DADES IDENTIFICATIVES 2019_20
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
VALLS MATEU, AÏDA
Adreça electrònica
Professors/es
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 Gestiona i comunica informació complexa, de temes diversos, amb naturalitat, en llengua estrangera.
 CT2 Formula valoracions a partir de la gestió i l'ús eficient de la informació.
 CT4 Treballa 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
Treballs
A9
CT1
CT2
CT4
9 13.5 22.5
Lectura de documentació escrita / gràfica elaborada
A9
15.8 25.7 41.5
Fòrums de debat
CT2
0.2 0.3 0.5
Atenció personalitzada
1 0 1
 
Proves objectives de tipus test
A9
2 2 4
Proves orals
A9
1 2 3
 
(*) 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.
Treballs Sessions de desenvolupament pràctic dels continguts, consistents en implementar els algorismes i mètodes estudiats.
Lectura de documentació escrita / gràfica elaborada Presentació i explicació dels continguts amb suport multimèdia. Els estudiants han de preparar la matèria
Fòrums de debat Compartir preguntes amb el professor i els companys en el Fòrum.
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        
Treballs
A9
CT1
CT2
CT4
Exercicis pràctics sobre els temes del curs. 60%
Proves orals
A9
Explicació d'un exercici pràctic. És obligatòria superar l'entrevista personal amb una nota mínima de 5 per aprovar el curs. 10%
Proves objectives de tipus test
A9
Preguntes i exercicis sobre els conceptes explicats. Es demanarà una nota mínima per aprovar el curs. 30%
Altres  
 
Altres comentaris i segona convocatòria

Les proves que no es superin en primera convocatòria, es repetiran en segona convocatòria.


Fonts d'informació

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

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