Fichas de asignaturas 2012-13
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INTELIGENCIA ARTIFICIAL |
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Asignatura |
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Profesores |
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Competencias |
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Resultados Aprendizaje |
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Actividades Formativas |
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Sistemas de Evaluación |
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Contenidos |
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Bibliografía |
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Código | Nombre | |||
Asignatura | 21714013 | INTELIGENCIA ARTIFICIAL | Créditos Teóricos | 3,75 |
Título | 21714 | GRADO EN INGENIERÍA INFORMÁTICA | Créditos Prácticos | 3,75 |
Curso | 2 | Tipo | Obligatoria | |
Créd. ECTS | 6 | |||
Departamento | C137 | INGENIERÍA INFORMÁTICA |
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Requisitos previos
Es recomendable que el alumno haya adquirido las competencias correspondientes a las materias de los semestres anteriores
Recomendaciones
Se recomienda al alumno la asistencia a las clases, así como el estudio y el trabajo continuado sobre los contenidos de la asignatura. Se recomienda disponer de un ordenador personal para poder trabajar en casa la implementación de los ejercicios propuestos, así como de conexión a Internet para poder acceder al campus virtual de la asignatura. Se recomienda la utilización de las horas de tutorías, tanto presenciales como virtuales, de forma que se puedan resolver las dudas planteadas durante el estudio y realización de las actividades semanales propuestas en la asignatura. El material facilitado al alumno a través del campus virtual constituye la base para desarrollar los contenidos de cada tópico, pero se hace necesario la consulta de dudas y el estudio en profundidad de los distintos tópicos utilizando la bibliografía recomendada en la asignatura.
Profesores
Nombre | Apellido 1 | Apellido 2 | C.C.E. | Coordinador | |
Elisa | Guerrero | Vázquez | Profesora Titular de Universidad | S |
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Esther Lidia | Silva | Ramírez | Profesora Contratada Doctora | N |
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Competencias
Se relacionan aquí las competencias de la Materia/módulo o título a que pertenece la asignatura, entre las que el profesor podrá indicar las relacionadas con la asignatura.
Identificador | Competencia | Tipo |
C15 | Conocimiento y aplicación de los principios fundamentales y técnicas básicas de los sistemas inteligentes y su aplicación práctica. | ESPECÍFICA |
CG02 | Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio. | GENERAL |
CG05 | Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía. | GENERAL |
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. | ESPECÍFICA |
T01 | Capacidad para la resolución de problemas | GENERAL |
T03 | Capacidad de organización y planificación. | GENERAL |
T04 | Capacidad de aplicar los conocimientos en la práctica. | GENERAL |
T09 | Creatividad y espíritu inventivo en la resolución de problemas científicotécnicos. | GENERAL |
T17 | Capacidad para el razonamiento crítico. | GENERAL |
T18 | Comportamiento asertivo. | GENERAL |
Resultados Aprendizaje
Identificador | Resultado |
R01 | Conocer los fundamentos básicos de la Inteligencia Artificial, los Agentes Inteligentes, su evolución histórica y sus áreas de aplicación. |
R05 | Conocer y saber aplicar las estrategias más adecuadas para la resolución de problemas basados en búsqueda de la solución en espacios de estados. |
R06 | Implementar correctamente los algoritmos desarrollados en un lenguaje de programación. |
R04 | Realizar la formalización de problemas de búsqueda utilizando la información específica del dominio del problema. |
R02 | Realizar la representación del conocimiento humano de acuerdo a los formalismos lógicos de representación. |
R03 | Saber realizar inferencias sobre los sistemas implementados para obtener nuevo conocimiento. |
Actividades formativas
Actividad | Detalle | Horas | Grupo | Competencias a desarrollar |
01. Teoría | Impartición de los contenidos teóricos y resolución de cuestiones y ejercicios sencillos que ilustren dichos contenidos. |
30 | C15 CG02 CG05 G08 T01 T03 T04 T09 T17 T18 | |
02. Prácticas, seminarios y problemas | Realización de problemas sobre los distintos tópicos de la asignatura. |
10 | C15 T01 T04 T09 T17 T18 | |
03. Prácticas de informática | Implementación de los métodos tratados en teoría utilizando un lenguaje de programación. |
20 | C15 G08 T01 T04 T09 T17 T18 | |
10. Actividades formativas no presenciales | Realización de tareas de teoría y práctica propuestas que serán realizadas de forma individual o en grupos. |
86 | C15 G08 T01 T03 T04 T09 | |
12. Actividades de evaluación | Examen final de la asignatura |
4 | C15 |
Evaluación
Criterios Generales de Evaluación
En los cuestionarios se valorará que las respuestas sean correctas. En la resolución de cuestiones y problemas prácticos, así como la implementación de programas y realización del examen final se valorarán los siguientes aspectos: - Cumplimiento de las diferentes actividades prácticas en plazo y/o forma. - Correcta expresión escrita. - Claridad y precisión en el proceso de resolución de ejercicios. - Corrección en la solución de los problemas. - Adecuada aplicación de los conocimientos teóricos a la práctica. - Uso de un buen estilo de programación. - Documentación de programas. - Corrección, claridad y eficiencia de los programas. Adecuación a los principios de la materia en cuestión.
Procedimiento de Evaluación
Tarea/Actividades | Medios, Técnicas e Instrumentos | Evaluador/es | Competencias a evaluar |
Cuestionario final: constará de un cuestionario de preguntas de tipo test. | El cuestionario final será realizado en las correspondientes convocatorias oficiales de exámenes. Este cuestionario se realizará a partir de una batería de cuestiones que estarán disponibles en el Campus Virtual a lo largo del curso, como parte de las actividades propuestas no presenciales de cada tema. |
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C15 T18 |
Entrega de ejercicios prácticos: Se solicitará a los alumnos la entrega de varios ejercicios que se deberán resolver y entregar durante las sesiones de laboratorio. | La entrega se realizará a través del Campus Virtual. |
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C15 CG02 T18 |
Examen final: constará de cuestiones teóricas, prácticas, resolución de problemas e implementaciones en el lenguaje de programación usado en la asignatura. | Los exámenes serán realizados en las correspondientes convocatorias oficiales de exámenes. |
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C15 CG02 CG05 G08 |
Procedimiento de calificación
La evaluación se realizará a través de la entrega de varios ejercicios prácticos y la realización de un Cuestionario Final y un Examen Final. La entrega y correcta resolución de los ejercicios prácticos a lo largo del curso se valorará con hasta el 10% de la nota final. El cuestionario de 20 preguntas de tipo test tendrá una calificación máxima del 10% de la nota final y tiene carácter eliminatorio. Las respuestas erróneas restarán la mitad de las respuestas correctas y para superar el cuestionario se habrá de obtener una nota igual o superior al 5% de la nota final. La superación del cuestionario permitirá la evaluación del examen final así como de las prácticas de laboratorio entregadas. El Examen Final constará de una serie de cuestiones, problemas e implementaciones que se valorará con hasta el 80% de la nota final. En caso de no superar el Cuestionario la calificación final constará de la nota obtenida en este cuestionario. En caso de superar el Cuestionario Final, la calificación final constará de la nota obtenida en el cuestionario, la nota de las prácticas y la nota del examen final. Calificación Final (Nota Cuestionario>=5%) = Nota Cuestionario + Nota Prácticas + Nota Examen Final Calificación Final (Nota Cuestionario<5%)= Nota Cuestionario
Descripcion de los Contenidos
Contenido | Competencias relacionadas | Resultados de aprendizaje relacionados |
1. INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL 1.1.Definición y conceptos básicos en IA 1.2.Revisión Histórica 1.3.Áreas de Aplicación, estado actual de la materia |
C15 CG02 G08 | R01 |
2. REPRESENTACIÓN DEL CONOCIMIENTO 2.1 Agentes Inteligentes basados en la lógica proposicional Sintaxis y Semántica Mecanismos de Inferencia 2.2 Agentes Inteligentes basados en la lógica de primer orden Sintaxis y Semántica de la lógica de primer orden Mecanismos de Inferencia |
C15 CG05 T01 T04 T09 T17 T18 | R04 R02 R03 |
3. TÉCNICAS DE BÚSQUEDA 3.1 Búsqueda No Informada 3.2. Búsqueda Heurística Búsqueda Voraz y Algoritmo A* Búsqueda Gradiente y Haz Local 3.3 Búsqueda entre Adversarios Evaluación minimax Poda alfa-beta |
C15 CG05 T01 T03 T04 T09 T18 | R01 R05 R06 |
Bibliografía
Bibliografía Básica
RUSSELL, S. y NORVIG, P.(2003): Artificial Intelligence: A Modern Approach. Prentice Hall, 2003.
GABBAY D. M. (1998): Handbook of logic in artificial intelligence and logic programming. Clarendon, Oxford, 1998.
FERNÁNDEZ S., GONZÁLEZ J. y MIRA J. (2003):Problemas Resueltos de Inteligencia Artificial Aplicada. Búsqueda y Representación. Pearson, Madrid.
Bibliografía Específica
KOWALSKI R. (1986): Lógica, programación e inteligencia . Díaz de Santos, Madrid, 1986.
IRANZO P. J. y ALPUENTE M. (2007): Programación lógica : teoría y práctica. Pearson Educación, Madrid, 2007.
BRATKO, I. W. (1990): Prolog : programming for artificial intelligence. Addison-Wesley, cop. 1990.
WINSTON, P. H. (1994): Inteligencia Artificial. 3ª Edición, Addison-Wesley Iberoamericana, Wilmington, Delaware, EE.UU.
PALMA MÉNDEZ T., MARÍN MORALES R. (2008): Inteligencia artificial: métodos, técnicas y aplicaciones. McGraw-Hill, 2008.
NILSSON N (2001): Inteligencia Artificial: Una nueva síntesis. McGrawHill, 2001.
RICH, E. and KNIGHT, K., (1997): Inteligencia artificial. McGraw-Hill Interamericana, 1997.
Bibliografía Ampliación
ESCOLANO F., CAZORLA M.A. , ALFONSO M.I., COLOMINA O. y LOZANO M.A. (2003): Inteligencia Artificial. Modelos, Técnicas y Áreas de Aplicación. Thomson, Madrid, 2003.Morgan Kaufmann Publishers, San Mateo, CA, 1992.
NORVIG P. (1992): Paradigms of AI programming: Case studies in Common Lisp.
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