FUNDAMENTOS DE SISTEMAS INTELIGENTES
GRADO EN INGENIERÍA INFORMÁTICA
Curso 2017/2018
1. Datos de la asignatura
(Fecha última modificación: 20-06-18 12:09)- Código
- 101129
- Plan
- ECTS
- 6.00
- Carácter
- OBLIGATORIA
- Curso
- 4
- Periodicidad
- Primer Semestre
- Idioma
- ESPAÑOL
- Área
- INGENIERÍA DE SISTEMAS Y AUTOMÁTICA
- Departamento
- Informática y Automática
- Plataforma Virtual
Datos del profesorado
- Profesor/Profesora
- Vidal Moreno Rodilla
- Grupo/s
- A (Teoría) PA1
- Centro
- Fac. Ciencias
- Departamento
- Informática y Automática
- Área
- Ingeniería de Sistemas y Automática
- Despacho
- -
- Horario de tutorías
- Consultar página asignatura
- URL Web
- https://produccioncientifica.usal.es/investigadores/57070/detalle
- vmoreno@usal.es
- Teléfono
- F3007
- Profesor/Profesora
- Jesús Fernando Rodríguez Aragón
- Grupo/s
- PA2, PA3
- Centro
- Fac. Ciencias
- Departamento
- Informática y Automática
- Área
- Ciencia de la Computación e Inteligencia Artific.
- Despacho
- F3103
- Horario de tutorías
- Concertar cita por correo electrónico
- URL Web
- http://diaweb.usal.es/diaweb/personas/jraragon
- jraragon@usal.es
- Teléfono
- 923294500 (ext. 6098)
2. Sentido de la materia en el plan de estudios
Bloque formativo al que pertenece la materia.
La asignatura pertenece a la materia de SISTEMAS INTELIGENTES (12créditos ECTS), integrada por:
- La asignatura obligatoria de Fundamentos de Sistemas Inteligentes (4º,C1);
- La asignatura optativa de Robótica (4º, C2).
Papel de la asignatura.
Proporciona los conocimientos y competencias esenciales del bloque formativo. Este bloque formativo permite cumplir con las competencias principales de la Inteligencia Artificial en el ámbito del Grado en Ingeniería Informática
3. Recomendaciones previas
Se recomienda haber cursado y superado las asignaturas de la materia de PROGRAMACION
4. Objetivo de la asignatura
- Comprender las limitaciones de las soluciones algorítmicas tradicionales y la forma en que la Inteligencia Artificial permite su resolución.
- Conocer los prinicpales paradigmas que provee la Inteligencia Artificial para la representación de información, implementación y ejercicio de procedimientos de búsqueda con heurísticas.
- Conocer los métodos para realizar actividades que se pueden clasificar como inteligentes: deducir, buscar, clasificar, aprender, jugar...
- Analizar las características que dispone un entorno para el correspondiente diseño de agente inteligente.
- Manajar los principales fundamentos arquitectónicos del software de control haciendo especial hicapié en los planteamientos de la Inteligencia Artificial utilizados.
5. Contenidos
Teoría.
BLOQUE I.- La representación del conocimiento
BLOQUE II.- Estrategias de búsqueda. Heurísticas
BLOQUE III.- Sistemas basados en el conocimiento
BLOQUE IV.- Agentes inteligentes: un enfoque integrador
BLOQUE V.- El problema del aprendizaje
Práctica.
BLOQUE I. Lenguaje LISP
BLOQUE II. Problemas de Búsqueda
BLOQUE III. Sistemas Expertos
6. Competencias a adquirir
Básicas / Generales.
CT3, CT6,CT8,CT9,CT12,CT13,CT14, CT16,CT17,CT18,CT19,CT20, CT21
Específicas.
Comunes:
CC8, CC15
Tecnología específica:
TI2, CO4
7. Metodologías
Las actividades formativas que se proponen para esta materia son las siguientes:
Actividades presenciales:
Lección magistral: exposición de teoría y resolución de problemas
Realización de prácticas guiadas en laboratorio
Seminarios tutelados para grupos pequeños con exposición de trabajos
Sesiones de tutorías, seguimiento y evaluación, individuales o en grupo
Exposición de trabajos y pruebas de evaluación
Actividades no presenciales:
Estudio autónomo por parte del estudiante
Revisión bibliográfica y búsqueda de información
Realización de trabajos, prácticas libres, informes de prácticas…
8. Previsión de Técnicas (Estrategias) Docentes
9. Recursos
Libros de consulta para el alumno.
"Inteligencia Artificial: Un enfoque moderno”. S. Rusell. P. Norvig. Pearson Education. 2004
“Inteligencia Artificial: Una nueva síntesis” N. J. Nilsson. McGraw-Hill. 2001
Inteligencia Artificial
Otras referencias bibliográficas, electrónicas o cualquier otro tipo de recurso.
CommonLisp: The Language (2ndEdition).http://www.cs.cmu.edu/Groups/AI/html/cltl/cltl2.html
10. Evaluación
Criterios de evaluación.
La nota final de las asignaturas se obtendrá de forma ponderada a través de las notas finales conseguidas en los diferentes apartados. Se requiere que todas las prácticas sean entregadas y superadas
Instrumentos de evaluación.
Participación en seminarios y tutorías Realización de exámenes de teoría o problemas Realización y defensa de prácticas, trabajos o proyectos