Fichas de asignaturas 2014-15
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INTELIGENCIA ARTIFICIAL |
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Asignatura |
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Profesorado |
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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 |
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
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. |
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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. |
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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. |
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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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