Fichas de asignaturas 2013-14
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INTELIGENCIA ARTIFICIAL |
Asignaturas
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| Asignatura |
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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, así como de conexión a Internet para poder trabajar en casa la implementación de los ejercicios propuestos y acceder al campus virtual de la asignatura. La asistencia a tutorías presenciales y las consultas virtuales, permiten resolver las dudas planteadas durante el estudio y facilitan la 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.
Profesorado
| 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 al que pertenece la asignatura, entre las que el profesorado 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 |
| CT1 | Trabajo en equipo: capacidad de asumir las labores asignadas dentro de un equipo, así como de integrarse en él y trabajar de forma eficiente con el resto de sus integrantes | 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 |
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 formalismos lógicos y estructurados 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. |
24 | C15 CG02 CG05 G08 | |
| 02. Prácticas, seminarios y problemas | Realización de problemas sobre los distintos tópicos de la asignatura. |
12 | C15 | |
| 03. Prácticas de informática | Implementación de los métodos tratados en teoría utilizando un lenguaje de programación. |
24 | C15 CT1 G08 | |
| 10. Actividades formativas no presenciales | Realización de tareas de teoría y práctica propuestas que serán realizadas de forma individual o en grupos. |
86 | C15 CT1 G08 | |
| 12. Actividades de evaluación | Examen final de la asignatura |
4 | C15 |
Evaluación
Criterios Generales de Evaluación
Se realizará un examen final en las convocatorias oficiales donde se plantearán diversas cuestiones y problemas, así como la implementación de programas. Se valorarán los siguientes aspectos: - 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 |
| 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 CT1 |
| 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 calificación final constará de la nota de las prácticas (10%) y la nota del examen final (90%). La nota de las prácticas a lo largo del curso será tenida en cuenta cuando se hayan entregado al menos, el 80% de las prácticas solicitadas para evaluación. En el caso de que no se alcance este porcentaje de entrega, la nota de prácticas será valorada con 0 puntos. El Examen Final constará de una serie de cuestiones, problemas e implementaciones que se valorará con hasta el 90% de la nota final.
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
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C15 CG02 CT1 G08 | R01 |
2. REPRESENTACIÓN DEL CONOCIMIENTO
2.1 Agentes Inteligentes basados en la lógica proposicional y en la lógica de primer orden
Sintaxis y Semántica
Mecanismos de Inferencia
2.2 Agentes Inteligentes basados en reglas
Mecanismos de Inferencia
Técnicas de Equiparación
Resolución de Conflictos
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C15 CG05 CT1 | 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
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C15 CG05 CT1 | R05 R06 R04 |
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.
El presente documento es propiedad de la Universidad de Cádiz y forma parte de su Sistema de Gestión de Calidad Docente. En aplicación de la Ley 3/2007, de 22 de marzo, para la igualdad efectiva de mujeres y hombres, así como la Ley 12/2007, de 26 de noviembre, para la promoción de la igualdad de género en Andalucía, toda alusión a personas o colectivos incluida en este documento estará haciendo referencia al género gramatical neutro, incluyendo por lo tanto la posibilidad de referirse tanto a mujeres como a hombres.
