SISTEMAS INTELIGENTES
GRADO EN INGENIERÍA INFORMÁTICA EN SISTEMAS DE INFORMACIÓN
Curso 2019/2020
1. Datos de la asignatura
(Fecha última modificación: 08-05-19 18:33)- Código
- 105924
- Plan
- ECTS
- 6.00
- Carácter
- OBLIGATORIA
- Curso
- 3
- Periodicidad
- Primer Semestre
- Idioma
- ESPAÑOL
- Área
- LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMÁTICOS
- Departamento
- Informática y Automática
- Plataforma Virtual
Datos del profesorado
- Profesor/Profesora
- María Luisa Pérez Delgado
- Grupo/s
- 1
- Centro
- E. Politécnica Superior de Zamora
- Departamento
- Informática y Automática
- Área
- Lenguajes y Sistemas Informáticos
- Despacho
- Despacho 216. Edificio Administrativo
- Horario de tutorías
- Consultar: http://poliz.usal.es/politecnica/v1r00/?m=Tutorias
- URL Web
- https://cimet.usal.es/investigadores/mlpd.html
- mlperez@usal.es
- Teléfono
- 923294500 Ext.3696
2. Sentido de la materia en el plan de estudios
Bloque formativo al que pertenece la materia.
Bloque común a la rama de la informática
Papel de la asignatura.
La asignatura está orientada a presentar al alumno los fundamentos de la inteligencia artificial y algunas de sus aplicaciones
Perfil profesional.
Desarrollo y aplicación de sistemas inteligentes artificiales.
3. Recomendaciones previas
4. Objetivo de la asignatura
Tener una visión general de los sistemas inteligentes más comunes en la actualidad.
5. Contenidos
Teoría.
Módulo I- Conceptos básicos
Módulo II- Métodos de solución de problemas
Módulo III- Sistemas inteligentes artificiales
6. Competencias a adquirir
Específicas.
CC 15. Conocimiento y aplicación de los principios fundamentales y técnicas básicas de los sistemas inteligentes y su aplicación práctica.
Transversales.
CT 01. Capacidad de organización, gestión y planificación del trabajo.
CT 02. Capacidad de análisis, crítica y síntesis.
CT 03. Capacidad para relacionar y gestionar diversas informaciones e integrar conocimientos e ideas.
CT 04. Capacidad para comprender y elaborar modelos abstractos a partir de aspectos particulares.
CT 05. Capacidad de toma de decisiones.
CT 08. Capacidad creadora e innovadora ante la evolución de los avances tecnológicos.
CT 09. Capacidad de comunicación, tanto oral como escrita, de conocimientos, ideas, procedimientos, y resultados, en lengua nativa.
CT 10. Capacidad de integración en grupos de trabajo unidisciplinares o multidisciplinares.
CT 11. Aprendizaje autónomo.
7. Metodologías
— sesiones magistrales
— prácticas en laboratorio
— resolución de problemas
— seminarios
— trabajos
— exposiciones y debates
— foros de discusión
— tutorías
— pruebas objetivas de tipo test o preguntas cortas
— pruebas prácticas
8. Previsión de Técnicas (Estrategias) Docentes
9. Recursos
Libros de consulta para el alumno.
— R. Marín: Inteligencia Artificial. Técnicas, Métodos y Aplicaciones. McGraw-Hill (2008)
— M.L. Pérez Delgado, Q. Marían Martín: Aplicación de las Redes Neuronales Artificiales a la Estadística. Editorial La Muralla (2003)
Otras referencias bibliográficas, electrónicas o cualquier otro tipo de recurso.
Dentro de la plataforma Studium se incluirán enlaces actualizados a contenidos.
10. Evaluación
Criterios de evaluación.
Se utilizará el sistema de calificaciones vigente (RD 1125/2003) artículo 5º. Los resultados obtenidos por el alumno en cada una de las materias del plan de estudios se calificarán en función de la siguiente escala numérica de 0 a 10, con expresión de un decimal, a la que podrá añadirse su correspondiente calificación cualitativa: 0 - 4,9: Suspenso (SS), 5,0 - 6,9: Aprobado (AP), 7,0 - 8,9: Notable (NT), 9,0 - 10: Sobresaliente (SB).
La mención de Matrícula de Honor podrá ser otorgada a alumnos que hayan obtenido una calificación igual o superior a 9,0. Su número no podrá exceder del 5% de los alumnos matriculados en una asignatura en el correspondiente curso académico, salvo que el número de alumnos matriculados sea inferior a 20, en cuyo caso se podrá conceder una sola Matrícula de Honor.
Se tendrá en cuenta el Reglamento de Evaluación de la Universidad de Salamanca.
Instrumentos de evaluación.
La evaluación se realizará teniendo en cuenta:
A— Exámenes escritos teórico-prácticos y/o trabajos dirigidos, que podrán incluir la defensa de los mismos
B— Examen final.
Peso en la nota final: 35% el apartado A y 65% el B.
Se realizarán pruebas escritas de recuperación para los alumnos que no superen la asignatura. Calificación de estas pruebas: 100% de la nota para el alumno que no haya obtenido ningún punto en el apartado A; 65% para el resto.
Se considera No presentado al alumno que no ha realizado ningún examen ni entregado ningún trabajo.
Se considera Suspenso al alumno que, habiendo realizado algún examen o presentado algún trabajo, no llega a la nota mínima para superar la asignatura.
Recomendaciones para la evaluación.
Se recomienda al alumno realizar un trabajo continuado sobre la materia, lo que garantizará los mejores resultados.
Recomendaciones para la recuperación.
Se recomendará al alumno incidir en los aspectos que ha trabajado menos durante el curso.