PROYECTO DOCENTE ASIGNATURA: "Inteligencia Artificial"

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1 PROYECTO DOCENTE ASIGNATURA: "Inteligencia Artificial" Grupo: Clases Teór. Inteligencia Artificial GRUPO 2 TECN. INFORMÁTICAS(963762) Titulacion: Grado en Ingeniería Informática-Tecnologías Informáticas Curso: DATOS BÁSICOS DE LA ASIGNATURA/GRUPO Titulación: Año del plan de estudio: Centro: Asignatura: Código: Tipo: Curso: Período de impartición: Ciclo: Grupo: Créditos: Horas: Grado en Ingeniería Informática-Tecnologías Informáticas 2010 E.T.S. Ingeniería Informática Inteligencia Artificial Obligatoria 3º Primer Cuatrimestre 0º Clases Teór. Inteligencia Artificial GRUPO 2 TECN. INFORMÁTICAS (2 TI) Área: Departamento: Dirección postal: Dirección electrónica: C/ TARFIA, S/N, 41012, SEVILLA PROFESORADO 1 RUIZ REINA, JOSE LUIS (COORDINADOR/A) Curso académico: 2012/2013 Última modificación: de 6

2 OBJETIVOS Y COMPETENCIAS Objetivos docentes específicos El objetivo de la asignatura es conocer los principios fundamentales y técnicas básicas de los sistemas inteligentes y su aplicación práctica. Competencias Competencias transversales/genéricas * G08: Conocimiento de las materias básicas y tecnologías, que capaciten para el aprendizaje y desarrollo de nuevos métodos y tecnologías, así como las que les doten de una gran versatilidad para adaptarse a nuevas situaciones. * G09: Capacidad para resolver problemas con iniciativa, toma de decisiones, autonomía y creatividad. Capacidad para saber comunicar y transmitir los conocimientos, habilidades y destrezas de la profesión de Ingeniero Técnico en Informática. Competencias específicas * E01: Capacidad para la resolución de los problemas matemáticos que puedan plantearse en la ingeniería. Aptitud para aplicar los conocimientos sobre: álgebra lineal; cálculo diferencial e integral; métodos numéricos; algorítmica numérica; estadística y optimización. * E03: Capacidad para comprender y dominar los conceptos básicos de matemática discreta, lógica, algorítmica y complejidad computacional, y su aplicación para la resolución de problemas propios de la ingeniería. * E07: Capacidad para diseñar, desarrollar, seleccionar y evaluar aplicaciones y sistemas informáticos, asegurando su fiabilidad, seguridad y calidad, conforme a principios éticos y a la legislación y normativa vigente * E12: Conocimiento y aplicación de los procedimientos algorítmicos básicos de las tecnologías informáticas para diseñar soluciones a problemas, analizando la idoneidad y complejidad de los algoritmos propuestos. * E13: Conocimiento, diseño y utilización de forma eficiente los tipos y estructuras de datos más adecuados a la resolución de un problema. * E14: Capacidad para analizar, diseñar, construir y mantener aplicaciones de forma robusta, segura y eficiente, eligiendo el paradigma y los lenguajes de programación más adecuados. * E21: Conocimiento y aplicación de los principios fundamentales y técnicas básicas de los sistemas inteligentes y su aplicación práctica. CONTENIDOS DE LA ASIGNATURA Relación sucinta de los contenidos (bloques temáticos en su caso) Conocimiento y aplicación de los principios fundamentales y técnicas básicas de los sistemas inteligentes y su aplicación práctica. Relación detallada y ordenación temporal de los contenidos * Bloque 1 (Introducción): 1. Introducción a la Inteligencia Artificial (2 horas) 2. Introducción al lenguaje de programación Python (6 horas) * Bloque 2 (Resolución de problemas mediante búsqueda) 3. Búsqueda (6 horas) 4. Búsqueda local y algoritmos genéticos (6 horas) 5. Planificación (6 horas) Bloque 3 (Conocimiento y razonamiento) 6. Representación del conocimiento y razonamiento mediante reglas (6 horas) 7. Representación y razonamiento con conocimiento probabilístico (8 horas) Bloque 4 (Aprendizaje) 8. Aprendizaje inductivo (4 horas) 9. Redes neuronales (6 horas) 10. Aprendizaje de modelos probabilísticos (6 horas) ACTIVIDADES FORMATIVAS Relación de actividades formativas del cuatrimestre Curso académico: 2012/2013 Última modificación: de 6

3 Clases teóricas Horas presenciales: Horas no presenciales: Metodología de enseñanza-aprendizaje: La metodología empleada en las actividades lectivas será activa, buscando en todo momento la implicación por parte del alumnado en el proceso de aprendizaje. Competencias que desarrolla: Todas. Clases prácticas Horas presenciales: Horas no presenciales: Metodología de enseñanza-aprendizaje: La metodología empleada en las actividades lectivas será activa, buscando en todo momento la implicación por parte del alumnado en el proceso de aprendizaje. Competencias que desarrolla: Todas. BIBLIOGRAFÍA Y OTROS RECURSOS DOCENTES Bibliografía general Artificial Intelligence : a Modern Approach Stuart Russell y Peter Norvig tercera Prentice Hall - International, 2010 Inteligencia Artificial: un enfoque moderno Stuart Russell y Peter Norvig Segunda Prentice Hall - International, 2004 Inteligencia Artificial (Modelos, Técnicas y Areas de Aplicación) Escolano, F. y otros Tomson 2003 Artificial Intelligence (Structures and Strategies for Complex Problem Solving G. F. Luger Sexta Thomson, 2009 Inteligencia artificial (Una nueva síntesis) N.J. Nilsson McGraw-Hill, 2001 Curso académico: 2012/2013 Última modificación: de 6

4 Artificial Intelligence (Foundations of Computational Agents) D. Poole, y A. Mackworth Cambridge University Press, 2010 Bibliografía específica Programación en Python 3 M. Summerfield Anaya Multimedia, 2009 Machine Learning T. Mitchell McGraw Hill, 1997 SISTEMAS Y CRITERIOS DE EVALUACIÓN Y CALIFICACIÓN Sistema de evaluación Evaluación por curso La evaluación por curso consta de exámenes parciales y/o trabajos. La nota por curso se obtiene a partir de las notas de los exámenes parciales y/o de los trabajos. Evaluación final Los alumnos que no hayan aprobado por curso podrán presentarse al examen final. Criterios de calificación La nota de la asignatura se obtendrá a partir de la evaluación de la parte teórica (70\%) y la parte práctica (30\%). Será necesario aprobar cada parte para superar la asignatura. * Parte teórica (70\%): - Evaluación por curso: dos exámenes escritos cuya suma supone el 70% de la nota. Cada grupo realizará estos exámenes en horario de clase. - Examen final (común para todos los grupos): 70% de la nota * Parte práctica (30%): - Un trabajo propuesto (30% de la nota). El trabajo se puede presentar tanto para la evaluación por curso (previa petición), como para la evaluación final. CALENDARIO DE EXÁMENES CENTRO: E.T.S. Ingeniería Informática 1 ª Convocatoria 5/2/2013 Hora: 0:0 Por definir CENTRO: E.T.S. Ingeniería Informática 2 ª Convocatoria 13/9/2013 Hora: 0:0 Por definir Curso académico: 2012/2013 Última modificación: de 6

5 TRIBUNALES ESPECÍFICOS DE EVALUACIÓN Y APELACIÓN Presidente: Vocal: Secretario: Primer suplente: Segundo suplente: Tercer suplente: MARIO DE JESUS PEREZ JIMENEZ JOSE ANTONIO ALONSO JIMENEZ JOAQUIN BORREGO DIAZ FRANCISCO FELIX LARA MARTIN MARIA JOSE HIDALGO DOBLADO JOSE LUIS RUIZ REINA Curso académico: 2012/2013 Última modificación: de 6

6 ANEXO 1: HORARIOS DEL GRUPO DEL PROYECTO DOCENTE Los horarios de las actividades no principales se facilitarán durante el curso. GRUPO: Clases Teór. Inteligencia Artificial GRUPO 2 TECN. INFORMÁTICAS (963762) Calendario del grupo CLASES DEL PROFESOR: RUIZ REINA, JOSE LUIS Lunes Del 24/09/12 al 30/09/12 Hora: De 17:30 a 19:30 AULA H1.10 Miércoles Del 24/09/12 al 30/09/12 Hora: De 19:30 a 21:30 AULA H1.10 Lunes Del 01/10/12 al 18/01/13 Hora: De 17:30 a 19:30 AULA H1.10 Curso académico: 2012/2013 Última modificación: de 6