Guía Docente
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- Milagros Lozano Henríquez
- hace 5 años
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1 Guía Docente Inteligencia Artificial Artificial Intelligence Grado en Ingeniería Informática Presencial Rev. 10 Universidad Católica San Antonio de Murcia Tlf: (+34)
2 29/04/ :02 Índice Inteligencia Artificial...3 Breve descripción de la asignatura...3 Requisitos Previos...3 Objetivos de la asignatura...3 Competencias...4 Competencias transversales... 4 Competencias específicas... 4 Metodología...5 Temario...5 Programa de la enseñanza teórica... 5 Programa de la enseñanza práctica... 6 Relación con otras materias...6 Sistema de evaluación...6 Convocatoria de Febrero/Junio:... 6 Convocatoria de Septiembre:... 6 Bibliografía...7 Bibliografía básica... 7 Bibliografía complementaria... 7 Web relacionadas...7 Recomendaciones para el estudio y la docencia...7 Material necesario...8 Tutorías...8 2
3 Inteligencia Artificial Módulo: Sistemas Inteligentes. Materia: Inteligencia Artificial. Carácter: Obligatoria. Nº de créditos: 6 ECTS. Unidad Temporal: 4º Curso - 1er Cuatrimestre. Profesor de la asignatura: Andrés Bueno Crespo (web profesorado). abueno@ucam.edu Horario de atención a los alumnos/as: Lunes y martes de 13:00 a 14:00 Profesor coordinador de curso: Alberto Caballero Martínez Breve descripción de la asignatura En esta asignatura se abordan de forma sistemática los distintos aspectos a cubrir en el campo de la inteligencia artificial. Comprendiendo la búsqueda inteligente de soluciones, las distintas técnicas de aprendizaje, las técnicas básicas de interpretación del lenguaje y planificación óptima de trayectorias. Brief Description This course deals with different aspects used in the field of artificial intelligence. Understanding the intelligent pursuit of solutions, different learning techniques, basic techniques of language interpretation and planning optimal trajectories. Requisitos Previos No se establecen requisitos. Objetivos de la asignatura 1. Conocer los fundamentos de la inteligencia artificial. 2. Comprender la representación del conocimiento y del razonamiento. 3. Saber identificar los modelos de aprendizaje máquina y aplicarlo en la toma de decisiones. 4. Saber trabajar con redes neuronales, lógica fuzzy y aprendizaje evolutivo. 5. Conocer y utilizar la planificación. 3
4 Competencias Competencias transversales 1. Capacidad de análisis y síntesis. 2. Capacidad de resolución de problemas y toma de decisiones. 5. Razonamiento crítico. 8. Creatividad. Competencias específicas 12. Aprender de manera autónoma nuevos conocimientos y técnicas adecuadas para la concepción, el desarrollo o la explotación de sistemas informáticos. 13. Comunicar de forma efectiva, tanto por escrito como oral: conocimientos, procedimientos, resultados e ideas relacionadas con las TIC y, concretamente de la Informática, conociendo su impacto socioeconómico. 15. Concebir y llevar a cabo proyectos informáticos utilizando los principios y metodologías propios de la ingeniería. 19. Concebir, desarrollar y mantener sistemas y aplicaciones software empleando diversos métodos de ingeniería del software y lenguajes de programación adecuados al tipo de aplicación a desarrollar manteniendo los niveles de calidad exigidos. 21. Proponer, analizar, validar, interpretar, instalar y mantener soluciones informáticas en situaciones reales en diversas áreas de aplicación dentro de una organización. 22. Concebir, desplegar, organizar y gestionar sistemas y servicios informáticos en contextos empresariales o institucionales para mejorar sus procesos de negocio, responsabilizándose y liderando su puesta en marcha y mejora continua, así como valorar su impacto económico y social. 4
5 Metodología Metodología Horas Clases magistrales 20 Laboratorio 18 Tutorías 12 Exposición de trabajos 5 Exámenes 5 Estudio personal 60 Preparación trabajos 25 Actividades aprendizaje virtual 5 Horas de trabajo presencial 60 (40 %) Horas de trabajo no presencial 90 (60 %) TOTAL Temario Programa de la enseñanza teórica Tema 1. Fundamentos de la IA. 1. Introducción. 2. Búsqueda heurística. 3. Búsqueda en problemas de juegos. 4. Sistemas basados en lógica y reglas. 5
6 Tema 2. Aprendizaje. 1. Aprendizaje bayesiano. 2. Lógica fuzzy. 3. Redes neuronales. 4. Aprendizaje de árboles de decisión. 5. Aprendizaje evolutivo. Tema 3. Planificación y Scheduling. 1. Planificación. 2. Scheduling. Programa de la enseñanza práctica Práctica 1. Búsqueda heurística. Práctica 2. Lógica fuzzy. Práctica 3. Redes Neuronales. Práctica 4. Aprendizaje evolutivo. Relación con otras materias Ingeniería del conocimiento, procesamiento de Imágenes, minería de datos, visión artificial, Informática Gráfica, Probabilidad y Modelos Aleatorios. Sistema de evaluación Convocatoria de Febrero/Junio: - Parte teórica: 60% pruebas escritas (conocimientos desarrollados en lección magistral y clases teórico-prácticas). - Parte práctica: 40% prueba práctica (en grupo de trabajo, demostración de habilidades y competencias). Convocatoria de Septiembre: - Parte teórica: 60% pruebas escritas (conocimientos desarrollados en lección magistral y clases teórico-prácticas). - Parte práctica: 40% prueba práctica (demostración de habilidades y competencias). 6
7 Bibliografía Bibliografía básica Palma, J., Marín, R. Inteligencia Artificial. Técnicas, métodos y aplicaciones. McGraw-Hill Martín del Rio, B. Redes Neuronales y Sistemas Borrosos. Madrid: Ra-Ma, Russell, S., Norvig, P. Inteligencia Artificial. Un enfoque Moderno. Madrid, Prentice Hall, 2ª Ed., Escolano, F., Cazorla, M.A., Alfonso, Mª I., Colomina O. y Lozano, M.A. Inteligencia Artificial. Modelos, técnicas y áreas de aplicación. Madrid: Thomson Paraninfo, Russell, S., P. Norvig. Artificial Intelligence: A Modern Approach. Prentice Hall, Bibliografía complementaria Pajares Martinsanz, G. y Santos Peñas, M. Inteligencia Artificial e Ingeniería del Conocimiento. Madrid: Ra-Ma, Hart, P. E., Duda, R. O. y Stock, D. G. Pattern Classification. Wiley Interscience, 2nd Edition, Web relacionadas Asociación Española de Inteligencia Artificial: ( Recomendaciones para el estudio y la docencia La asignatura requiere un seguimiento continuo por parte del alumno, ya que el contenido de cada tema se basa en lo explicado en temas anteriores. Por ello, se recomienda estudiar conforme se desarrollen los contenidos en clase y realizar los ejercicios propuestos. La metodología de estudio más aconsejable para todo el temario es la de la lectura-estudio de los apuntes elaborados por el equipo docente, y del estudio-resolución de problemas y ejercicios resueltos. También es interesante la lectura de los textos complementarios o de apoyo. 7
8 Para el desarrollo exitoso de la asignatura se hace necesario seguir las indicaciones suministradas mediante el campus virtual, así como el cumplimiento de las fechas de entrega de cada tarea. Material necesario Para el normal desarrollo de la asignatura el alumno necesitará: Fotocopias de las transparencias de clase Acceso a la bibliografía recomendada Ordenador con acceso a Internet Tutorías Se propondrán ejercicios para resolver por grupos, así como presentaciones orales de los mismos. La valoración dependerá de la calidad general del trabajo, las habilidades y actitudes expuestas. También se resolverán dudas planteadas por los alumnos. 8
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