniques de planificació com a mètode de resolució de problemes. Es veuran els tipus principals de planificadors i l'alumne haurà de ser capaç d'implementar un planificador per un problema concret. En la segona part es presentaran els conceptes bàsics de raonament aproximat, centrant-se ens els models de lògica difusa. S'explicarà el funcionament dels sistemes de regles difuses i l'alumne haurà de ser capaç de resoldre un cas conret.

Competències
Tipus A Codi Competències Específiques
 A9 Capacitat per aplicar mètodes matemàtics, estadístics i d'intel·ligència artificial per modelitzar, dissenyar i desenvolupar aplicacions, serveis, sistemes intel·ligents i sistemes basats en el coneixement.
Tipus B Codi Competències Transversals
  CT1 Gestionar i comunicar informació complexa, de temes diversos, amb naturalitat, en llengua estrangera.
 CT2 Formular valoracions a partir de la gestió i ús eficient de la informació.
 CT4 Treballar en equips multidisciplinars i en contextos complexes.
Tipus C Codi Competències Nuclears

Resultats d'aprenentage
Tipus A Codi Resultats d'aprenentatge
 A9 Representa coneixement aproximat i aplica mecanismes d'inferència sobre ell per resoldre problemes complexos.
Entén la complexitat inherent als algoritmes de planificació automàtica i l'evolució històrica de les diferents tècniques proposades en aquest camp.
Implementa mecanismes complexos de planificació automàtica i els aplica a la resolució de problemes específics.
Tipus B Codi Resultats d'aprenentatge
  CT1 Gestionar i comunicar informació complexa, de temes diversos, amb naturalitat, en llengua estrangera.
 CT2 Formular valoracions a partir de la gestió i ús eficient de la informació.
 CT4 Treballar en equips multidisciplinars i en contextos complexes.
Tipus C Codi Resultats d'aprenentatge

Continguts
Tema Subtema
Sistemes experts amb raonament aproximat Models probabílistics.
Teoria de l'evidència.
Lògica difusa i raonament basat en regles difuses.
Introducció als mètodes de planificació. Tècniques avançades de cerca amb planificació.

Planificació
Metodologies  ::  Proves
  Competències (*) Hores a classe
Hores fora de classe
(**) Hores totals
Activitats Introductòries
1 1.5 2.5
Pràctiques a través de TIC en aules informàtiques
A9
CT1
CT2
CT4
10 15 25
Sessió Magistral
T9
14 24.5 38.5
Atenció personalitzada
1 0 1
 
Proves objectives de preguntes curtes
A9
4 4 8
 
(*) 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.
Pràctiques a través de TIC en aules informàtiques Sessions de desenvolupament pràctic dels continguts, consistents en implementar els algorismes i mètodes estudiats.
Sessió Magistral Presentació i explicació dels continguts amb suport multimèdia.
Atenció personalitzada Els professors tindran un horari de consultes per atendre els dubtes dels estudiants, referents a qualsevol de les activitats del curs.
Si es creu adient, es dedicarà alguna de les hores de classe a atenció personalitzada.

Atenció personalitzada
Descripció
Els professors tindran un horari de consultes per atendre els dubtes dels estudiants, referents a qualsevol de les activitats del curs. Si es creu adient, es dedicarà alguna de les hores de classe a atenció personalitzada.

Avaluació
Metodologies Competències Descripció Pes        
Pràctiques a través de TIC en aules informàtiques
A9
CT1
CT2
CT4
Exercicis pràctics sobre els temes del curs. 50%
Proves objectives de preguntes curtes
A9
Preguntes i exercicis sobre els continguts del curs.
Dos examens, nota mínima un 5.
50%
Altres  
 
Altres comentaris i segona convocatòria

Fonts d'informació

Bàsica Russell, Norvig, Artificial Intelligence, a modern approach, Prentice-Hall, 2010
G. J. Klir, B. Yuan, Fuzzy sets and fuzzy logic: theroy and applications, Prentice-Hall, 1995

Complementària

Recomanacions


(*)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