Guías Académicas

SISTEMAS INTELIGENTES

SISTEMAS INTELIGENTES

GRADO EN INGENIERÍA INFORMÁTICA EN SISTEMAS DE INFORMACIÓN

Curso 2020/2021

1. Datos de la asignatura

(Fecha última modificación: 22-07-20 10:09)
Código
105924
Plan
ECTS
6.00
Carácter
OBLIGATORIA
Curso
3
Periodicidad
Primer Semestre
Área
LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMÁTICOS
Departamento
Informática y Automática
Plataforma Virtual

Campus Virtual de la Universidad de Salamanca

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
216 – Edificio Administrativo
Horario de tutorías
Consultar: http://poliz.usal.es/politecnica/v1r00/?m=Tutorias
URL Web
https://cimet.usal.es/investigadores/mlpd.html
E-mail
mlperez@usal.es
Teléfono
980545000

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.

12. Adenda. Metodologías Docentes y Evaluación de Competencias

13. Adenda. Plan de Contingencia ante la situación de emergencia