Competencias del título |
Código
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Competencias / Resultados del título
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A6 |
CE05 - Capacidad para diseñar y desarrollar sistemas inteligentes mediante la aplicación de algoritmos de inferencia, representación del conocimiento y planificación automática |
A7 |
CE06 - Capacidad para reconocer aquellos problemas que necesiten de una arquitectura distribuida que no esté prefijada durante el diseño del sistema, que serán adecuados para la implementación de sistemas multiagente inteligentes |
A8 |
CE07 - Capacidad para entender las implicaciones del desarrollo de un sistema inteligente explicable e interpretable |
A9 |
CE08 - Capacidad para diseñar y desarrollar sistemas inteligentes seguros, en términos de integridad, confidencialidad y robustez |
B1 |
CG01 - Mantener y extender planteamientos teóricos fundados para permitir la introducción y explotación de tecnologías nuevas y avanzadas en el campo de la Inteligencia Artificial |
B2 |
CG02 - Abordar con éxito todas las etapas de un proyecto de Inteligencia Artificial |
B3 |
CG03 - Buscar y seleccionar la información útil necesaria para resolver problemas complejos, manejando con soltura las fuentes bibliográficas del campo |
B6 |
CB01 - Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación |
B7 |
CB02 - Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio |
B8 |
CB03 - Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios |
B9 |
CB04 - Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigu?edades |
C2 |
CT02 - Dominar la expresión y la comprensión de forma oral y escrita de un idioma extranjero |
C3 |
CT03 - Utilizar las herramientas básicas de las tecnologías de la información y las comunicaciones (TIC) necesarias para el ejercicio de su profesión y para el aprendizaje a lo largo de su vida |
C4 |
CT04 - Desarrollarse para el ejercicio de una ciudadanía respetuosa con la cultura democrática, los derechos humanos y la perspectiva de género |
C5 |
CT05 - Entender la importancia de la cultura emprendedora y conocer los medios al alcance de las personas emprendedoras |
C6 |
CT06 - Adquirir habilidades para la vida y hábitos, rutinas y estilos de vida saludables |
C7 |
CT07 - Desarrollar la capacidad de trabajar en equipos interdisciplinares o transdisciplinares, para ofrecer propuestas que contribuyan a un desarrollo sostenible ambiental, económico, político y social |
C8 |
CT08 - Valorar la importancia que tiene la investigación, la innovación y el desarrollo tecnológico en el avance socioeconómico y cultural de la sociedad |
Resultados de aprendizaje |
Resultados de aprendizaje |
Competencias / Resultados del título |
Introducir el concepto de sistemas multiagente a partir de la necesidad de arquitecturas distribuidas en los sistemas inteligentes. |
AM6 AM7 AM8
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BM1 BM9
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CM3 CM6 CM8
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Comprender las diferentes aproximaciones a las arquitecturas de los agentes inteligentes.
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AM5 AM6
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BM1 BM6 BM7
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Comprender la noción de negociación como un aspecto básico inherente a los sistemas multiagentes.
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AM6 AM7
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BM6 BM7
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Comprender las nociones y los aspectos básicos de la coordinación, la cooperación y la comunicación.
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AM6 AM7
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BM8
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Analizar las diversas metodologías existentes para el desarrollo de sistemas multiagente |
AM5 AM6
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BM2 BM8
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CM2
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Conocer aplicaciones de este tipo de sistemas en entornos industriales, biomédicos, informáticos, etc.
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AM6
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BM3 BM6 BM7
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CM4 CM5 CM7
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Contenidos |
Tema |
Subtema |
Introducción |
Agentes inteligentes
Sistemas multiagentes |
Arquitecturas de agentes |
Arquitecturas deliberativas
Arquitecturas reactivas
Arquitecturas híbridas |
Interacción entre agentes |
Comunicación
Negociación
Cooperación
Coordinación |
Metodologías orientadas a agentes |
Adaptación de metodologías
Metodologías orientadas a agentes |
Aplicaciones |
Industria
Medicina
Informática |
Planificación |
Metodologías / pruebas |
Competencias / Resultados |
Horas lectivas (presenciales y virtuales) |
Horas trabajo autónomo |
Horas totales |
Prácticas de laboratorio |
A6 A9 B2 C3 C6 C7 |
14 |
48 |
62 |
Solución de problemas |
A7 B1 B3 B7 C4 C5 |
7 |
39 |
46 |
Presentación oral |
B9 C2 |
1 |
1 |
2 |
Sesión magistral |
A8 B8 C8 |
21 |
17 |
38 |
Prueba objetiva |
B6 B8 C2 |
2 |
0 |
2 |
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Atención personalizada |
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0 |
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0 |
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(*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos |
Metodologías |
Metodologías |
Descripción |
Prácticas de laboratorio |
Las clases prácticas consistirán en desarrollar un sistema multiagente básico (MAS) o algunas partes específicas del mismo. La entrega puede tener diferentes plazos para incentivar el trabajo continuo. Las instrucciones prácticas se proporcionarán con antelación para que los estudiantes las lean en detalle, y deben seguirse estrictamente. Posteriormente, la labor de los profesores será la de supervisar las sesiones prácticas, resolviendo dudas y corrigiendo malas interpretaciones, errores, etc. |
Solución de problemas |
En las clases de problemas se presentarán supuestos prácticos relacionados directamente con los conceptos teóricos. Los alumnos tendrán que buscar soluciones alternativas fuera del aula. El objetivo es fomentar la participación de los alumnos y promover, en la medida de lo posible, el diálogo abierto y la valoración de soluciones. |
Presentación oral |
Para alguna práctica o problema, los alumnos deberán preparar una presentación donde expongan su trabajo en el aula, destacando las principales aportaciones y conclusiones. |
Sesión magistral |
Exposición oral complementada con el uso de medios audiovisuales e introducción de algunas preguntas dirigidas a los alumnos con el fin de transmitir conocimientos y facilitar el aprendizaje. |
Prueba objetiva |
Constará de cuestiones teórico-prácticas sobre cualquiera de los conceptos incluidos en el temario del curso. |
Atención personalizada |
Metodologías
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Prácticas de laboratorio |
Solución de problemas |
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Descripción |
El adecuado progreso de los estudiantes determinará el desarrollo de clases magistrales, clases de resolución de problemas y laboratorios prácticos.
Las prácticas de laboratorio se realizarán, fundamentalmente, como trabajo autónomo. Para su correcto desarrollo, será necesario realizar un seguimiento periódico de los trabajos de los alumnos para aclarar errores y conceptos lo antes posible y garantizar la calidad del trabajo.
Fuera del horario de clases, el horario oficial de tutorías permite la atención personalizada a través de los siguientes canales:
- E-mail: Se utiliza para consultas de respuesta corta.
- Equipos: reuniones virtuales (previa solicitud vía e-mail) |
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Evaluación |
Metodologías
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Competencias / Resultados |
Descripción
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Calificación
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Prueba objetiva |
B6 B8 C2 |
Constará de preguntas teóricas y prácticas sobre cualquiera de los temas incluidos en los contenidos |
40 |
Prácticas de laboratorio |
A6 A9 B2 C3 C6 C7 |
La realización de las tareas, en tiempo y forma, se establece en las instrucciones de cualquier práctica propuesta. Para aprobar la asignatura es imprescindible haber realizado y aprobado las prácticas. Como parte de ella, cuestiones como la asistencia escolar, el trabajo personal, la actitud, etc. ayudarán a superar las prácticas. |
60 |
Presentación oral |
B9 C2 |
Podría incluirse en alguna práctica de resolución de problemas/laboratorio y afectaría la nota final de la misma, sin embargo no se califica por sí sola. |
0 |
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Observaciones evaluación |
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Fuentes de información |
Básica
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Michael Wooldridge (2009). An introduction to multiagent systems. Wiley
Adelinde M. Uhrmacher, Danny Weyns (2009). Multi-Agent Systems Simulation and Applications. Routledge, Taylor & Francis Group
Gerhard Weiss (2013). Multiagent Systems, Second Edition. MIT Press |
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Complementária
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Recomendaciones |
Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente |
Fundamentos de IA/614544001 | Razonamiento y Planificación/614544003 |
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Asignaturas que se recomienda cursar simultáneamente |
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Asignaturas que continúan el temario |
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