Fichas de asignaturas 2016-17
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SISTEMAS INTELIGENTES |
Asignaturas
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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 | 21714031 | SISTEMAS INTELIGENTES | Créditos Teóricos | 2.5 |
| Título | 21714 | GRADO EN INGENIERÍA INFORMÁTICA | Créditos Prácticos | 5 |
| Curso | 3 | Tipo | Obligatoria | |
| Créd. ECTS | 6 | |||
| Departamento | C137 | INGENIERÍA INFORMÁTICA |
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 | Apellido 1 | Apellido 2 | C.C.E. | Coordinador | |
| 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 | Competencia | Tipo |
| 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 | Resultado |
| R06 | Conocer los distintos modelos con conocimiento impreciso o incierto de representación del conocimiento. |
| 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 | Detalle | Horas | Grupo | Competencias a desarrollar |
| 01. Teoría | Impartición de los contenidos teóricos y resolución de cuestiones y ejercicios sencillos que ilustren dichos contenidos. |
20 | CG08 CO04 CO05 | |
| 02. Prácticas, seminarios y problemas | Realización de problemas sobre los distintos tópicos de la asignatura. |
10 | ||
| 03. Prácticas de informática | Implementación de los métodos estudiados en teoría utilizando un lenguaje de programación. |
30 | CG08 CO04 CO05 CT1 | |
| 10. Actividades formativas no presenciales | Realización de tareas de teoría y práctica propuestas que serán realizadas de forma individual o en grupos. |
86 | CG08 CO04 CO05 | |
| 12. Actividades de evaluación | Examen final de la asignatura. |
4 | CO04 CO05 |
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. 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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CO04 CO05 CT1 |
| Examen final o parcial: constarán de cuestiones teóricas, prácticas, resolución de problemas e implementaciones en el lenguaje de programación usado en el bloque temático en cuestión. |
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CO04 CO05 | |
| Presentación oral de los problemas propuestos asignados, describiendo la metodología seguida y los resultados alcanzados | Usando medios audiovisuales que ayuden a la descripción de la metodología y resultados alcanzados |
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CG08 CO04 CO05 CT1 |
Procedimiento de calificación
La evaluación final podrá realizarse bien mediante una evaluación continua o bien mediante un examen final en las convocatorias oficiales. La evaluación continua constará de: entrega de los ejercicios propuestos en clase, realización de exámenes parciales de cada bloque temático y presentación oral al resto de la clase de la metodología seguida para la resolución de uno o varios problemas así como los resultados obtenidos, estos problemas serán propuestos por la profesora a lo largo del curso. Para aprobar la asignatura por evaluación continua, hay que haber hecho entrega de al menos el 80% de los ejercicios propuestos en cada clase. Además hay que obtener una nota no inferior a 4 en cada examen parcial y en las presentaciones orales. Calificación Evaluación Continua = 60% Exámenes Parciales + 40% Problemas planteados junto con su presentación oral El Examen Final constará de una serie de cuestiones, problemas e implementaciones que se valorará con hasta el 100% de la nota final. Calificación Final = Nota Examen Final
Descripcion de los Contenidos
| Contenido | Competencias relacionadas | Resultados de aprendizaje relacionados |
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 | R04 R03 R02 R01 |
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 | R04 |
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 | R08 |
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. Introduction to Fuzzy Logic using MATLAB (2010) S.N. Sivanandam, S. Sumathi , S. N. Deepa
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.
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.
