Escuela Técnica Superior de Ingeniería. Informática. Grado en Ingeniería Informática

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1 Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática Grado en Ingeniería Informática GUÍA DOCENTE DE LA ASIGNATURA: Inteligencia artificial Curso Académico 2013/2014 Fecha: 18 de junio de

2 1. Datos Descriptivos de la Asignatura Código: Centro: Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática - Titulación: Grado en Ingeniería Informática - Plan de Estudios: G026 - Rama de conocimiento: Ingeniería y Arquitectura - Itinerario: Computación - Departamento: Estadística, Investigación Operativa y Computación - Área de conocimiento: Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, Lenguajes y Sistemas Informáticos - Curso: Tercero - Carácter: Obligatorio - Duración: Semestral - Créditos ECTS (teóricos/prácticos): 6 (3/3) - Horario: - Dirección Web de la asignatura (aula virtual): - Idioma: Español 2. Requisitos Ninguno 3. Profesorado que imparte la asignatura Coordinación / Profesor/a: Belén Melián Batista - Grupo: Mañana y Tarde - Departamento: Estadística, Investigación Operativa y Computación - Área de conocimiento: Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial - Lugar Tutoría (1) : Despacho M102. Cuarta planta del Edificio de las Facultades de Física y Matemáticas - Horario Tutoría (1) : Martes y viernes de 9:00 a 12:00 - Teléfono (despacho/tutoría): Correo electrónico: mbmelian@ull.es - Dirección web: Profesor/a: J. Marcos Moreno Vega - Grupo: Mañana y Tarde - Departamento: Estadística, Investigación Operativa y Computación - Área de conocimiento: Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial - Lugar Tutoría (1) : Despacho 84. Cuarta planta del Edificio de las Facultades de Física y Matemáticas - Horario Tutoría (1) : Martes y jueves de 9:00 a 12:00 - Teléfono (despacho/tutoría): Correo electrónico: jmmoreno@ull.es - Dirección web:

3 Profesor/a: Elena Sánchez Nielsen - Grupo: Mañana y Tarde - Departamento: Estadística, Investigación Operativa y Computación - Área de conocimiento: Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial - Lugar Tutoría (1) : ETSI Informática. 2ª planta. Despacho de la profesora - Horario Tutoría (1) : Lunes: 9:30-11:30 y Martes: 10:30-14:30 - Teléfono (despacho/tutoría): Correo electrónico: enielsen@ull.es - Dirección web: Profesor/a: José A. Moreno Pérez Grupo: Mañana y Tarde - Departamento: Estadística, I. O. y Computación - Área de conocimiento: Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial - Centro: Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática (ETSII) - Lugar Tutoría: Despacho # 95. Departamento de E.I.O. y Computación. 4ª Planta, Edificio de Física y Matemáticas - Horario Tutoría Lunes, martes y miércoles de 10:30 a 12:00 horas. Miércoles de 16:30 a 18:00 horas. - Teléfono (despacho/tutoría): Correo electrónico: jamoreno@ull.es - Dirección web docente: 4. Contextualización de la asignatura en el Plan de Estudios - Bloque Formativo al que pertenece la asignatura: Fundamentos tecnológicos de Ingeniería Informática - Perfil Profesional: Ingeniero Técnico en Informática 5. Competencias Competencias generales del título desarrolladas en la asignatura.- C21.- Conocimiento y aplicación de los principios fundamentales y técnicas básicas de los sistemas inteligentes y su aplicación práctica. T7.- Capacidad de comunicación efectiva (en expresión y comprensión) oral y escrita, con especial énfasis en la redacción de documentación técnica. T10.- Capacidad de integrarse rápidamente y trabajar eficientemente en equipos unidisciplinares y de colaborar en un entorno multidisciplinar. T21.- Capacidad para el razonamiento crítico, lógico y matemático. T23.- Capacidad de abstracción: capacidad de crear y utilizar modelos que reflejen situaciones reales. Competencias específicas del título desarrolladas en la asignatura.- E11.- Conocer y aplicar los fundamentos y técnicas propias de los sistemas inteligentes para la resolución de problemas. E12.- Conocer y aplicar los fundamentos y técnicas propias para la representación del conocimiento. E13.- Conocer y aplicar los fundamentos y técnicas propias para el razonamiento con el conocimiento. E14.- Conocer y aplicar los fundamentos de estrategias de búsqueda para la resolución de problemas 6. Contenidos de la asignatura - 3 -

4 Contenidos teóricos y prácticos de la asignatura Módulo I Fundamentos de Inteligencia artificial Profesores: J. Marcos Moreno Vega, Elena Sánchez Nielsen, Belén Melián Batista, José A. Moreno Pérez Qué es la Inteligencia Artificial? Problemas, técnicas y métodos de la Inteligencia Artificial. Estrategias de búsqueda y resolución de problemas Profesores: J. Marcos Moreno Vega, Elena Sánchez Nielsen, Belén Melián Batista, José A. Moreno Pérez Búsqueda sin información Búsqueda heurística Búsqueda con adversario Introducción a las búsquedas basadas en metaheurísticas. Formalización, representación y razonamiento basado en conocimiento Profesores: J. Marcos Moreno Vega, Elena Sánchez Nielsen, Belén Melián Batista, José A. Moreno Pérez Representación e inferencia Sistemas basados en lógica Sistemas basados en reglas Marcos Redes semánticas Otros sistemas Actividades a desarrollar en inglés El software utilizado está desarrollado en inglés, así como los manuales y tutoriales que usarán los alumnos para el desarrollo de las prácticas asociadas a esta asignatura. Además, gran parte del material bibliográfico y de trabajo de la asignatura está escrito en inglés

5 7. Metodología y Volumen de trabajo del estudiante Descripción La asignatura participa en el Programa de Actividad Docente Online (PADO) (Modalidad A) y virtualiza 15 horas de actividades. Actividades formativas en créditos ECTS, su metodología de enseñanza-aprendizaje y su relación con las competencias que debe adquirir el estudiante Actividades formativas Horas presenciales Horas de trabajo autónomo Total Horas Relación con competencias Clases magistral Realización de seminarios Clases prácticas en el aula Clases prácticas en el laboratorio Tutorías en grupos reducidos 7 7 Realización de exámenes 3 3 Estudio autónomo individual o en grupo Preparación de ejercicios, informes u otros trabajos para entregar al profesor Preparación del examen Lecturas recomendadas búsquedas bibliográficas u otras actividades en biblioteca o similar Total horas Total ECTS 6 8. Bibliografía / Recursos Bibliografía Básica (2) - 5 -

6 1. Borrajo, D.; Juristo, N.; Martínez, V.; Pazos, J Inteligencia Artificial. Métodos y técnicas. Editorial Centro de Estudios Ramón Areces. 2. Gómez, A.; Juristo, N.; Montes, C.; Pazos, J Ingeniería del Conocimiento. Editorial Centro de Estudios Ramón Areces. 3. Nilsson, N.J Principios de Inteligencia Artificial. Díaz de Santos. 4. Russel, S.; Norving, P Inteligencia Artificial. Un enfoque moderno. Prentice Hall 5. Rich, E.; Knight, K Inteligencia Artificial. McGraw Hill. 6. Winston, P.H Inteligencia Artificial. Addison-Wesley Iberoamericana. Bibliografía complementaria 7. Mira, J.; Delgado, A.E.; Boticario, J.G.; Díez, F.J Aspectos básicos de la Inteligencia Artificial. Sanz y Torres, UNED. 9. Sistema de Evaluación y Calificación Descripción La calificación final de la asignatura tendrá en cuenta las calificaciones obtenidas en el examen final y en la evaluación continua según se detalla en la tabla siguiente. Los alumnos que se presenten al examen final sin haber realizado las actividades de la evaluación continua tendrán, como máximo, un 6 en su calificación final. Esto último será aplicable a todas las convocatorias del mismo curso académico. Se recomienda a los alumnos asistir a las clases presenciales y acudir a las tutorías para resolver las diversas dudas que puedan surgir a lo largo del curso. Estrategia Evaluativa TIPO DE PRUEBA (4) COMPETENCIAS CRITERIOS PONDERACIÓN Examen final E11, E12, E13, E14, T7 Nivel de conocimientos adquiridos Adecuación a lo solicitado 60% Concreción en la redacción Evaluación continua E11, E12, E13, E14, C21, T10, T21, T23 Nivel de conocimientos adquiridos Adecuación a lo solicitado Valoración de las actividades prácticas en el laboratorio Informe de prácticas Realización de trabajos y su defensa 20% 10% 10% 10. Resultados de aprendizaje - 6 -

7 11. Cronograma/Calendario de la asignatura Descripción del Cronograma Los contenidos de la asignatura serán explicados por los profesores en las horas semanales presenciales de teoría. Para afianzar estos contenidos, se han programado diferentes tareas que los alumnos deberán hacer individualmente y de forma autónoma y subir al aula virtual (actividades online). 1 er Cuatrimestre SEMANA Temas Actividades de enseñanza aprendizaje Horas de trabajo presencial Horas de trabajo autónomo Total Semana 1: Módulo I Clases teóricas. Estudio de clases teóricas. Estudio de clases prácticas. Cuestionario on-line. Tarea on-line Semana 2: Módulo I Semana 3: Semana 4: Semana 5: Semana 6: Semana 7: Semana 8: Semana 9: Semana 10: Semana 11: - 7 -

8 Semana 12: Semana 13: Semana 14: Semana 15: Semanas 16, 17 y 18 Preparación y realización del examen final según el calendario aprobado por la ETSII)