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Fichas de asignaturas 2014-15


INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Asignaturas
 

  Código Nombre    
Asignatura 21714013 INTELIGENCIA ARTIFICIAL Créditos Teóricos 3
Título 21714 GRADO EN INGENIERÍA INFORMÁTICA Créditos Prácticos 4.5
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  
María de la Paz Guerrero Lebrero Profesor Sustituto Interino N
Elisa Guerrero Vázquez Profesora Titular de Universidad S
Manuel López Coello Profesor Asociado N
Esther Lidia Silva Ramírez Profesora Contratada Doctora N

 

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
CB2 Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vacación 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
CB5 Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía GENERAL
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
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 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 CG08
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 CG08 CT1
10. Actividades formativas no presenciales
Realización de tareas de teoría y práctica
propuestas que serán realizadas de forma
individual o en grupos.

86 C15 CG08 CT1
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 podrán
plantear diversas cuestiones y problemas para su resolución e implementación. Se
valorarán los siguientes aspectos:
- Correcta expresión escrita.
- Claridad y precisión en la resolución de los problemas planteados.
- 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.
  • Profesor/a
C15 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.
  • Profesor/a
C15 CG08
Realización de cuestionarios sobre los contenidos teórico-prácticos estudiados en la asignatura. A través de cuestionarios que se realizarán en cada sesión de laboratorio. Preferentemente se utilizarán los recursos del campus virtual para plantear las preguntas y recoger las respuestas de los alumnos.
  • Profesor/a
C15 CG08

 

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 por el profesor. En
el caso de que no se alcance este porcentaje de entrega, la nota de prácticas
será valorada con 0 puntos.
La nota de prácticas se calculará a partir de las respuestas correctas que se
hayan realizado a lo largo de los cuestionarios que para cada sesión de prácticas
de informática se planteará. Cuando se haya realizado el 80% de las entregas esta
nota se calculará como:  NºRespuestasCorrectas/NºTotal de Cuestiones.

El Examen Final constará de una serie de cuestiones, problemas e implementaciones
que se valorará con hasta el 90% de la nota total.

 

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 CG08 CT1 R01
            2. REPRESENTACIÓN DEL CONOCIMIENTO
2.1 Introducción a las principales técnicas de representación del conocimiento
2.2 Ontologías y Agentes Inteligentes basados en reglas
Mecanismos de Inferencia
Técnicas de Equiparación
Resolución de Conflictos


        
C15 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

        
C15 CT1 R05 R06 R04

 

Bibliografía

Bibliografía Básica

RUSSELL, S. y NORVIG, P.(2003): Artificial Intelligence: A Modern Approach. Prentice Hall, 2003.

BORRAJO D., JURISTO N., MARTÍNEZ V. y PAZOS J.(1993): Inteligencia Artificial. Métodos y Técnicas. Centro de Estudios Universitarios Ramón Areces, Madrid, 1993.

RICH, E. and KNIGHT, K., (1997): Inteligencia artificial. McGraw-Hill Interamericana, 1997.

FERNÁNDEZ S., GONZÁLEZ J. y MIRA J. (2003):Problemas Resueltos de Inteligencia Artificial Aplicada. Búsqueda y Representación. Pearson, Madrid.

 

Bibliografía Específica

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.

 

 

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.

NORVIG P. (1992): Paradigms of AI programming: Case studies in Common Lisp.      

GABBAY D. M. (1998): Handbook of logic in artificial intelligence and logic programming. Clarendon, Oxford, 1998.        

 

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