Inteligencia Artificial. Grado en INFORMÁTICA 4º curso. Modalidad: Presencial

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1 Grado en INFORMÁTICA 4º curso Modalidad: Presencial

2 Sumario Datos básicos 3 Breve descripción de la asignatura 4 Requisitos previos 4 Objetivos 4 Competencias 5 Contenidos 6 Metodología 6 Criterios de evaluación 7 Recursos de aprendizaje y apoyo tutorial 7 Breve CV del profesor responsable 8 Informática - Cuarto 2

3 Inteligencia Artificial Datos básicos Módulo: Inteligencia Artificial Carácter: Obligatoria Nº de créditos: 6 ECTS Unidad Temporal: 4º Curso 1º Semestre Calendario: Del día 14 de Septiembre al día 19 de Diciembre Horario: Lunes de 9:00h a 10:00h, Martes de 12:00h a 14:00h, jueves de 11:00h a 12:00h Idioma en el que se imparte: Español Profesor/a responsable de la asignatura: Manuel Martín-Merino Acera Horario de tutorías: Lunes de 13:00h a 14:00h, Martes de 18:00h a 19:00h, Miércoles de 13:00h a 14:00h, Miércoles de 16:30h a 17:30h. Informática - Cuarto 3

4 Breve descripción de la asignatura En esta asignatura se estudian sistemas capaces de emular el comportamiento del cerebro humano a la hora de resolver determinados problemas. En particular se analizarán las técnicas de razonamiento automático y de aprendizaje en máquinas. Finalmente, se analizará su aplicación a multitud de aplicaciones dentro del área de visión artificial, procesamiento del lenguaje natural, bioinformática, recuperación y organización de información etc. Requisitos previos No se establecen requisitos previos. Informática - Cuarto 4

5 Objetivos Aprender a resolver problemas complejos utilizando los formalismos de razonamiento basados en reglas y el manejo de la incertidumbre utilizando sistemas difusos. Conocer el funcionamiento de los algoritmos de aprendizaje automático en máquinas y las redes neuronales más utilizadas. Aplicar redes neuronales a la resolución de problemas complejos. Entender y manejar las técnicas de razonamiento probabilistas. Aplicarlas a problemas reales. Competencias Competencias específicas Competencias transversales CI15 Conocimiento y aplicación de los principios fundamentales y técnicas básicas de los sistemas inteligentes y su aplicación práctica CC4 Capacidad para conocer los fundamentos, paradigmas y técnicas propias de los sistemas inteligentes y analizar, diseñar y construir sistemas, servicios y aplicaciones informáticas que utilicen dichas técnicas en cualquier ámbito de aplicación. CC7 Capacidad para conocer y desarrollar técnicas de aprendizaje computacional y diseñar e implementar aplicaciones y sistemas que las utilicen, incluyendo las dedicadas a extracción automática de información y conocimiento a partir de grandes volúmenes de datos. CT1 Capacidad de análisis y síntesis CT3 Comunicación oral y escrita en lengua nativa CT6 Resolución de problemas CT13 Razonamiento crítico CT8 Trabajo en equipo CT19 Aprendizaje autónomo Informática - Cuarto 5

6 Contenidos CONTENIDOS DE LA ENSEÑANZA TEÓRICA 1. Introducción a la Inteligencia Artificial 2. Razonamiento basado en reglas 3. Sistemas difusos 4. Aprendizaje automático en máquinas 5. Sistemas Neurodifusos 6. Técnicas de razonamiento probabilistas 7. Aplicaciones reales CONTENIDOS DE LA ENSEÑANZA PRÁCTICA 1. Introducción a R 2. Sistemas basados en reglas difusas 3. Redes neuronales y aprendizaje automático en máquinas 4. Redes Neurodifusas 5. Redes bayesianas 6. Aplicaciones reales Metodología METODOLOGÍA HORAS HORAS DE TRABAJO PRESENCIAL Sesiones teóricas (47%) Sesiones prácticas 30 Defensa de trabajos 2 Exámenes 3 Tutorías 5 HORAS DE TRABAJO NO PRESENCIAL Estudio individual (53%) Preparación de trabajos 30 Análisis de materiales y bibliografía 20 TOTAL Informática - Cuarto 6

7 Criterios de evaluación CONVOCATORIA ORDINARIA La evaluación consta de dos pruebas intermedias y una evaluación final. Cada uno de las pruebas intermedios cubre respectivamente el 50% de los contenidos de la asignatura. El examen final abarca la totalidad de los contenidos. Los alumnos que aprueben cualquiera de las pruebas intermedias, estarán exentos de evaluarse del correspondiente contenido en el examen final. La nota que obtendrán los alumnos que opten por este itinerario se calculará a través de la siguiente fórmula: 0,5 * Parte 1 + 0,5 * Parte 2 donde la nota correspondiente a cada parte será la obtenida o bien en el examen final, o en la prueba intermedia si ésta última es igual o mayor que cinco y además el alumno elige no volver a evaluarse de esa parte en el examen final. Si la nota correspondiente a cada parte es obtenida en el examen final, cada una deberá ser igual o mayor que cinco. De no aprobarse una de las partes, la calificación se obtendrá mediante la fórmula: 0,5 * MÍNIMO(5, Parte 1 ) + 0,5 * MÍNIMO(5, Parte 2 ) CONVOCATORIA EXTRAORDINARIA El alumno se presentará a un único examen. Será obligatorio presentar todas las tareas de la asignatura antes de presentarse al examen. Recursos de aprendizaje y apoyo tutorial BIBLIOGRAFÍA C. Bishop: Neural Networks for Pattern Recognition. Oxford University Press. New York R. Duda et al.: Pattern Classification. John Wiley & Sons. Second Edition. New York V. Kecman: Learning and Soft Computing: Support Vector Machines, Neural Networks and Fuzzy Logic. MIT Press. Massachusetts, C. Manning and H. Schutze: Foundations of Statistical Natural Language Processing. MIT Press. First Edition. Massachusetts Informática - Cuarto 7

8 T. Hastie et al.: The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. Springer Verlag. Berlin J. Pearl: Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems: Networks of Plausible Inference. Morgan Kaufmann. Second Edition. San Francisco, Breve CV del profesor responsable Manuel Martín-Merino Acera es Catedrático de Inteligencia Artificial en la Facultad de Informática de la UPSA, donde imparte varias asignaturas relacionadas con dicha materia. Posee la acreditación de Profesor Contratado Doctor de Universidad Pública y Privada por la ACSUCYL y un sexenio de investigación reconocido desde el año Es autor de varias publicaciones científicas en el área de Bioinformática y Machine Learning indexadas en el JCR, entre las que destacan: * A Local Semi-supervised Sammon Algorithm for Textual Data Analysis. Journal of Intelligent Information Systems. 33, 23-40, * Combining Dissimilarities in a Hyper Reproducing Kernel Hilbert Space for Complex Human Cancer Prediction. Journal of Biomedicine and Biotechnology, 1-9, Así mismo ha sido investigador principal de varios proyectos de investigación en dicho área. Informática - Cuarto 8

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