| Competencias do título |
| Código | Competencias da titulación |
| A1 | Capacidade para a resolución dos problemas matemáticos que se poden presentar na enxeñaría. Aptitude para aplicar os coñecementos sobre: álxebra linear; cálculo diferencial e integral; métodos numéricos; algorítmica numérica; estatística e optimización. |
| A3 | Capacidade para comprender e dominar os conceptos básicos de matemática discreta, lóxica, algorítmica e complexidade computacional e a súa aplicación para a resolución de problemas propios da enxeñaría. |
| A4 | Coñecementos básicos sobre o uso e a programación dos ordenadores, sistemas operativos, bases de datos e programas informáticos con aplicación na enxeñaría. |
| A5 | Coñecemento da estrutura, organización, funcionamento e interconexión dos sistemas informáticos, os fundamentos da súa programación e a súa aplicación para a resolución de problemas propios da enxeñaría. |
| A9 | Capacidade para comprender a importancia da negociación, os hábitos de traballo efectivos, o liderado e as habilidades de comunicación en todos os contornos de desenvolvemento de sóftware |
| A12 | Coñecemento e aplicación dos procedementos algorítmicos básicos das tecnoloxías informáticas para deseñar solucións a problemas, analizando a idoneidade e a complexidade dos algoritmos propostos. |
| A13 | Coñecemento, deseño e utilización de forma eficiente dos tipos e estruturas de datos máis adecuados á resolución dun problema. |
| A21 | Coñecemento e aplicación dos principios fundamentais e técnicas básicas dos sistemas intelixentes e a súa aplicación práctica. |
| A42 | Capacidade para coñecer os fundamentos, paradigmas e técnicas propias dos sistemas intelixentes, e analizar, deseñar e construír sistemas, servizos e aplicacións informáticas que utilicen as ditas técnicas en calquera ámbito de aplicación. |
| A43 | Capacidade para adquirir, obter, formalizar e representar o coñecemento humano nunha forma computable para a resolución de problemas mediante un sistema informático en calquera ámbito de aplicación, particularmente os relacionados con aspectos de computación, percepción e actuación en ambientes ou contornos intelixentes. |
| A44 | Capacidade para desenvolver e avaliar sistemas interactivos e de presentación de información complexa e a súa aplicación á resolución de problemas de deseño de interacción persoa-computadora. |
| A45 | Capacidade para coñecer e desenvolver técnicas de aprendizaxe computacional e deseñar e implementar aplicacións e sistemas que as utilicen, incluídas as dedicadas á extracción automática de información e coñecemento a partir de grandes volumes de datos. |
| B1 | Capacidade de resolución de problemas |
| B2 | Traballo en equipo |
| B3 | Capacidade de análise e síntese |
| B4 | Capacidade para organizar e planificar |
| B5 | Habilidades de xestión da información |
| B6 | Toma de decisións |
| B8 | Capacidade de traballar nun equipo interdisciplinar |
| B9 | Capacidade para xerar novas ideas (creatividade) |
| C1 | Expresarse correctamente, tanto de forma oral coma escrita, nas linguas oficiais da comunidade autónoma. |
| C2 | Dominar a expresión e a comprensión de forma oral e escrita dun idioma estranxeiro. |
| 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 IA | A1 A5 A9 |
B1 B3 |
C3 C4 C5 C6 C8 |
| Comprender los dominios y problemas típicos de la IA | A1 A5 A9 |
B1 B3 |
C3 C4 C5 C6 C7 C8 |
| Conocer y aplicar distintas técnicas de representación del conocimiento | A1 A5 A9 |
B1 B3 |
C3 C4 C5 C6 C7 |
| Aprender, comprender y ser capaces de construir arquitecturas inteligentes | A1 A5 A9 |
B1 B3 |
C3 C4 C5 C6 C7 C8 |
| Dominar distintos esquemas de razonamiento, y ser capaces de aplicarlos a los sistemas intelit¡gentes | A1 A5 A9 |
B1 B3 |
C3 C4 C5 C6 C7 C8 |
| Manejar entornos de emulación de sistemas conexionistas | A1 A4 A12 A13 A21 A42 A43 |
B1 B2 B3 B4 B6 B8 B9 |
C1 C6 C7 C8 |
| Identificar los antecedentes históricos y los conceptos clave de los Sistemas Conexionistas y su entorno, así como las características específicas de los problemas que pretenden resolver. | A1 A5 |
B3 B4 |
C5 C6 C7 C8 |
| Entender cuál es la base neurobiológica en la que se fundamentan los Sistemas Conexionistas y de la cual obtienen su estructura y funcionalidades. | A1 |
B3 B4 |
C4 C7 |
| Comprender el proceso de construcción de modelos computacionales cerebrales y la importancia de sus aplicaciones. | A1 A3 A5 |
B3 B4 |
C4 C6 C7 C8 |
| Aprender la metodología de construcción de Sistemas de Inteligencia SubSimbólica desde la identificación del problema hasta la etapa de transferencia tecnológica. | A1 A3 A5 A21 A42 A43 |
B1 B3 B4 B8 B9 |
C4 C6 C8 |
| Aprender diferentes modelos de Sistemas de Inteligencia SubSimbólica y analizar las capacidades y limitaciones de cada uno de ellos. | A21 A42 A43 A44 A45 |
B1 B3 B4 B5 B9 |
C2 C4 C6 C7 C8 |
| Contidos |
| Temas | Subtemas |
| 1. Introducción | 1.1 Aspectos históricos 1.2 Cuestiones preliminares 1.3 Consideraciones generales |
| 2. Resolución de Problemas | 2.1 Introducción a la resolución de problemas en IA 2.2 El concepto de “espacio de estados” 2.3 Características generales de los procesos de búsqueda 2.4 Métodos de búsqueda puros: anchura y profundidad 2.5 Estrategias de exploración del espacio de estados |
| 3. Representaciones estructuradas del conocimiento | 3.1 Aspectos generales 3.2 Métodos declarativos de representación 3.3 Métodos procedimentales de representación 3.4 Ejemplos y realización de un caso práctico |
| 4. Sistemas de producción | 4.1 Base de conocimientos 4.2 Memoria activa 4.3 Motor de inferencias 4.4 Dinámica de los sistemas de producción 4.5 Ciclo básico de un sistema de producción |
| 5. Breve Introducción al Razonamiento en IA | 5.1 Fundamentos de razonamiento categórico 5.2 Fundamentos de razonamiento bayesiano 5.3 Fundamentos de factores de certidumbre 5.4 Fundamentos de la teoría evidencial 5.5 Fundamentos de razonamiento difuso |
| 6. Sistemas Conexionistas: Origen y Contexto; Fundamentos Biológicos | 6.1 Evolución Histórica y Precursores. 6.2 Nacimiento de los Sistemas Conexionistas. 6.3. Bases Biológicas de los Sistemas Adaptativos 6.4. Adquisición y organización de los conocimientos en Sistemas Adaptativos. |
| 7. Arquitectura, Alimentación y Aprendizaje de los Sistemas Conexionistas | 7.1. Elemento de procesado en Sistemas Conexionistas. 7.2 Comparación entre el elemento biológico y el formal 7.3 Alimentación y Arquitectura de los Sistemas Conexionistas. 7.4 Aprendizaje en Sistemas Conexionistas. |
| 8. Sistemas Conexionistas con Alimentación Hacia Delante | 8.1. Adaline 8.2. Perceptrón 8.3. Metodología. Etapas |
| 9. Otros Modelos de Sistemas Conexionistas | 9.1 Redes auto-organizativas 9.2. Otros modelos auto-organizativos: Crecimiento de redes 9.3. Memorias de Hopfield |
| 10. Nuevas Aproximaciones en Sistemas de Inteligencia Sub-simbólica | 10.1 Computación Evolutiva. 10.2 Vida Artificial. 10.3 Tecnologías NBIC |
| Planificación | |||
| Metodoloxías / probas | Horas presenciais | Horas non presenciais / traballo autónomo | Horas totais |
| Prácticas de laboratorio | 20 | 0 | 20 |
| Traballos tutelados | 10 | 30 | 40 |
| Sesión maxistral | 30 | 60 | 90 |
| Atención personalizada | 0 | 0 | 0 |
| *Os datos que aparecen na táboa de planificación son de carácter orientativo, considerando a heteroxeneidade do alumnado | |||
| Metodoloxías |
| Metodoloxías | Descrición |
| Prácticas de laboratorio | - Utilización de técnicas de Inteligencia Artificial Simbólica para resolver problemas. - Utilización de técnicas de Sistemas Conexionistas y Sistemas Evolutivos para resolver problemas. |
| Traballos tutelados | - Estudio de los distintos modelos clásicos de agente inteligente e identificación de los conceptos involucrados en dichos modelos en ejemplos de aplicación práctica. - Estudio de algoritmos de búsqueda avanzados. - Ejercicios prácticos sobre los distintos Modelos de Razonamiento presentados (Temas 4 y 5. - Test de evaluación de los conceptos adquiridos. - Búsqueda, análisis de problemas reales que muestren la aplicación de los Sistemas de Inteligencia Sub-simbólica. |
| Sesión maxistral | Impartición de los contenidos de los diferentes temas de la asignatura, fomentando la participación del alumnado en la comprensión de ejemplos prácticos. |
| Atención personalizada |
|
|
| Avaliación | ||
| Metodoloxías | Descrición | Cualificación |
| Sesión maxistral | Examen escrito para evaluar los conocimientos de la Materia. | 60 |
| Prácticas de laboratorio | - Se valorará la entrega en plazo, así como la asistencia a las horas asignadas a la realización de prácticas. |
30 |
| Traballos tutelados | - Se valorará la entrega en plazo, así como la asistencia a las tutorías en grupo reducido. |
10 |
| Observacións avaliación | ||
| Fontes de información |
| Bibliografía básica |
Moret et al. (2005). Fundamentos de inteligencia artificial. Servicio de publicaciones de la UDC (2ª ed, 2ª imp)
José T. Palma, Roque Marín Morales et al. (2008). Inteligencia artificial - Técnicas, métodos y aplicaciones. McGraw Hill (1ª ed.)
Russell & Norvig (2004). Inteligencia artificial: un enfoque moderno. Pearson (2ª ed) |
|
TEMAS 6 y 7 Cajal, S.:“Recuerdos de Mi Vida. Historia de Mi Labor Científica”. Tomo II. Ed. Alianza.1984. Cajal, S.: “Textura del SistemaNervioso del Hombre y los Vertebrados”. Tomo I. Ed. Alianza. 1989. Haykin, S.: “Neural Networks: A Comprehensive Foundation”. McMillan College Publishing. New York. 1994. Hertz, J., Krogh, A. & Palmer, R.: “Introduction to the Theory of Neural Computation”. Santa Fe Institute, Addison-Wesley Editores 1991. McCulloch, W. S., and Pitts, W.: “A Logical Calculus of the Ideas Inmanent in the Neural Nets”. Buletin of Mathematical Biophysics, vol. 5, pp. 115-137. 1943. Minsky,M. & Papert, S.: “Perceptrons”. Cambridge,MIT Press, 1969. Rosenblueth, A., Wiener, N, and Bigelow, J.: “Behavior, Purpose and Teleology”. Phylosophy of Science nº10, pp. 18-24. 1943. Wiener, N.: “Cibernetics or Control and Communications in the Animals and Machines”. Ed. MIT. Press. 1948. TEMAS 8 y 9 Hertz,J., Krogh, A. & Palmer, R.: “Introduction to the Theory of NeuralComputation”. Santa Fe Institute, Addison-Wesley Editores 1991. Hopfield, J. & Tank, D.: “Computing with Neural Circuits” A Model”. Science, vol. 233, pp. 625-633. 1986. Kohonen, T.: “Self organizing maps”. Springer Velag. Berlín. Segunda Edición. 1995. Ríos, J.Pazos, A. y otros: “Estructura, Dinámica y Aplicaciones a las Redes NeuronasArtificiales”. Ed. Ceura. Madrid.1991. TEMA 10 Gestal M, Rivero D et al. Introducción a los Algoritmos Genéticos y la Programación Genética. Servicio de Publicacións da UDC. 2010. Yao, X. “Evolving Artificial Neural Networks”. In:Proc. IEEE, Vol. 87 nº9 1423-1447. 1999. |
|
| Bibliografía complementaria | |
|
|
| Recomendacións | ||||
| Materias que se recomenda ter cursado previamente | ||||
|
| Materias que se recomenda cursar simultaneamente |
| Materias que continúan o temario | ||||
|
| Observacións | |