| Competencias do título |
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Código
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Competencias da titulación
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| A1 |
Aprender de maneira autónoma novos coñecementos e técnicas avanzadas axeitadas para a investigación, o deseño e o desenvolvemento de sistemas e servizos informáticos. |
| A5 |
Saber especificar, deseñar e implementar sistemas intelixentes cando as solucións convencionais non resultaren satisfactorias. |
| A9 |
Dirixir equipos de traballo ligados ao deseño de produtos, procesos, servizos informáticos e outras actividades profesionais. |
| B1 |
Aprender a aprender. |
| B2 |
Resolver problemas de forma efectiva. |
| B3 |
Aplicar un pensamento crítico, lóxico e creativo. |
| B4 |
Aprendizaxe autónoma. |
| B8 |
Traballar en equipos de carácter interdisciplinar. |
| B9 |
Capacidade para tomar decisións. |
| B11 |
Razoamento crítico. |
| C3 |
Utilizar as ferramentas básicas das tecnoloxías da información e as comunicacións (TIC) necesarias para o exercicio da súa profesión e para a aprendizaxe ao longo da súa vida. |
| C4 |
Desenvolverse para o exercicio dunha cidadanía aberta, culta, crítica, comprometida, democrática e solidaria, capaz de analizar a realidade, diagnosticar problemas, formular e implantar solucións baseadas no coñecemento e orientadas ao ben común. |
| C5 |
Entender a importancia da cultura emprendedora e coñecer os medios ao alcance das persoas emprendedoras. |
| C6 |
Valorar criticamente o coñecemento, a tecnoloxía e a información dispoñible para resolver os problemas cos que deben enfrontarse. |
| C7 |
Asumir como profesional e cidadán a importancia da aprendizaxe ao longo da vida. |
| C8 |
Valorar a importancia que ten a investigación, a innovación e o desenvolvemento tecnolóxico no avance socioeconómico e cultural da sociedade. |
| Resultados de aprendizaxe |
| Competencias de materia (Resultados de aprendizaxe) |
Competencias da titulación |
| Conocer la historia de la inteligencia artificial |
A1
A5
A9
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B1
B2
B3
B4
B8
B9
B11
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C3
C4
C5
C6
C8
|
| Comprender los dominios y problemas típicos de la inteligencia artificial |
A1
A5
A9
|
B1
B2
B3
B4
B8
B9
B11
|
C3
C4
C5
C6
C7
C8
|
| Conocer y aplicar distintas técnicas de representación del conocimiento |
A1
A5
A9
|
B1
B2
B3
B4
B8
B9
B11
|
C3
C4
C5
C6
C7
|
| Aprender, comprender, y ser capaces de construir arquitecturas inteligentes |
A1
A5
A9
|
B1
B2
B3
B4
B8
B9
B11
|
C3
C4
C5
C6
C7
C8
|
| Dominar distintos esquemas de razonamiento, y ser capaces de aplicarlos a los sistemas inteligentes |
A1
A5
A9
|
B1
B2
B3
B4
B8
B9
B11
|
C3
C4
C5
C6
C7
C8
|
| Conocer los aspectos metodológicos básicos de la ingeniería del conocimiento |
A1
A5
A9
|
B1
B2
B3
B4
B8
B9
B11
|
C3
C4
C5
C6
C7
C8
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| Contidos |
| Temas |
Subtemas |
| INTRODUCCIÓN |
HISTORIA Y ANTECEDENTES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
PROBLEMÁTICA
CONCEPTOS FUNDAMENTALES
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| RESOLUCIÓN DE PROBLEMAS |
ESPACIO DE ESTADOS
BÚSQUEDA DE SOLUCIONES
CARACTERÍSTICAS GENERALES DE LOS PROCESOS DE BÚSQUEDA
MÉTODOS DE EXPLORACIÓN DEL ESPACIO DE ESTADOS |
| REPRESENTACIONES FORMALES DEL CONOCIMIENTO |
GENERALIDADES SOBRE LA REPRESENTACIÓN DEL CONOCIMIENTO
CICLO DE CODIFICACIÓN-DECODIFICACIÓN
LÓGICA DE PROPOSICIONES Y LÓGICA DE PREDICADOS
INGENIERÍA DEL CONOCIMIENTO Y LÓGICA FORMAL
EVALUACIÓN Y RESOLUCIÓN EN LÓGICA FORMAL
INTRODUCCIÓN A OTRAS LÓGICAS
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| REPRESENTACIONES ESTRUCTURADAS DEL CONOCIMIENTO |
GENERALIDADES SOBRE MÉTODOS DECLARATIVOS
GENERALIDADES SOBRE MÉTODOS PROCEDIMENTALES
REDES SEMÁNTICAS
MARCOS
REGLAS DE PRODUCCIÓN
PARADIGMA DE ORIENTACIÓN A OBJETOS
ANÁLISIS COMPARATIVO DE MÉTODOS ESTRUCTURADOS |
| SISTEMAS DE PRODUCCIÓN |
SISTEMAS DIRIGIDOS POR LOS DATOS
SISTEMAS DIRIGIDOS POR LOS OBJETIVOS
BASE DE CONOCIMIENTOS
MOTOR DE INFERENCIAS
MEMORIA ACTIVA
DINÁMICA DE LOS SISTEMAS DE PRODUCCIÓN |
| MODELOS CLÁSICOS DE RAZONAMIENTO |
INTERPRETACIÓN DIFERENCIAL
MODELO CATEGÓRICO DE RAZONAMIENTO
LA CORRECCIÓN BAYESIANA
MODELOS PROBABILÍSTICOS |
| MODELO DE FACTORES DE CERTIDUMBRE |
MEDIDAS DE CONFIANZA
FACTORES DE CERTIDUMBRE
COMBINACIÓN DE EVIDENCIAS
PROPAGACIÓN DEL RAZONAMIENTO |
| TEORÍA EVIDENCIAL |
MARCO DE DISCERNIMIENTO
FUNCIÓN DE ASIGNACIÓN DE VEROSIMILITUD
COMBINACIÓN DE EVIDENCIAS
CREDIBILIDAD, PLAUSIBILIDAD E INTERVALO DE CONFIANZA
CASOS PARTICULARES |
| SISTEMAS DIFUSOS |
FUNDAMENTOS DE LÓGICA BORROSA
ESTRUCTURA ALGEBRAICA DE LOS CONJUNTOS DIFUSOS
OPERACIONES CON CONJUNTOS DIFUSOS
REPRESENTACIÓN DIFUSA DEL CONOCIMIENTO
RAZONAMIENTO DIFUSO |
| INTRODUCCIÓN A LA INGENIERÍA DEL CONOCIMIENTO |
ASPECTOS GENERALES DE LOS SISTEMAS EXPERTOS
ANÁLISIS DE VIABILIDAD
ORGANIZACIÓN GENERAL DE UN SISTEMA EXPERTO
ADQUISICIÓN DEL CONOCIMIENTO
TÉCNICAS DE ADQUISICIÓN DEL CONOCIMIENTO
VERIFICACIÓN DE SISTEMAS INTELIGENTES
VALIDACIÓN DE SISTEMAS INTELIGENTES
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| Planificación |
| Metodoloxías / probas |
Horas presenciais |
Horas non presenciais / traballo autónomo |
Horas totais |
| Proba de resposta breve |
5 |
0 |
5 |
| Prácticas de laboratorio |
35 |
70 |
105 |
| Seminario |
5 |
0 |
5 |
| Sesión maxistral |
60 |
0 |
60 |
| |
| Atención personalizada |
50 |
0 |
50 |
| |
| *Os datos que aparecen na táboa de planificación son de carácter orientativo, considerando a heteroxeneidade do alumnado |
| Metodoloxías |
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Metodoloxías |
Descrición |
| Proba de resposta breve |
EXAMEN TEORICO DE 20 PREGUNTAS CORTAS SOBRE LA MATERIA IMPARTIDA A LO LARGO DE TODO EL CURSO. |
| Prácticas de laboratorio |
DOS PRACTICAS RELACIONADAS, REPSECTIVAMENTE, CON PROCESOS DE BÚSQUEDA Y CON MODELOS DE RAZONAMIENTO. |
| Seminario |
SEMINARIOS DE ACTUALIDAD, ILUSTRATIVOS DE PROBLEMAS DE INTERÉS, Y DIFÍCILES, RELACIONADOS CON EL TEMARIO |
| Sesión maxistral |
CLASES TEÓRICAS, PARTICIPATIVAS, EN DONDE SE DESARROLLAN LOS CONTENIDOS DE LA ASIGNATURA |
| Atención personalizada |
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Metodoloxías
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| Prácticas de laboratorio |
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| Descrición |
| RESOLUCIÓN DE DUDAS Y DE CUESTIONES QUE PUEDAN SURGIR DURANTE EL DESARROLLO DE LAS PRÁCTICAS. |
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| Avaliación |
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Metodoloxías
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Descrición
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Cualificación
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| Prácticas de laboratorio |
SUPONDRÁN UN 30% DE LA NOTA |
30 |
| Proba de resposta breve |
SUPONDRÁ EL 70% DE LA NOTA |
70 |
| Sesión maxistral |
SE VALORARÁ LA ACTITUD DEL ALUMNO, Y SU TALANTE COOPERATIVO, A EFECTOS DE AJUSTES EN LA CALIFICACIÓN FINAL |
0 |
| |
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Observacións avaliación |
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El criterio de evaluación trata de reflejar aproximadamente la estructura de créditos de la asignatura. La nota de corte es de 4 puntos, tanto en teoría como en prácticas.
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| Fontes de información |
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Bibliografía básica
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LA BIBLIOGRAFÍA ESTÁ EN CONSTANTE ACTUALIZACIÓN. COMO TEXTOS BÁSICOS SE UTILIZAN:
RUSSELL & NORVIG, INTELIGENCIA ARTIFICIAL: UN ENFOQUE MODERNO, PEARSO, EDS. 2004
MORET ET AL., FUNDAMENTOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL. SERVICIO DE PUBLICACIONES DE LA UDC, 2000
EL RESTO DEL MATERIAL BIBLIOGRÁFICO APARECE CONSTANTEMENTE ACTUALIZADO EN EL CAMPUS VIRTUAL. |
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Bibliografía complementaria
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ARTÍCULOS DISPONIBLES EN EL SERVICIO DE REPROGRAFÍA Y EN EL CAMPUS VIRTUAL. |
| Recomendacións |
| Materias que se recomenda ter cursado previamente |
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| Materias que se recomenda cursar simultaneamente |
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| Materias que continúan o temario |
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| Observacións |
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SE RECOMIENDAN CONOCIMIENTOS PREVIOS DE LOGICA Y DE SISTEMAS CONEXIONISTAS Y COMPUTACIÓN NEURONAL. SE SUGIERE CURSAR CON POSTERIORIDAD INGENIERÍA DEL CONOCIMIENTO Y SISTEMAS EXPERTOS. |
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