| Competencias do título |
| Código | Competencias da titulación |
| A8 | Deseño e arquitectura de Sistemas de Información. |
| A9 | Documentación técnica. |
| A10 | Xestión do cambio e do coñecemento. |
| A11 | Enxeñería do software. |
| B1 | Capacidade de análise e síntese. |
| B3 | Capacidade de xestión da información. |
| B4 | Capacidade de resolución de problemas. |
| B5 | Toma de decisións. |
| B6 | Traballo en equipo. |
| B8 | Razoamento crítico. |
| B12 | Creatividade. |
| B15 | Motivación pola calidade. |
| C6 | Valorar criticamente o coñecemento, a tecnoloxía e a información dispoñible para resolver os problemas cos que deben enfrontarse. |
| Resultados de aprendizaxe | |||
| Competencias de materia (Resultados de aprendizaxe) | Competencias da titulación | ||
| Comprender, analizar, y utilizar diversos procedimientos de búsqueda de soluciones en un espacio de estados. | AP8 AP10 AP11 |
BP3 BP4 |
CM6 |
| Elegir el procedimiento de representación del conocimiento más adecuado. | AP8 AP9 |
BP1 BP4 BP5 BP15 |
CM6 |
| Definir el método de razonamiento idóneo para sus propósitos en función de las características del dominio. | AP8 |
BP1 BP4 BP5 BP8 BP15 |
CM6 |
| Integrar los conocimientos anteriores y diseñar y construir un sistema inteligente. | AP8 AP11 |
BP1 BP5 BP6 BP12 BP15 |
CM6 |
| Contidos |
| Temas | Subtemas |
| INTRODUCCIÓN | Cuestiones preliminares Consideraciones generales sobre la IA |
| RESOLUCIÓN DE PROBLEMAS | Espacio de estados Procesos de búsqueda Estrategias de exploración |
| MÉTODOS ESTRUCTURADOS DE REPRESENTACIÓN | Redes semánticas Marcos Orientación a objetos Reglas de producción |
| SISTEMAS DE PRODUCCIÓN | Base de conocimientos Memoria activa Motor de inferencias Dinámica de los sistemas de producción Ciclo básico de los sistemas de producción |
| RAZONAMIENTO CATEGÓRICO Y CORRECCIÓN BAYESIANA | Interpretación diferencial Elementos del razonamiento categórico Procedimiento sistemático de razonamiento categórico La corrección bayesiana |
| RAZONAMIENTO IMPRECISO | El modelo de factores de certidumbre La teoría evidencial Modelos difusos de razonamiento |
| Planificación | |||
| Metodoloxías / probas | Horas presenciais | Horas non presenciais / traballo autónomo | Horas totais |
| Sesión maxistral | 20 | 30 | 50 |
| Traballos tutelados | 0 | 16 | 16 |
| Proba de resposta múltiple | 4 | 8 | 12 |
| Prácticas de laboratorio | 0 | 15 | 15 |
| Proba obxectiva | 1 | 0 | 1 |
| Atención personalizada | 6 | 0 | 6 |
| *Os datos que aparecen na táboa de planificación son de carácter orientativo, considerando a heteroxeneidade do alumnado | |||
| Metodoloxías |
| Metodoloxías | Descrición |
| Sesión maxistral | Exposición por parte del profesor de los contenidos de la materia. Se facilitará material de apoyo para el seguimiento de las clases. Se fomentará la discusión participativa. |
| Traballos tutelados | Realización de supuestos prácticos sobre cuestiones y temas tratados en clase. |
| Proba de resposta múltiple | Realización de tests de autoevaluación sobre los contenidos con el fin de asegurar un seguimiento personalizado del grado de aprovechamiento del estudiante. Se incluyen mayoritariamente preguntas de respuesta multiple, con limitación de tiempo y penalización en la calificación global por cada respuesta incorrecta. |
| Prácticas de laboratorio | Realización de dos tipos de supuestos prácticos: una práctica programada con entrega de memoria de resultados y una práctica de solución de problemas relativos a los distintos modelos de razonamiento. |
| Proba obxectiva | Sólo par aquellos alumnos que, bien no asistan a clase ni entreguen los trabajos, o bien no hayan obtenido la cusiciente calificación en ellos para superar la asignatura. |
| Atención personalizada |
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| Avaliación | ||
| Metodoloxías | Descrición | Cualificación |
| Traballos tutelados | Correción de los trabajos realizados por el estudiante. | 34 |
| Proba de resposta múltiple | Cómputo de las respuestas correctas aplicando penalizacíones por cada intento fallido. | 33 |
| Prácticas de laboratorio | Calificación de las prácticas realizadas atendiendo a criterios de calidad, eficiencia, y aptitud demostrada en su desempeño. | 33 |
| Observacións avaliación | ||
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Eventualmente se podrán tener en cuenta también, y a efectos de compensación, cuestiones como la asistencia a clase o la participación en los debates.
Todos aquellos alumnos que no alcancen la nota suficiente para superar la asignatura, bien porque no han entregado los trabajos o bien porque no han sido de suficiente calidad, tendrán la opción de presentarse a un examen escrito. |
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| Fontes de información |
| Bibliografía básica |
Moret et col. (2000). Fundamentos de IA. Servicio de publicaciones UDC
Nils J. Nilsson (2001). Inteligencia Artificial - Una Nueva Sintesis. McGraw-Hill
José Palma y Roque Marín (2008). Inteligencia Artificial. Métodos, técnicas y aplicaciones. McGraw Hill
Stuart Russell y Peter Norvig (2004). Inteligencia Artificial: Un enfoque moderno. 2ª edición. Pearson. Prentice-Hall |
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| Bibliografía complementaria | |
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| Recomendacións | |||||
| Materias que se recomenda ter cursado previamente | |||||
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| Materias que se recomenda cursar simultaneamente |
| Materias que continúan o temario |
| Observacións | |
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Se recomienda la utilización de los recurso virtuales que eventualmente se pongan a disposición del estudiante, y la realización de tutorías vía e-mail. |