|
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 | | | 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 |
|
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 |
| | CT2 |
Domina les eines per gestionar la pròpia identitat i les activitats en un entorn digital i un context científic i acadèmic.
Cerca i obté informació de manera autònoma amb criteris de rellevància, fiabilitat i pertinença, que sigui útil per crear coneixement.
Organitza la informació amb les eines adients (en línia i presencials), per garantir-ne l’actualització, la recuperació i el tractament, a fi de reutilitzar-les en futurs projectes.
Crea informació amb les eines i formats adients a la situació comunicativa, i ho fa de manera honesta.
Utilitza les TIC per compartir i intercanviar resultats de projectes acadèmics i científics en contextos interdisciplinaris que permetin la transferència del coneixement.
| | | CT4 |
Coneix l’objectiu de l’equip i identificar el seu rol en contextos complexos.
Comunica i actua amb altres equips per assolir conjuntament els objectius.
Es compromet i afavoreix els canvis i millores necessaris per assolir els objectius de l’equip.
Confia en les pròpies capacitats, respecta les diferències i les aprofita en benefici de l’equip.
|
|
Tipus C
|
Codi |
Resultats d'aprenentatge |
| 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. |
Llenguatge PDDL
Algoritme STRIPS
Planificadors lineals
Graphplan
MDP
Reinforcement Learning |
| 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 |
|
10 |
15 |
25 |
| Sessió Magistral |
|
14 |
24.5 |
38.5 |
| Atenció personalitzada |
|
1 |
0 |
1 |
| |
| Proves objectives de preguntes curtes |
|
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
| |
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.
|
|
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.
|
|
Metodologies |
Competències
|
Descripció |
Pes |
|
|
|
|
| Pràctiques a través de TIC en aules informàtiques |
|
Exercicis pràctics sobre els temes del curs. |
40% |
| Proves objectives de preguntes curtes |
|
Preguntes i exercicis sobre els continguts del curs.
Caldrà superar 2 examens
|
60% |
| Altres |
|
|
|
| |
|
Altres comentaris i segona convocatòria |
|
Les proves que no es superin en primera convocatòria, es repetiran en segona convocatòria. Durant els exàmens no es podrà fer ús de cap dispositiu de comunicació i transmissió de dades. El no compliment d'aquest punt suposa automàticament la no superació de l'examen. |
| Bàsica |
Russell, Norvig, Artificial Intelligence, a modern approach, Prentice-Hall, 2010
M. Ghallab, D. Nau, P. Traverso, Automated planning: theory and practice, elsevier/Morgan Hauffman, 2004
G. J. Klir, B. Yuan, Fuzzy sets and fuzzy logic: theroy and applications, Prentice-Hall, 1995
|
|
| Complementària |
|
|
(*)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 |
|