Fichas de asignaturas 2015-16
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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 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 |
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. Los alumnos son responsables de proteger sus ficheros y datos personales, incluyendo sus contraseñas de acceso al correo electrónico y al campus virtual. La copia total o parcial de exámenes o prácticas, así como cualquier otro tipo de fraude detectado por los profesores, podrá ser motivo de SUSPENSO INMEDIATO EN TODAS LAS CONVOCATORIAS del curso académico para todos los implicados, sea cual fuere su papel. En particular, se informa de que las entregas electrónicas podrán almacenarse durante un plazo de 5 años para ulteriores comprobaciones.
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.
GIARRATANO J., RILEY G. (2001): Sistemas expertos: principios y programación. Thomsom, 2001.
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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