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Inteligencia Artificial Avanzada
Curso 2017/18
1. Datos Descriptivos de la Asignatura
ASIGNATURA: Inteligencia Artificial Avanzada CÓDIGO: 139263124
- 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: Computación
- 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 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: FERNANDO ANDRES PEREZ NAVA
- Grupo: PA101, PE101, PE102, TU101,TU102
- Departamento: Ingeniería Informática y de Sistemas
- Área de conocimiento: Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
- Lugar Tutoría: Despacho del profesor. Edificio de la ETSII, 2ª planta
- Horario Tutoría: Lunes 10-12, Jue 10-12,15-17
- Teléfono (despacho/tutoría): 922845048
- Correo electrónico: fdoperez@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: Itinerario 1: Computación
- Perfil profesional: Ingeniero Técnico en Informática


5. Competencias
Competencias Generales
[CG4] Capacidad para definir, evaluar y seleccionar plataformas hardware y software para el desarrollo y la ejecución de sistemas, servicios y aplicaciones informáticas, de acuerdo con los conocimientos adquiridos según lo establecido en el apartado 5 de este anexo.
[CG6] Capacidad para concebir y desarrollar sistemas o arquitecturas informáticas centralizadas o distribuidas integrando hardware, software y redes de acuerdo con los conocimientos adquiridos según lo establecido en el apartado 5 de este anexo.
[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.
Tecnología Específica / Itinerario: Computación
[C42] Capacidad para conocer los fundamentos, paradigmas y técnicas propias de los sistemas inteligentes y analizar, diseñar y construir sistemas, servicios y aplicaciones informáticas que utilicen dichas técnicas en cualquier ámbito de aplicación.
[C43] Capacidad para adquirir, obtener, formalizar y representar el conocimiento humano en una forma computable para la resolución de problemas mediante un sistema informático en cualquier ámbito de aplicación, particularmente los relacionados con aspectos de computación, percepción y actuación en ambientes o entornos inteligentes.
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
Temas
1 Sistemas basados en Conocimiento Avanzados.
2 Procesamiento del Lenguaje Natural
3 Planificación
4 Técnicas Avanzadas de Búsqueda
Actividades a desarrollar en otro idioma
- Profesor/a Fernando Pérez Nava
- Temas: 1, 2, 3, 4
Resolución de ejercicios teorico-prácticos con material en inglés.


7. Metodología y volumen de trabajo del estudiante
Descripción
En esta asignatura se combinarán las clases teóricas, prácticas y de elaboración de proyectos.
Los conceptos impartidos serán afianzados mediante la elaboración de trabajos y otras actividades complementarias.

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  [CG4], [CG6], [CG9], [T21], [T23], [C42], [C43]
Clases prácticas (aula / sala de demostraciones / prácticas laboratorio)  14.00      14  [CG4], [CG6], [CG9], [T7], [T10], [T21], [T23], [C42], [C43]
Realización de seminarios u otras actividades complementarias  8.00   10.00   18  [CG4], [CG6], [CG9], [T7], [T10], [T21], [T23], [C42], [C43]
Realización de trabajos (individual/grupal)  7.00   40.00   47  [CG4], [CG6], [CG9], [T7], [T10], [T21], [T23], [C42], [C43]
Estudio/preparación clases teóricas     10.00   10  [CG4], [CG6], [CG9], [T21], [T23], [C42], [C43]
Realización de exámenes  3.00      3  [CG4], [CG6], [CG9], [T7], [T21], [T23], [C42], [C43]
Asistencia a tutorías  7.00      7  [CG4], [CG6], [CG9], [T21], [C42], [C43]
Estudio autónomo individual o en grupo     30.00   30  [CG4], [CG6], [CG9], [T10], [T21], [T23], [C42], [C43]
Exposición oral por parte del alumno  5.00      5  [CG4], [CG6], [CG9], [T7], [T10], [C42], [C43]
Total horas  60   90   150 
Total ECTS  6 


8. Bibliografía / Recursos
Bibliografía básica
Borrajo, D.; Juristo, N.; Martínez, V.; Pazos, J. 1997. Inteligencia Artificial. Métodos y técnicas. Editorial Centro de Estudios Ramón Areces.
Gómez, A.; Juristo, N.; Montes, C.; Pazos, J. 1997. Ingeniería del Conocimiento. Editorial Centro de Estudios Ramón Areces.
Mira, J.; Delgado, A.E.; Boticario, J.G.; Díez, F.J. 1995. Aspectos básicos de la Inteligencia Artificial. Sanz y Torres, UNED.
Russel, S.; Norving, P. 2004 Inteligencia Artificial. Un enfoque moderno. 2ª ed Prentice Hall
Bibliografía complementaria
Winston, P.H. 1992. Inteligencia Artificial. Addison-Wesley Iberoamericana.
Rich, E.; Knight, K. 1994. Inteligencia Artificial. McGraw Hill.
Poole, D.; Mackworth A.. Artificial Intelligence (2004) Cambridge University Press
Nilsson, N.J. 1987. Principios de Inteligencia Artificial. Díaz de Santos.


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.

Los alumnos podrán elegir uno de los dos procedimientos de evaluación siguientes: "Evaluación continua" o "Evaluación alternativa"

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- Procedimiento de evaluación mediante "Evaluación continua".
Éste es el metodo recomendado por el profesorado de la asignatura y se realizará por defecto.

El esquema de evaluación combina:

a) Ejercicios, Informes y Valoración de la parte práctica de la asignatura (70%)
b) Realización de un Proyecto relacionado con la asignatura (30%).

Los trabajos prácticos mencionadas en el apartado a) se corresponden con:

1.- Ejercicios para evaluar la comprensión de los conceptos teóricos 30%
2.- Ejercicios y memorias para evaluar la capacidad de resolución práctica de problemas 40%

Las pruebas de evaluación mencionadas en el apartado b) se corresponden con:

1.- Teoría, problemas y prácticas relacionadas con el proyecto (10%)
2.- Memoria, resultados y presentación del proyecto (30%)



- Procedimiento de evaluación mediante "Evaluación alternativa".

Los estudiantes deberán superar una prueba final sobre el contenido teórico y práctico de la asignatura. Para superar dicha prueba

habrá que obtener como mínimo 5 puntos sobre un total de 10. El examen constará de la resolución de un caso

práctico (40%) y del desarrollo de conceptos teóricos y problemas asociados a la teoría (60%).


Las actividades desarrolladas en inglés se evalúan integradas en diversas pruebas de carácter teórico-práctico.



Estrategia Evaluativa
TIPO DE PRUEBA COMPETENCIAS CRITERIOS PONDERACIÓN
Trabajos y proyectos  [CG4], [CG6], [CG9], [T7], [T10], [T21], [T23], [C42], [C43]   Nivel de Conocimientos
adquiridos
Adecuación a lo solicitado
Calidad en la Presentación 
 30% 
Informes memorias de prácticas  [CG4], [CG6], [CG9], [T7], [T10], [T21], [T23], [C42], [C43]   Comprensión de los
conceptos teóricos
Nivel de Conocimientos
adquiridos
Adecuación a lo solicitado
Concreción en la redacción 
 20% 
Valoración de las actividades prácticas en el laboratorio  [CG4], [CG6], [CG9], [T7], [T10], [T21], [T23], [C42], [C43]   Comprensión de los
conceptos teóricos
Nivel de Conocimientos
adquiridos.
Adecuación a lo solicitado. 
 50% 


10. Resultados de Aprendizaje
 Conocer los fundamentos de la representación del conocimiento con incertidumbre y sus
mecanismos de inferencia asociados.
Conocer los procesos de decisión y aprendizaje asociados a la representación del conocimiento con incertidumbre
Obtener una visión general de las técnicas de procesamiento de lenguaje natural y adquirir las habilidades básicas para construir sistemas simples de procesamiento de lenguaje natural
Conocer las técnicas básicas de planificación en Inteligencia artificial y su implementación práctica
Conocer técnicas avanzadas de búsqueda en Inteligencia artificial y su aplicación a problemas prácticos.
 


11. Cronograma / calendario de la asignatura
Descripción
 Se realizarán las actividades correspondientes a las clases teóricas y prácticas junto a una serie de pruebas y la
elaboración de un proyecto.
El cronograma podrá sufrir ligeras variaciones en función del desarrollo del curso. 


Segundo Cuatrimestre
SEMANA Temas Actividades de
enseñanza aprendizaje
Horas
de trabajo
presencial
Horas
de trabajo
autónomo
Total
Semana 1:  1   Clases Teóricas y Prácticas   4.00   6.00   10 
Semana 2:  1   Clases Teóricas y Prácticas. Entregable evaluación continua   4.00   6.00   10 
Semana 3:  1   Clases Teóricas y Prácticas. Entregable evaluación continua   4.00   6.00   10 
Semana 4:  1   Clases Teóricas y Prácticas. Entregable evaluación continua   4.00   6.00   10 
Semana 5:  1   Clases Teóricas y Prácticas. Entregable evaluación continua   4.00   6.00   10 
Semana 6:  1   Clases Teóricas y Prácticas. Elaboración de trabajos. Entregable evaluación continua   4.00   6.00   10 
Semana 7:  2   Clases Teoóricas y Prácticas. Entregable evaluación continua   4.00   6.00   10 
Semana 8:  2   Clases Teoóricas y Prácticas.Entregable evaluación continua   4.00   6.00   10 
Semana 9:  2   Clases Teoóricas y Prácticas. Entregable evaluación continua   4.00   6.00   10 
Semana 10:  2   Clases Teóricas y Prácticas. Elaboración de trabajos. Actividades Complementarias. Exposición oral. Entregable evaluación continua   4.00   6.00   10 
Semana 11:  3   Clases Teóricas y Prácticas y Proyecto. Entregable evaluación continua   4.00   6.00   10 
Semana 12:  3   Clases Teóricas y Prácticas y Proyecto. Asistencia a tutorías. Entregable evaluación continua   4.00   6.00   10 
Semana 13:  3   Clases Teóricas y Prácticas y Proyecto. Elaboración de trabajos. Asistencia a tutorías. Entregable evaluación continua   3.00   5.00   8 
Semana 14:  4   Clases Teóricas y Prácticas y Proyecto. Actividades complementarias. Asistencia a tutorías. Entregable evaluación continua   3.00   5.00   8 
Semana 15:  4   Clases Teóricas y Prácticas. Elaboración de trabajos. Actividades complementarias. Exposición oral   3.00   5.00   8 
Semanas 16 a 18:  Evaluación   Evaluación y trabajo autónomo del alumno para la preparación de la evaluación.    3.00   3.00   6 
Total horas 60 90 150

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