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Inteligencia Computacional
Curso 2017/18
1. Datos Descriptivos de la Asignatura
ASIGNATURA: Inteligencia Computacional CÓDIGO: 135750934
- Centro: Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología
- Titulación: Máster Universitario en Ingeniería Informática
- Plan de Estudios: 2014 (publicado en 06-06-2014)
- Rama de conocimiento: Ingeniería y Arquitectura
- Itinerario/Intensificación: Computación
- Departamento/s: - Área/s de conocimiento:
  • Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
- Curso: 1
- Carácter: Optativa
- Duración: Cuatrimestral
- Créditos ECTS: 6.0
- Horario: http://www.ull.es/view/master/ingenieriainformatica/Horarios/es
- Dirección web de la asignatura: http://campusvirtual.ull.es
- Idioma: Castellano e Inglés


2. Requisitos para cursar la asignatura
No existen requisitos para cursar la asignatura


3. Profesorado que imparte la asignatura
Profesor/a Coordinador/a: JULIO ANTONIO BRITO SANTANA
- Grupo: Todos los grupos de teoría y prácticas de la asignatura Grupo 2 PE201
- Departamento: Ingeniería Informática y de Sistemas
- Área de conocimiento: Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
- Lugar Tutoría: Edif. Físicas y Matemáticas, 4ª Planta, Despacho 99
- Horario Tutoría: Primer Cuatrimestre Miercoles de 9:30 a 10:30, Miercoles de 17:00 a 19:30 y Jueves de 17:00 a 19:30 Segundo Cuatrimestre: miercoles 9:30 a 10:30, miercoles 17:00 a 20:00 y jueves 16:00 a 18:00
- Teléfono (despacho/tutoría): 922318190
- Correo electrónico: jbrito@ull.es
- Dirección web docente: http://www.campusvirtual.ull.es
Profesor/a: PATRICIO GARCIA BAEZ
- Grupo: Todos los grupos de teoría y prácticas de la asignatura Grupo 2 PE201
- Departamento: Ingeniería Informática y de Sistemas
- Área de conocimiento: Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
- Lugar Tutoría: ESIT - Zona Despachos, 2ª planta, 4º izquierda
- Horario Tutoría: Primer cuatrimestre: martes y miércoles 16:00-18:00, viernes 10:30-12:30; Segundo cuatrimestre: martes 16:00-19:00, viernes 10:30-13:30 (definitivo en perfil del profesor en campus virtual)
- Teléfono (despacho/tutoría): 922845038
- Correo electrónico: pgarcia@ull.es
- Dirección web docente: http://www.campusvirtual.ull.es


4. Contextualización de la asignatura en el plan de estudio
- Bloque formativo al que pertenece la asignatura: Módulo de Tecnologías Informáticas / Especialidad Computación
- Perfil profesional: Ingeniero en Informática


5. Competencias
Específicas
[SL2] Comprender, evaluar y aplicar las tecnologías, herramientas, recursos en el marco de las arquitecturas, redes, componentes, servicios y estándares en sistemas y entornos libres.
[SL3] Comprender, diseñar, evaluar y aplicar tecnologías, herramientas, recursos, estándares en el marco del desarrollo de software y su implantación en sistemas y entornos libres.
[TI_1] Capacidad para modelar, diseñar, definir la arquitectura, implantar, gestionar, operar, administrar y mantener aplicaciones, redes, sistemas, servicios y contenidos informáticos
[TI_5] Capacidad para analizar las necesidades de información que se plantean en un entorno y llevar a cabo en todas sus etapas el proceso de construcción de un sistema de información
[TI_9] Capacidad para aplicar métodos matemáticos, estadísticos y de inteligencia artificial para modelar, diseñar y desarrollar aplicaciones, servicios, sistemas inteligentes y sistemas basados en el conocimiento
Generales
[CO1] Capacidad para proyectar, calcular y diseñar productos, procesos e instalaciones en todos los ámbitos de la Ingeniería Informática
[CO3] Capacidad para dirigir, planificar y supervisar equipos multidisciplinares
[CO4] Capacidad para el modelado matemático, cálculo y simulación en centros tecnológicos y de ingeniería de empresa, particularmente en tareas de investigación, desarrollo e innovación en todos los ámbitos relacionados con la Ingeniería en Informática
[CO7] Capacidad para la puesta en marcha, dirección y gestión de procesos de fabricación de equipos informáticos, con garantía de la seguridad para las personas y bienes, la calidad final de los productos y su homologación
[CO8] Capacidad para la aplicación de los conocimientos adquiridos y de resolver problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios y mulitidisciplinares, siendo capaces de integrar estos conocimientos


6. Contenidos de la asignatura
Contenidos teóricos y prácticos de la asignatura
- Temas (epígrafes):

- Profesor: Patricio García Báez
1. Introducción a la Computación Natural

- Profesor: Patricio García Báez
2. Redes Neuronales
2.1. Capacidades
2.2. Aprendizaje
2.3. Casos de uso y aplicaciones

- Profesor: Julio Brito Santana
3. Computación evolutiva
3.1. Algoritmos genéticos,
3.2. Estrategias evolutivas
3.3. Programación evolutiva
3.4. Casos de uso y aplicaciones

- Profesor: Julio Brito Santana
4. Inteligencia de enjambre
4.1. Optimización por colonia de hormigas
4.2. Optimización por enjambre de partículas
4.4. Casos de uso y aplicaciones

- Profesores: Patricio García Báez / Julio Brito Santana
5. Técnicas avanzadas de Procesamiento de Lenguaje Natural
5.1 Recursos lingüisticos
5.2 Análisis léxico y etiquetado
5.3 Análisis sintáctico y semántico
5.4 Recuperación y extracción de información
Actividades a desarrollar en otro idioma
Lecturas de artículos científicos relacionados con los contenidos de cada tema y comentarios en inglés.
Presentación de resultados de desarrollo de casos de uso y aplicaciones en inglés.
El software utilizado para el desarrollo de las prácticas, está en inglés, así como varios de los manuales y tutoriales que usarán los alumnos para el desarrollo de las prácticas de la asignatura.
Estas actividades se evalúan conjuntamente con los trabajos y proyectos prácticos presentados.
Tal y como se dispone en la normativa autonómica (Decreto 168/2008, 22 de julio), estas actividades suponen un 5% del contenido (0,3% ó 3 horas) impartidas en inglés.


7. Metodología y volumen de trabajo del estudiante
Descripción
Para cada tema, el profesor hará una exposición teórica de los conceptos fundamentales, así como de los procedimientos metodológicos asociadas a las técnicas de computación explicadas. Los conceptos y técnicas se aplican de forma práctica a problemas reales. Así con el objetivo de complementar la formación práctica, el profesor propondrá el desarrollo de algoritmos o uso de librerías y toolkits, que el alumnado tendrá que utilizar de forma autónoma. Los ejercicios propuestos serán corregidos en clase mediante la participación activa del alumnado y del profesor en las clases de problemas y prácticas.

Los alumnos tendrán que preparar trabajos, realizar lecturas y exponerlos en clase.

La asignatura se imparte de forma semipresencial para el desarrollo de actividades prácticas. Se utilizará el campus virtual para ofrecer materiales de apoyo y actividades a realizar. En este caso la metodología está basada en el trabajo autónomo, aprendizaje colaborativo y actividades que se desarrollarán con el apoyo de herramientas del campus virtual, entre otras: búsqueda y lectura de materiales on-line, entrega de presentación on-line (síncrona), foros de debate, trabajo con materiales didácticos digitales (síncrona), realización de cuestionarios on-line (síncrona) y taller virtual de presentación de informes y evaluación de los mismos. Todas estas actividades se desarrollarán de modo no-presencial, seleccionando algunas también para realización en modo presencial, con ellas se pretende reforzar la adquisición de conocimientos, la comprensión y asimilación de los contenidos transmitidos y trabajados en las clases teóricas y prácticas. Las actividades no-presenciales síncronas supone al menos un 50% de estas actividades.

Actividades formativas en créditos ECTS, su metodología de enseñanza-aprendizaje y su relación con las competencias que debe adquirir el estudiante
Actividades formativas Horas presenciales Horas de trabajo autónomo Total Horas Relación con competencias
Clases teóricas  9.00      9  [CO1], [CO4], [SL2], [TI_9]
Clases prácticas (aula / sala de demostraciones / prácticas laboratorio)  30.00      30  [CO1], [CO3], [CO7], [CO8], [SL3]
Realización de seminarios u otras actividades complementarias  2.00      2  [CO3], [SL3]
Realización de trabajos (individual/grupal)  15.00   26.00   41  [CO3], [CO4], [SL3], [TI_1], [TI_5]
Estudio/preparación clases teóricas     20.00   20  [CO1], [CO4], [SL2], [TI_9]
Estudio/preparación clases prácticas     22.00   22  [CO3], [CO4], [CO7], [CO8], [TI_1], [TI_5]
Preparación de exámenes     10.00   10  [CO4]
Realización de exámenes  4.00      4  [CO1], [CO4], [CO8], [SL2], [TI_5], [TI_9]
Preparación de Informes u otros trabajos  0.00   12.00   12  [CO1], [CO4], [CO8], [SL3], [TI_1], [TI_5], [TI_9]
Total horas  60   90   150 
Total ECTS  6 


8. Bibliografía / Recursos
Bibliografía básica
· Computational Intelligence: An Introduction. Adries P. Engelbrech. Ed. John Wiley & Sons, 2007.

· Neural Networks. A Comprehensive Foundation. S. Haykin. Ed. Macmillan, 1994.

· Metaheuristics. From Design to Implementation. E-G. Talbi. Wiley, 2009.

· Natural Language Processing with Python. S. Bird, E. Klein, E. Loper. O'Reilly, 2009.

Bibliografía complementaria
· Fundamentals of Natural Computing: Basic Concepts. Algorithms, and Applications L. Nunes de Castro. Chapman & Hall/CRC, 2006.

· Handbook of Natural Computing. G. Rozenberg, T. Bäck, J. N. Kok. Ed. Springer, 2012.

· Handbook of Nature-Inspired and Innovative Computing: Integrating Classical Models with Emerging Technologies. Albert Y., Zomaya. Ed Springer, 2006.

· Introduction to Evolutionary Computation. A.E. Eiben, J. E. Smith. Ed. Springer Verlag, 2003. (Natural Computing Series)

· Swarm Intelligence. J. Kennedy, R. C. Eberhart, Y. Shi. Ed. Morgan Kaufmann Publishers, 2001.

· Ant Colony Optimization. M. Dorigo, T. Stuetzle. Ed. MIT Press, 2004.


9. Sistema de evaluación y calificación
Descripción
La Evaluación de la asignatura se rige por el Reglamento de Evaluación y Calificación de la Universidad de La Laguna (BOC de 19 de enero de 2016), o el que la Universidad tenga vigente, además de por lo establecido en la Memoria de Verificación inicial o posteriores modificaciones.

Para la evaluación continua es necesario que el alumno asista a clases teóricas y prácticas y que participe en todas las actividades presenciales y no presenciales. Se propondrán actividades presenciales y no presenciales para evaluar los contenidos teóricos (ponderación del 20% en la calificación final), presentaciones en clase de los alumnos, resúmenes de artículos leídos, talleres y foros virtuales, entre otros.

El alumno tendrá que demostrar sus competencias en las clases prácticas de laboratorio, tanto individuales como en grupo, en las cuales resolverá problemas de casos prácticos, aplicando técnicas y procedimientos explicados en clase y estudiados por el alumno de forma autónoma. Así mismo se elaborarán pequeños trabajos e informes para la presentación de los resultados de aplicar diversos procedimientos y metodologías.

Utilizando los criterios y la ponderación global de 80% (ver apartado siguiente Estrategia Evaluativa) la evaluación de la actividades prácticas, trabajos e informes propuestos se desglosan en:

· La asistencia y realización de las prácticas (40%)
· La entrega de informes y trabajos (40%)

En la evaluación continua, tanto las prácticas como la elaboración y defensa de las mismas ha de efectuarse dentro de las fechas y horarios establecidos para ello. Las entregas y revisiones finales de las prácticas, trabajos e informes se consideran que forman parte de las pruebas de la evaluación continua.
La calificación que constará en el acta será la que resulte de la aplicación de los criterios de ponderación para la obtención de la misma que están establecidos en esta guía .

La evaluación alternativa consistirá en pruebas objetivas teóricas 20% y pruebas de desarrollo 80%, cubriendo así la totalidad de las competencias y resultados de aprendizaje.

Aquellos alumnos que tengan alguna parte superada en la evaluación continua se le mantendrá si así lo desean su calificación, no teniendo que realizar la parte correspondiente de las pruebas.

Las actividades desarrolladas en inglés se evalúan a través del mismo procedimiento anterior, conjuntamente con el resto de actividades.


Estrategia Evaluativa
TIPO DE PRUEBA COMPETENCIAS CRITERIOS PONDERACIÓN
Evaluación de Teoría  [CO1], [CO4], [SL2], [TI_1]   Nivel de conocimientos adquiridos
Adecuación a lo solicitado
Idoneidad y completitud de las entregas.
Participación en actividades.
Entregas en plazo y forma.
Estructuración y claridad de los contenidos de las presentaciones y entregas de info 
 20% 
Evaluación de prácticas, trabajos y proyectos  [CO3], [CO4], [CO7], [CO8], [SL3], [TI_5], [TI_9]   Adecuación a lo solicitado
En los trabajos e informes se valora:
- Estructura del trabajo
- Originalidad
- Presentación
En las prácticas de laboratorio:
- la ejecución óptima
- las mejoras propuestas
- los resultados comparados 
 80% 


10. Resultados de Aprendizaje
 · Conocer las técnicas más representativas de la computación natural
· Ser capaz de analizar y solucionar problemas empleando técnicas de computación natural
· Conocer las principales técnicas avanzadas de procesamiento del lenguaje natural
· Ser capaz de usar técnicas avanzadas de procesamiento natural para resolver problemas nuevos o poco estudiados
 


11. Cronograma / calendario de la asignatura
Descripción
 Cada semana se realizarán en el aula clases magistrales, seminarios o prácticas, en función de la adecuación de la materia impartir a cada tipo de actividad formativa.

Debido al carácter semipresencial (50%) del máster habrán semanas en las que las clases prácticas, trabajos y proyectos se desarrollarán de forma no presencial según lo dispuesto en el horario de clases del máster. Así, parte de las clases prácticas, seminarios y elaboración de proyectos se llevarán a cabo en el laboratorio en modo presencial, intentándose dividir en tres horas de permanencia en el mismo. El resto se programan como actividades no presenciales, autónomas y con apoyo de herramientas del campus virtual.

La distribución de los temas por semana es orientativa, puede sufrir cambios según las necesidades de la organización docente. 


Segundo Cuatrimestre
SEMANA Temas Actividades de
enseñanza aprendizaje
Horas
de trabajo
presencial
Horas
de trabajo
autónomo
Total
Semana 1:  1   Clases teóricas y su estudio.   2.00   2.00   4 
Semana 2:  2   Clases teóricas y su estudio. Clases prácticas y su estudio.   4.00   4.00   8 
Semana 3:  2   Clases teóricas y su estudio. Clases prácticas y su estudio.   4.00   4.00   8 
Semana 4:  2   Clases teóricas y su estudio. Clases prácticas y su estudio. Preparación de trabajo y/o seminario.
 
 4.00   6.00   10 
Semana 5:  2   Clases teóricas y su estudio. Preparación de trabajo. Seminario o defensa de trabajo.   4.00   4.00   8 
Semana 6:  2   Clases teóricas y su estudio. Clases prácticas y su estudio
 
 4.00   5.00   9 
Semana 7:  3   Clases teóricas y su estudio.   4.00   4.00   8 
Semana 8:  3   Clases teóricas y su estudio. Clases prácticas y su estudio.   4.00   4.00   8 
Semana 9:  3   Clases teóricas y su estudio. Clases prácticas y su estudio. Preparación de trabajo y/o seminario.   4.00   6.00   10 
Semana 10:  4   Clases teóricas y su estudio. Clases prácticas y su estudio.    4.00   5.00   9 
Semana 11:  4   Clases teóricas y su estudio. Clases prácticas y su estudio. Preparación de trabajo.Seminario o defensa de trabajo.   4.00   6.00   10 
Semana 12:  4   Clases teóricas y su estudio. Presentación y defensa de trabajo.   4.00   6.00   10 
Semana 13:  5   Clases teóricas y su estudio.   4.00   6.00   10 
Semana 14:  5   Clases teóricas y su estudio. Clases prácticas y su estudio. Preparación de trabajo.   4.00   8.00   12 
Semana 15:  5   Clases teóricas y su estudio. Clases prácticas y su estudio. Preparación de trabajo.   4.00   10.00   14 
Semanas 16 a 18:  Evaluación   Evaluación y trabajo autónomo del alumno para la preparación de la evaluación.   2.00   10.00   12 
Total horas 60 90 150

Fecha de última modificación: 06-09-2017
Fecha de aprobación: 06-09-2017