| Competencias do título |
| Código | Competencias da titulación |
| A1 | Dominar todas as etapas da vida dun proxecto (análise de concepción, análise técnica, programación, probas, documentación e formación de usuarios). |
| A2 | Analizar novas técnicas e ferramentas do mercado estudando a súa viabilidade e necesidade. Posibilidade de contratar recursos externos. |
| A3 | Controlar e xestionar o desenvolvemento informático. |
| A10 | Asesorar os programadores nos problemas que se lles presentan coa programación dos sistemas. |
| B1 | Aprender a aprender. |
| B2 | Resolver problemas de forma efectiva. |
| B3 | Aplicar un pensamento crítico, lóxico e creativo. |
| B4 | Aprendizaxe autónoma. |
| B5 | Traballar de forma colaborativa. |
| B10 | Capacidade de xestión da informática (captación e análises da información). |
| B11 | Razoamento crítico. |
| B12 | Capacidade para a análise e a síntese. |
| B13 | Capacidade de comunicación. |
| B14 | Coñecemento de idiomas. |
| B15 | Motivación pola calidade. |
| 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. |
| 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 las técnicas básicas de la IA para la resolución de problemas, satisfacción de restricciones, juegos y planificación. | A2 A3 |
B3 B4 B11 B12 B14 |
C3 C6 C8 |
| Conocer los algoritmos básicos de las distintas técnicas y su caracterización en cuanto a completud, optimalidad y análisis de complejidad. | A2 A3 |
B2 B3 B4 B11 B12 |
C3 C6 |
| Conocer implementaciones de los algoritmos y adaptarlas a nuevos problemas | A1 A2 A3 A10 |
B2 B3 B4 B5 B10 B11 B12 B15 |
C3 C6 C7 C8 |
| Analizar y evaluar las soluciones a nuevos problemas | A1 A2 A3 |
B1 B2 B3 B4 B5 B10 B12 B13 |
C3 C6 C7 C8 |
| Contidos |
| Temas | Subtemas |
| Introducción a la Inteligencia Artificial | Historia y objetivo de la IA |
| Búsqueda no informada | Búsqueda en profundidad, anchura y profundización iterativa. Búsqueda bidireccional. Completud, optimalidad y análisis de complejidad. |
| Búsqueda heurística | Búsqueda greedy y A*. Completud, optimalidad y análisis de complejidad. Heurísticas. Algoritmos de búsqueda local. |
| Problemas de satisfacción de restricciones | Formalización y tipos de problemas. Propagación de restricciones y algoritmo de backtracking |
| Búsqueda para juegos | Formalización. Algoritmos minimax y alfa-beta pruning. Juegos no determinísticos y con con conocimiento parcial. Estado del arte en juegos. |
| Planificación | Formalización y tipos de problema. Planificador de orden parcial. |
| Planificación | |||
| Metodoloxías / probas | Horas presenciais | Horas non presenciais / traballo autónomo | Horas totais |
| Prácticas de laboratorio | 24 | 8 | 32 |
| Solución de problemas | 20 | 20 | 40 |
| Proba mixta | 3 | 0 | 3 |
| Sesión maxistral | 30 | 45 | 75 |
| Atención personalizada | 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 | El alumno dispondrá de implementaciones de algoritmos de inteligencia artificial asociados a las técnicas incluidas en el temario, los evaluará y realizará adaptaciones para otros dominios. |
| Solución de problemas | El alumnos resolverá problemas para una mejor comprensión de las técnicas impartidas |
| Proba mixta | Será una prueba mixta para evaluar los conocimientos adquiridos |
| Sesión maxistral | El profesor impartirá sesiones magistrales con los conocimientos básicos que debe adquirir el alumno |
| Atención personalizada |
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| Avaliación | ||
| Metodoloxías | Descrición | Cualificación |
| Prácticas de laboratorio | Se presentarán y evaluarán las prácticas de forma individual ante el profesor, y deberán cumplir con lo solicitado en el enunciado de prácticas entregado al alumno. | 0 |
| Sesión maxistral | La participación se evaluará con un porcentaje del 10% y el contenido de las sesiones magistrales será objeto del 40% evaluado en la prueba mixta. | 0 |
| Solución de problemas | Se evaluará según el número de problemas resuelto, calidad y defensa de las soluciones. | 0 |
| Proba mixta | En la prueba mixta el estudiante deberá demostrar el conocimiento de las técnicas básicas objeto de la asignatura y adquirido con las otras metodologías. | 100 |
| Observacións avaliación | ||
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Esta materia no se impartirá presencialmente en el curso 2012/2013 y en este momento al profesor de asignatura sólo se le ha asignado un horario de exámenes y no otros recursos docente razón por la que sólo puede comprometerse a realizar la prueba objetiva. |
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| Fontes de información |
| Bibliografía básica |
S. Russell, P. Norvig (2004). Inteligencia Artificial: un enfoque moderno, segunda edición. Prentice-Hall |
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| Bibliografía complementaria | |
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| Recomendacións | |
| Materias que se recomenda ter cursado previamente |
| Materias que se recomenda cursar simultaneamente |
| Materias que continúan o temario |
| Observacións | |