Inteligencia Artificial Avanzada
(Curso Académico 2019 - 2020)
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1. Datos descriptivos de la asignatura
  • Código: 139263124
  • Centro: Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología
  • Lugar de impartición: 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: Segundo cuatrimestre
  • Créditos ECTS: 6,0
  • Modalidad de impartición: Presencial
  • Horario: Ver horario
  • Dirección web de la asignatura: Ver web de la asignatura
  • 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

General:
Nombre:
FERNANDO ANDRES
Apellido:
PEREZ NAVA
Departamento:
Ingeniería Informática y de Sistemas
Área de conocimiento:
Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
Grupo:
PA101, PE101, PE102, TU101,TU102
Contacto:
Teléfono 1:
922845048
Teléfono 2:
Correo electrónico:
fdoperez@ull.es
Correo alternativo:
Tutorías primer cuatrimestre:
DesdeHastaDíaHora incialHora finalLocalizaciónPlantaDespacho
Todo el cuatrimestre Lunes 10:00 12:00 Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología - AN.4A ESIT
Todo el cuatrimestre Martes 11:30 13:30 Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología - AN.4A ESIT
Todo el cuatrimestre Jueves 15:00 17:00 Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología - AN.4A ESIT
Observaciones:
Tutorías segundo cuatrimestre:
DesdeHastaDíaHora incialHora finalLocalizaciónPlantaDespacho
Todo el cuatrimestre Lunes 10:00 12:00 Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología - AN.4A ESIT
Todo el cuatrimestre Jueves 10:00 12:00 Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología - AN.4A ESIT
Todo el cuatrimestre Jueves 15:00 17:00 Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología - AN.4A ESIT
Observaciones:
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

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.

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.

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 0,00 16,0 [C42], [C43], [CG4], [CG6], [CG9], [T21], [T23]
Clases prácticas (aula / sala de demostraciones / prácticas laboratorio) 14,00 0,00 14,0 [C42], [C43], [CG4], [CG6], [CG9], [T7], [T10], [T21], [T23]
Realización de seminarios u otras actividades complementarias 8,00 10,00 18,0 [C42], [C43], [CG4], [CG6], [CG9], [T7], [T10], [T21], [T23]
Realización de trabajos (individual/grupal) 7,00 40,00 47,0 [C42], [C43], [CG4], [CG6], [CG9], [T7], [T10], [T21], [T23]
Estudio/preparación de clases teóricas 0,00 10,00 10,0 [C42], [C43], [CG4], [CG6], [CG9], [T21], [T23]
Realización de exámenes 3,00 0,00 3,0 [C42], [C43], [CG4], [CG6], [CG9], [T7], [T21], [T23]
Asistencia a tutorías 7,00 0,00 7,0 [C42], [C43], [CG4], [CG6], [CG9], [T21]
Estudio autónomo individual o en grupo 0,00 30,00 30,0 [C42], [C43], [CG4], [CG6], [CG9], [T10], [T21], [T23]
Exposición oral por parte del alumno 5,00 0,00 5,0 [C42], [C43], [CG4], [CG6], [CG9], [T7], [T10]
Total horas
Total ECTS
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.

Otros recursos

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 y prácticas para evaluar la comprensión de los conceptos teóricos 50%
2.- Ejercicios y prácticas para la comprensión de los conceptos teóricos 20%

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 (20%)



- Procedimiento de evaluación mediante "Evaluación alternativa".

Los estudiantes que deseen realizar la evaluación alternativa deberán comunicarlo por escrito al profesor.
Esta evaluación constará de 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 varios casos prácticos (20%) y del desarrollo de conceptos teóricos y problemas asociados a la teoría (80%).


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 [C42], [C43], [CG4], [CG6], [CG9], [T7], [T10], [T21], [T23] Nivel de Conocimientos
adquiridos
Adecuación a lo solicitado
Calidad en la Presentación
30,00 %
Informes memorias de prácticas [C42], [C43], [CG4], [CG6], [CG9], [T7], [T10], [T21], [T23] Comprensión de los
conceptos teóricos
Nivel de Conocimientos
adquiridos
Adecuación a lo solicitado
Concreción en la redacción
20,00 %
Valoración de las actividades prácticas en el laboratorio [C42], [C43], [CG4], [CG6], [CG9], [T7], [T10], [T21], [T23] Comprensión de los
conceptos teóricos
Nivel de Conocimientos
adquiridos.
Adecuación a lo solicitado.
50,00 %
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 10.00
Semana 2: 1 Clases Teóricas y Prácticas. Entregable evaluación continua 4.00 6.00 10.00
Semana 3: 1 Clases Teóricas y Prácticas. Entregable evaluación continua 4.00 6.00 10.00
Semana 4: 1 Clases Teóricas y Prácticas. Entregable evaluación continua 4.00 6.00 10.00
Semana 5: 1 Clases Teóricas y Prácticas. Entregable evaluación continua 4.00 6.00 10.00
Semana 6: 1 Clases Teóricas y Prácticas. Elaboración de trabajos. Entregable evaluación continua 4.00 6.00 10.00
Semana 7: 2 Clases Teoóricas y Prácticas. Entregable evaluación continua 4.00 6.00 10.00
Semana 8: 2 Clases Teoóricas y Prácticas.Entregable evaluación continua 4.00 6.00 10.00
Semana 9: 2 Clases Teoóricas y Prácticas. Entregable evaluación continua 4.00 6.00 10.00
Semana 10: 2 Clases Teóricas y Prácticas. Elaboración de trabajos. Actividades Complementarias. Exposición oral. Entregable evaluación continua 4.00 6.00 10.00
Semana 11: 3 Clases Teóricas y Prácticas y Proyecto. Entregable evaluación continua 4.00 6.00 10.00
Semana 12: 3 Clases Teóricas y Prácticas y Proyecto. Asistencia a tutorías. Entregable evaluación continua 4.00 6.00 10.00
Semana 13: 3 Clases Teóricas y Prácticas y Proyecto. Elaboración de trabajos. Asistencia a tutorías. Entregable evaluación continua 3.00 5.00 8.00
Semana 14: 4 Clases Teóricas y Prácticas y Proyecto. Actividades complementarias. Asistencia a tutorías. Entregable evaluación continua 3.00 5.00 8.00
Semana 15: 4 Clases Teóricas y Prácticas. Elaboración de trabajos. Actividades complementarias. Exposición oral 3.00 5.00 8.00
Semana 16 a 18: Evaluación Evaluación y trabajo autónomo del alumno para la preparación de la evaluación. 3.00 3.00 6.00
Total 60.00 90.00 150.00
Fecha de última modificación: 04-05-2020
Fecha de aprobación: 12-07-2019

1. Datos descriptivos de la asignatura
  • Código: 139263124
  • Titulación: Grado en Ingeniería Informática
  • Curso: 3
  • Duración: Segundo cuatrimestre
3. Tutorías no presenciales
FERNANDO ANDRES PEREZ NAVA
General:
Nombre:
FERNANDO ANDRES
Apellido:
PEREZ NAVA
Departamento:
Ingeniería Informática y de Sistemas
Área de conocimiento:
Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
Contacto:
Teléfono 1:
922845048
Teléfono 2:
Correo electrónico:
fdoperez@ull.es
Correo alternativo:
Tutorías primer cuatrimestre:
DesdeHastaDíaHora inicialHora finalTipo de tutoríaMedio o canal de comunicación
Observaciones:
Tutorías segundo cuatrimestre:
DesdeHastaDíaHora inicialHora finalTipo de tutoríaMedio o canal de comunicación
Todo el cuatrimestre Lunes 10:30 13:30 Virtual Correo electrónico
Todo el cuatrimestre Martes 10:30 13:30 Virtual Correo electrónico
Observaciones:


7. Metodología no presencial

La asignatura se desarrolla a través del Campus Virtual de la ULL, haciendo uso de las diversas herramientas que posibilita dicho medio, combinando actividades formativas sincrónicas (conexión en tiempo real profesor-estudiante) y de carácter interactivo con otras asíncronas.

Las actividades formativas que se desarrollan son las siguientes:

Actividades formativas no presenciales

Actividades formativas
Vídeos explicativos grabados por el/la docente (Equivalencia con GD: Clases teóricas)
Inclusión de documentación sobre cada tema (Equivalencia con GD: Estudio autónomo, preparación clases teóricas/prácticas, etc.)
Foros/debate (Equivalencia con GD: Participación activa y asistencia a clase)
Talleres y seminarios virtuales (Equivalencia con GD: Realización de seminarios u otras actividades complementarias)
Resolución de ejercicios y problemas (Equivalencia con GD: Clases prácticas. Preparación de trabajos)
Casos prácticos (Equivalencia con GD: Clases prácticas)
Exposición de trabajos individuales/grupales mediante vídeos de los estudiantes (Equivalencia con GD: Realización de trabajos (individual/grupal))
Realización de pruebas evaluativas en línea (Equivalencia con GD: Exámenes, test, etc.)

Comentarios adicionales

9. Sistema de evaluación y calificación no presencial

Las pruebas evaluativas a realizar y su ponderación en la calificación es la siguiente:

Estrategia Evaluativa

Tipo de prueba Ponderación
Pruebas objetivas 60,00 %
Resolución de casos prácticos 25,00 %
Exposición del trabajo/proyecto/TFG/TFM 15,00 %
Total 100,0 %

Comentarios adicionales

La evaluación de los Seminarios se realiza dentro de la resolución de casos prácticos
Fecha de última modificación: 04-05-2020
Fecha de aprobación: 04-05-2020