Versión imprimible Curso Académico
Inteligencia Artificial
Curso 2017/18
1. Datos Descriptivos de la Asignatura
ASIGNATURA: Inteligencia Artificial CÓDIGO: 139263012
- Centro: Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología
- Titulación: Grado en Ingeniería Informática
- Plan de Estudios: 2010 (publicado en 21-03-2011)
- Rama de conocimiento: Ingeniería y Arquitectura
- Itinerario/Intensificación:
- Departamento/s: - Área/s de conocimiento:
  • Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
  • Lenguajes y Sistemas Informáticos
- Curso: 3
- Carácter: Obligatoria
- Duración: Cuatrimestral
- Créditos ECTS: 6.0
- Horario: http://www.ull.es/view/centros/etsii/Tercero_5/es
- Dirección web de la asignatura: http://www.campusvirtual.ull.es
- Idioma: Español


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


3. Profesorado que imparte la asignatura
Profesor/a Coordinador/a: MARIA BELEN MELIAN BATISTA
- Grupo: 1, PA101, PE101, TU101, PE102, TU102, PE103, TU103, PE104, TU104, PE105, TU105
- Departamento: Ingeniería Informática y de Sistemas
- Área de conocimiento: Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
- Lugar Tutoría: Despacho M102, planta 4 de las Facultades de Física y Matemáticas
- Horario Tutoría: Martes y Viernes de 9:00 a 12:00
- Teléfono (despacho/tutoría): 922318637
- Correo electrónico: mbmelian@ull.es
- Dirección web docente: http://www.campusvirtual.ull.es
Profesor/a: MARIA ELENA SANCHEZ NIELSEN
- Grupo: 1, PA101, PE101, TU101, PE102, TU102, PE103, TU103, PE104, TU104, PE105, TU105
- Departamento: Ingeniería Informática y de Sistemas
- Área de conocimiento: Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
- Lugar Tutoría: ETSI Informática, planta 2. Despacho de la profesora
- Horario Tutoría: Lunes de 10:00 a 12:00; Miércoles: 11:30 a 14:30 y Viernes de 10:30 a 12:00
- Teléfono (despacho/tutoría): 922845047
- Correo electrónico: enielsen@ull.es
- Dirección web docente: http://www.campusvirtual.ull.es
Profesor/a: JOSE LUIS GONZALEZ AVILA
- Grupo: PE101, TU101, PE102, TU102, PE103, TU103, PE104, TU104, PE105, TU105
- Departamento: Ingeniería Informática y de Sistemas
- Área de conocimiento: Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
- Lugar Tutoría: Torre Agustín Arévalo
- Horario Tutoría: Lunes de 10:00 a 1:00 virtual con el programa de tutorías virtuales y Jueves de 16:00 a 20:00 presencial
- Teléfono (despacho/tutoría):
- Correo electrónico: jlgavila@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: Fundamentos Tecnológicos de Ingeniería Informática
- Perfil profesional: Ingeniero Técnico en Informática


5. Competencias
Competencias Específicas
[C21] Conocimiento y aplicación de los principios fundamentales y técnicas básicas de los sistemas inteligentes y su aplicación práctica.
Competencias Generales
[CG9] Capacidad para resolver problemas con iniciativa, toma de decisiones, autonomía y creatividad. Capacidad para saber comunicar y transmitir los conocimientos, habilidades y destrezas de la profesión de Ingeniero Técnico en Informática.
Módulo Ingeniería del Software, Sistemas de Información, Sistemas Inteligentes
[EIS11] Conocer y aplicar los fundamentos y técnicas propias de los sistemas inteligentes para la resolución de problemas.
[EIS12] Conocer y aplicar los fundamentos y técnicas propias para la representación del conocimiento.
[EIS13] Conocer y aplicar los fundamentos y técnicas propias para el razonamiento con el conocimiento.
[EIS14] Conocer y aplicar los fundamentos de estrategias de búsqueda para la resolución de problemas.
Transversales
[T7] Capacidad de comunicación efectiva (en expresión y comprensión) oral y escrita, con especial énfasis en la redacción de documentación técnica.
[T10] Capacidad de integrarse rápidamente y trabajar eficientemente en equipos unidisciplinares y de colaborar en un entorno multidisciplinar.
[T21] Capacidad para el razonamiento crítico, lógico y matemático.
[T23] Capacidad de abstracción: capacidad de crear y utilizar modelos que reflejen situaciones reales.


6. Contenidos de la asignatura
Contenidos teóricos y prácticos de la asignatura
Módulo I Fundamentos de Inteligencia artificial
Profesores: Elena Sánchez Nielsen
- ¿Qué es la Inteligencia Artificial?
- Problemas, técnicas y métodos de la Inteligencia Artificial.

Módulo II Estrategias de búsqueda y resolución de problemas
Profesores: Elena Sánchez Nielsen, José Luis González Ávila
- Búsqueda sin información
- Búsqueda heurística
- Búsqueda con adversario
- Introducción a las búsquedas basadas en metaheurísticas.

Módulo III Formalización, representación y razonamiento basado en conocimiento
Profesores: Belén Melián Batista, José Luis González Ávila
- Representación e inferencia
- Sistemas basados en lógica
- Otros sistemas

Módulo IV Introducción al aprendizaje automático
Profesores: Belén Melián Batista, José Luis González Ávila
- Introducción a los sistemas de aprendizaje


Actividades a desarrollar en otro idioma
El software utilizado está desarrollado en inglés, así como los manuales y tutoriales que usarán los alumnos para el desarrollo de las prácticas asociadas a esta asignatura. Además, gran parte del material bibliográfico y de trabajo de la asignatura está escrito en inglés.


7. Metodología y volumen de trabajo del estudiante
Descripción
En cada tema, el profesor hará una exposición oral de la materia teórica correspondiente al mismo.
En cada tema se plantearán una o más prácticas que el alumno deberá desarrollar y defender en la sesión correspondiente.
Finalmente, se realizará un examen global que abarque todos los contenidos de la asignatura.

La asignatura participa en el Programa de Apoyo a la Docencia Presencial en la modalidad A: Apoyo a la docencia presencial de asignatura y al trabajo autónomo del alumnado. La metodología de trabajo a desarrollar en el aula virtual se centra en realizar actividades que incluyen la resolución de cuestionarios, foros y wikis para cada uno de los módulos de la asignatura. Además, se hará uso del calificador.


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  16.00      16  [CG9], [C21], [T23], [EIS11], [EIS12], [EIS13], [EIS14]
Clases prácticas (aula / sala de demostraciones / prácticas laboratorio)  26.00      26  [CG9], [C21], [T7], [T10], [T21], [T23], [EIS11], [EIS12], [EIS13], [EIS14]
Realización de seminarios u otras actividades complementarias  8.00      8  [C21], [T7], [T10], [T21], [EIS11], [EIS12], [EIS13], [EIS14]
Realización de trabajos (individual/grupal)     45.00   45  [C21], [T7], [T10], [T21], [EIS11], [EIS12], [EIS13], [EIS14]
Estudio/preparación clases teóricas     10.00   10  [C21], [T21], [T23], [EIS11], [EIS12], [EIS13], [EIS14]
Realización de exámenes  3.00      3  [T7]
Asistencia a tutorías  7.00      7  [C21], [EIS11], [EIS12], [EIS13], [EIS14]
Estudio autónomo individual o en grupo     35.00   35  [C21], [T10], [T21], [T23], [EIS11], [EIS12], [EIS13], [EIS14]
Total horas  60   90   150 
Total ECTS  6 


8. Bibliografía / Recursos
Bibliografía básica
1. Gómez, A.; Juristo, N.; Montes, C.; Pazos, J. 1997. Ingeniería del Conocimiento. Editorial Centro de Estudios Ramón Areces. 3. Nilsson, N.J. 1987. Principios de Inteligencia Artificial. Díaz de Santos. 4. Russel, S.; Norving, P. 1996. Inteligencia Artificial. Un enfoque moderno. Prentice Hall 5. Rich, E.; Knight, K. 1994. Inteligencia Artificial. McGraw Hill. 6. Winston, P.H. 1992. Inteligencia Artificial. Addison-Wesley Iberoamericana.


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.

EVALUACIÓN CONTINUA:

El sistema de evaluación continua consiste en una evaluación continua de prácticas (40%) y un examen final (60%).
La puntuación obtenida en las prácticas, sólo se mantendrá para las convocatorias extraordinarias del mismo curso académico. La calificación de prácticas supone el 40% de la nota final y consta de la entrega de tres proyectos de práctica.

El examen final, que forma parte de la evaluación continua, con una ponderación del 60%, consta de preguntas teóricas y ejercicios prácticos.

La superación de la asignatura en la primera convocatoria exigirá el cumplimiento de dos condiciones:
i) Tener una puntuación total de, al menos, 5 puntos en la nota final.
ii) Obtener al menos un 4,5 en el examen final escrito (el examen se califica sobre 10).

En caso de que un alumno no supere la asignatura por incumplir la condición ii) anterior, y su puntuación total i) supere los 5 puntos, la calificación final de la asignatura será de suspenso, 4,5 puntos. En otro caso, la calificación final de la asignatura se obtendrá aplicando los porcentajes de 40% y 60% a las calificaciones de las prácticas y el examen final escrito, respectivamente.

En el cronograma aparecen las semanas aproximadas de entrega de las tareas de evaluación continua. Los alumnos recibirán la evaluación de las mismas aproximadamente 15 días después de dicha entrega.

Si el alumno no ha realizado las prácticas correspondientes a la evaluación continua, debe debe realizar el día de la convocatoria, o cuando se coordine con el profesorado, una prueba de evaluación alternativa, que consiste en un examen final (60%) y en una prueba consistente en un examen práctico (que incluirá todos los contenidos de prácticas del curso), a cuya calificación se aplicará la ponderación anterior (40%).

Se valorará la correcta adquisición de conocimientos y competencias correspondientes.


Estrategia Evaluativa
TIPO DE PRUEBA COMPETENCIAS CRITERIOS PONDERACIÓN
Pruebas objetivas  [CG9], [C21], [T7], [T10], [T21], [T23], [EIS11], [EIS12], [EIS13], [EIS14]   - Nivel de conocimientos adquiridos
- Adecuación a lo solicitado
- Concreción en la redacción 
 60% 
Trabajos y proyectos  [CG9], [C21], [T7], [T10], [T21], [T23], [EIS11], [EIS12], [EIS13], [EIS14]   - Nivel de conocimientos adquiridos
- Adecuación a lo solicitado 
 10% 
Informes memorias de prácticas  [C21], [T7], [T10], [T21], [T23], [EIS11], [EIS12], [EIS13], [EIS14]   - Nivel de conocimientos adquiridos
- Adecuación a lo solicitado 
 10% 
Valoración de las actividades prácticas en el laboratorio  [CG9], [C21], [T7], [T10], [T21], [T23], [EIS11], [EIS12], [EIS13], [EIS14]   - Nivel de conocimientos adquiridos
- Adecuación a lo solicitado 
 20% 


10. Resultados de Aprendizaje
 Realizar una síntesis por escrito de los sistemas inteligentes y su aplicación práctica.
Extraer y representar conocimiento para la implementación de sistemas inteligentes mediante lógica.
Extraer y representar conocimiento para la implementación de sistemas inteligentes mediante sistemas basados en reglas.
Diseñar, implementar y evaluar algoritmos de búsquedas en espacios de estados para la resolución de problemas.
Conocer y aplicar los conocimientos teóricos y prácticos de la materia.
 


11. Cronograma / calendario de la asignatura
Descripción
 Los contenidos de la asignatura serán explicados por los profesores en las horas semanales presenciales de teoría. Para afianzar estos contenidos, se han programado diferentes tareas que los alumnos deberán hacer individualmente y de forma autónoma. 

Primer Cuatrimestre
SEMANA Temas Actividades de
enseñanza aprendizaje
Horas
de trabajo
presencial
Horas
de trabajo
autónomo
Total
Semana 1:  Módulo I
 
 Presentación de la asignatura. Clases teóricas. Estudio de clases teóricas. Estudio de clases prácticas.   2.00   1.00   3 
Semana 2:  Módulo I
 
 Clases teóricas. Estudio de clases teóricas.
Estudio de clases prácticas. 
 3.00   1.00   4 
Semana 3:  Módulo I
 
 Clases teóricas. Estudio de clases teóricas.
Estudio de clases prácticas. 
 4.00   6.00   10 
Semana 4:  Módulo II   Clases teóricas. Estudio de clases teóricas.
Estudio de clases prácticas. 
 4.00   6.00   10 
Semana 5:  Módulo II   Clases teóricas. Estudio de clases teóricas.
Estudio de clases prácticas. 
 4.00   6.00   10 
Semana 6:  Módulo II   Clases teóricas. Estudio de clases teóricas.
Estudio de clases prácticas. 
 4.00   6.00   10 
Semana 7:  Módulo II   Clases teóricas. Estudio de clases teóricas.
Estudio de clases prácticas. 
 4.00   6.00   10 
Semana 8:  Módulo III   Clases teóricas. Estudio de clases teóricas.
Estudio de clases prácticas.
Entrega de proyecto de prácticas correspondiente al Módulo I y Módulo II.  
 4.00   6.00   10 
Semana 9:  Módulo III   Clases teóricas. Estudio de clases teóricas.
Estudio de clases prácticas. 
 4.00   6.00   10 
Semana 10:  Módulo III   Clases teóricas. Estudio de clases teóricas.
Estudio de clases prácticas. 
 4.00   6.00   10 
Semana 11:  Módulo III   Clases teóricas. Estudio de clases teóricas.
Estudio de clases prácticas. Entrega de la práctica de Sistemas Basados en Lógica. 
 4.00   6.00   10 
Semana 12:  Módulo III   Clases teóricas. Estudio de clases teóricas.
Estudio de clases prácticas. 
 4.00   6.00   10 
Semana 13:  Módulo III   Clases teóricas. Estudio de clases teóricas.
Estudio de clases prácticas. 
 4.00   6.00   10 
Semana 14:  Módulo III   Clases teóricas. Estudio de clases teóricas.
Estudio de clases prácticas. Entrega de la práctica de Sistemas Basados en Marcos y Reglas. 
 4.00   6.00   10 
Semana 15:  Módulo III   Clases teóricas. Estudio de clases teóricas.
Estudio de clases prácticas. 
 4.00   6.00   10 
Semanas 16 a 18:  Evaluación   Evaluación y trabajo autónomo del alumno para la preparación de la evaluación.   3.00   10.00   13 
Total horas 60 90 150


Fecha de última modificación: 27-07-2017
Fecha de aprobación: 27-07-2017