- Info
Fichas de asignaturas 2014-15
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Código |
Nombre |
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Asignatura |
21714031 |
SISTEMAS INTELIGENTES
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Créditos Teóricos |
2.5 |
Título |
21714 |
GRADO EN INGENIERÍA INFORMÁTICA |
Créditos Prácticos |
5 |
Curso |
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3 |
Tipo |
Obligatoria |
Créd. ECTS |
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6 |
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Departamento |
C137 |
INGENIERÍA INFORMÁTICA |
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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, 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
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Apellido 1
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Apellido 2
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C.C.E.
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Coordinador
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Elisa |
Guerrero |
Vázquez |
Profesora Titular de Universidad |
S |
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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
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Competencia
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Tipo
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CG08 |
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 |
GENERAL |
CO04 |
Capacidad para conocer los fundamentos, paradigmas y técnicas propias de los sistemas inteligentes y analizar, diseñar y construir sistemas, servicios y aplicaciones informáticas que utilicen dichas técnicas en cualquier ámbito de aplicación |
ESPECÍFICA |
CO05 |
Capacidad para adquirir, obtener, formalizar y representar el conocimiento humano en una forma computable para la resolución de problemas mediante un sistema informático en cualquier ámbito de aplicación, particularmente los relacionados con aspectos de computación, percepción y actuación en ambientes o entornos inteligentes |
ESPECÍFICA |
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 |
TRANSVERSAL |
Resultados Aprendizaje
Identificador
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Resultado
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R06 |
Conocer los distintos modelos con conocimiento impreciso o incierto de representación del conocimiento.
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R04 |
Conocer y saber aplicar las principales metaheurísticas basadas en poblaciones, tales como algoritmos genéticos y cúmulos de partículas. |
R03 |
Conocer y saber aplicar las principales metaheurísticas basadas en trayectorias, tales como enfriamiento simulado y búsqueda tabú. |
R08 |
Conocer y saber manipular el comportamiento bajo incertidumbre. |
R02 |
Definir modelos de resolución de problemas de satisfacción de restricciones, y analizar el uso de la búsqueda heurística en la resolución de estos problemas. |
R07 |
Estudiar las ontologías como modelos de representación de conocimiento, así como estudiar distintos métodos y metodologías de construcción de ontologías. |
R01 |
Profundizar en las componentes básicas de un Sistema Inteligente a través de la descripción e identificación de problemas de optimización y búsqueda. |
R05 |
Revisar distintos modelos de representación de conocimiento y saber determinar el modelo más apropiado de acuerdo al conocimiento adquirido. |
Actividades formativas
Actividad
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Detalle
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Horas
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Grupo
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Competencias a desarrollar
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01. Teoría |
Impartición de los contenidos teóricos y
resolución de cuestiones y ejercicios sencillos
que ilustren dichos contenidos. |
20 |
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CG08
CO04
CO05
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02. Prácticas, seminarios y problemas |
Realización de problemas sobre los distintos
tópicos de la asignatura. |
10 |
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03. Prácticas de informática |
Implementación de los métodos estudiados en
teoría utilizando un lenguaje de programación.
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30 |
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CG08
CO04
CO05
CT1
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10. Actividades formativas no presenciales |
Realización de tareas de teoría y práctica
propuestas que serán realizadas de forma
individual o en grupos. |
86 |
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CG08
CO04
CO05
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12. Actividades de evaluación |
Examen final de la asignatura. |
4 |
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CO04
CO05
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Evaluación
Criterios Generales de Evaluación
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
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Medios, Técnicas e Instrumentos
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Evaluador/es
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Competencias a evaluar
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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. |
- Profesor/a
- Autoevaluación
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CO04
CO05
CT1
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Examen final: constará de cuestiones teóricas, prácticas, resolución de problemas e implementaciones en el lenguaje de programación usado en la asignatura.
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CO04
CO05
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Procedimiento de calificación
La evaluación se realizará a través de la entrega de varios ejercicios prácticos
y la realización de un Examen Final.
La entrega y correcta resolución de los ejercicios prácticos a lo largo del
curso se valorará con hasta el 20% de la nota final, cuando se haya entregado al
menos el 95% de los trabajos solicitados.
El Examen Final constará de una serie de cuestiones, problemas e implementaciones
que se valorará con hasta el 80% de la nota final.
Calificación Final = Nota Prácticas + Nota Examen Final
Descripcion de los Contenidos
Contenido
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Competencias relacionadas
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Resultados de aprendizaje relacionados
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1. Técnicas Avanzadas de Optimización y Búsqueda
1.1 Técnicas de Búsqueda con Satisfacción de Restricciones
1.2 Metaheurísticas basadas en trayectorias
1.3 Metaheurísticas basadas en poblaciones
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CG08
CO04
CT1
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R04
R03
R02
R01
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2. Representación del Conocimiento
2.1 Sistemas basados en conocimiento
2.2 Sistemas para la creación de ontologías
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CG08
CO04
CO05
CT1
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R04
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3. Comportamiento bajo incertidumbre
3.1 Método probabilista clásico
3.2 Redes bayesianas
3.3 Factores de certeza
3.4 Lógica difusa
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CO05
CT1
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R08
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Bibliografía
Bibliografía Básica
1. Inteligencia Artificial: Un Enfoque Moderno. Stuart Russell y Peter Norvig 2ª Edición. Pearson-Prentice Hall, Madrid 2005. 2. Inteligencia Artificial: Una nueva síntesis. Nils Nilsson. McGrawHill, Madrid 2001.
Bibliografía Específica
1. How to Solve It: Modern Heuristics, 2nd Ed. Zbigniew, Michalewicz, David B. Fogel. Springer, 2004. 2. Handbook of Evolutionary Computation.T. Bäck, D. Fogel, and Z. Michalewicz. IOP Publishing and Oxford University Press, New York and Bristol (UK), 1997. 3. Semantic Web: Concepts, Technologies and Applications. K. Breitman, M. A. Casanova, W. Truszkowski. Springer, 2007.
Bibliografía Ampliación
1. Artificial Intelligence: Structures and Strategies for Complex Problem Solving, Sixth Ed. George. F. Luger. Pearson International Edition, 2009. 2. Inteligencia artificial e ingeniería del conocimiento. Pajares Martin-Sanz, Gonzalo y Santos Peñas, Matilde. Editorial ra-ma, 2005. 3. A Semantic Web Primer (2ª edición). Antoniou, Grigoris; Frank van Harmelen. Cambridge, MA: The MIT Press, 2004.
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