Datos Identificativos 2023/24
Asignatura (*) Sistemas Cuánticos Basados en Reglas Código 614551029
Titulación
Máster Universitario en Ciencia e Tecnoloxías de Información Cuántica
Descriptores Ciclo Periodo Curso Tipo Créditos
Máster Oficial 2º cuatrimestre
Primero Optativa 3
Idioma
Castellano
Gallego
Modalidad docente Presencial
Prerrequisitos
Departamento Ciencias da Computación e Tecnoloxías da Información
Coordinador/a
Moret Bonillo, Vicente
Correo electrónico
vicente.moret@udc.es
Profesorado
Moret Bonillo, Vicente
Correo electrónico
vicente.moret@udc.es
Web http://n9.cl/yx2z48
Descripción general Este curso trata de establecer sinerxías entre dúas áreas de investigación e desenvolvemento aparentemente inconexas: a intelixencia artificial e a computación cuántica. O curso comeza cunha breve descrición das orixes da intelixencia artificial simbólica e do tipo de problemas que se pretende resolver. A continuación, céntrase nun tipo específico de programas simbólicos de intelixencia artificial, os sistemas baseados en regras. Os aspectos relacionados cos sistemas baseados en regras trataranse de forma exhaustiva e rigorosa desde a perspectiva da computación cuántica. Esta materia inclúe o desenvolvemento de modelos cuánticos para o tratamento do coñecemento inexacto, e a construción dunha arquitectura cuántica equivalente a un circuíto inferencial convencional. O asunto conclúe coa construción dun sistema baseado en regras cuánticas.

Competencias del título
Código Competencias del título
A3 CON_03: Conocer las bases físicas que permiten codificar y procesar información. Comprensión de las nuevas reglas que impone la Mecánica Cuántica para su procesado.
A4 CON_04: Tener conocimientos de computación cuántica, algoritmia, circuitos, su programación en diferentes lenguajes y plataformas accesibles.
B1 HD01 Analizar y descomponer un concepto complejo, examinar cada parte y observar cómo encajan entre sí
B3 HD03 Comparar y contrastar y señalar las similitudes y diferencias entre dos o más temas o conceptos
B6 HD11 Elaborar de forma precisa las preguntas relevantes a un problema concreto.
B8 HD13 Improvisar soluciones de una manera novedosa para resolver un problema.
B12 HD23 Comunicarse utilizando las normas esperadas para el medio elegido.
B13 HD24 Participar activamente en la actividad presencial en el aula.
B14 HD31 Asignar recursos y responsabilidades de forma que todos los miembros de un equipo puedan trabajar de manera óptima
B16 HD33 Establecer metas para que el grupo analice la situación, decida qué resultado se desea y establezca claramente un objetivo alcanzable
C1 C1. Expresarse correctamente, tanto de forma oral como escrita, en las lenguas oficiales de la comunidad autónoma.
C2 C2. Dominar la expresión y la comprensión de forma oral y escrita de un idioma extranjero.
C3 C3. 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 C4. Desarrollarse para el ejercicio de una ciudadanía respetuosa con la cultura democrática, los derechos humanos y la perspectiva de género.
C7 C7. 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 C8. 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 del título
Aprender a establecer sinergias entre la inteligencia artificial simbólica y la computación cuántica. AP3
AP4
BP1
BP3
BP6
BP8
BP12
BP13
BP14
BP16
CP1
CP2
CP3
CP4
CP7
CP8
Adquirir conocimientos de computación cuántica, algoritmia y circuitos cuánticos. AP3
AP4
BP1
BP3
BP6
BP8
BP12
BP13
BP14
BP16
CP1
CP2
CP3
CP4
CP7
CP8
Programación en diferentes lenguajes y plataformas accesibles. AP3
AP4
BP1
BP3
BP6
BP8
BP12
BP13
BP14
BP16
CP1
CP2
CP3
CP4
CP7
CP8
Adquirir conocimientos sobre aspectos de alto nivel en computación cuántica: diseño de máquinas cuánticas, simuladores cuánticos y arquitecturas. AP3
AP4
BP1
BP3
BP6
BP8
BP12
BP13
BP14
BP16
CP1
CP2
CP3
CP4
CP7
CP8

Contenidos
Tema Subtema
Introducción Antecedentes
Inteligencia artificial simbólica
Sistemas de Producción Conocimiento declarativo
Conocimiento procedimental
Motor de inferencias
Circuitos Inferenciales Cuánticos
Representación cuántica del conocimiento
Propagación cuántica del conocimiento
Diseño de circuitos cuánticos categóricos
Representación Cuántica del Conocimiento Inexacto
Conocimiento inexacto
Conocimiento impreciso
Incertidumbre y propagación
Modelo Cuántico de Factores de Certeza Medidas de confianza
Factores de certeza
Aproximación cuántica del modelo S-B
Implementación cuántica del modelo S-B
Consideraciones Finales Análisis crítico
Conclusiones

Planificación
Metodologías / pruebas Competéncias Horas presenciales Horas no presenciales / trabajo autónomo Horas totales
Sesión magistral A3 A4 B1 B3 B6 B8 B12 B13 B14 B16 C1 C2 C3 C4 C7 C8 10 50 60
Prácticas a través de TIC A3 A4 B1 B3 B6 B8 B12 B13 B14 B16 C1 C2 C3 C4 C7 C8 15 0 15
 
Atención personalizada 0 0 0
 
(*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos

Metodologías
Metodologías Descripción
Sesión magistral Explicación en el aula de los contenidos de la materia.
Resolución de problemas y supuestos prácticos.
Realización de seminarios interactivos.
Prácticas a través de TIC Resolución de problemas prácticos en entornos TIC.
Realización en equipo de prácticas de laboratorio con simuladores cuánticos.

Atención personalizada
Metodologías
Descripción


Evaluación
Metodologías Competéncias Descripción Calificación
Sesión magistral A3 A4 B1 B3 B6 B8 B12 B13 B14 B16 C1 C2 C3 C4 C7 C8 Evaluación continua de actividades realizadas individualmente.
Evaluación continua de actividades realizadas en equipo.
Prueba final de desarrollo de cinco preguntas cortas de la materia.
50
Prácticas a través de TIC A3 A4 B1 B3 B6 B8 B12 B13 B14 B16 C1 C2 C3 C4 C7 C8 Evaluación de prácticas individuales.
Evaluación de prácticas realizadas en equipo.
50
 
Observaciones evaluación

No se establece ninguna nota de corte, ni en Teoría ni en
Prácticas.

La nota final se obtendrá a partir de la siguiente ecuación:
Nota_Final = 0.5 x (Nota_Teoría + Nota_Prácticas)

Para aprobar la asignatura, se tiene que cumplir que Nota_Final
sea mayor o igual a 5.00 puntos.


Fuentes de información
Básica Stuart Jonathan Russell & Peter Norvig (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach. Pearson
Andreas Wichert (2020). Principles of Quantum Artificial Intelligence. World Scientific

ArtificialIntelligence: A Modern Approach explores the full breadth and depth of the field of artificialintelligence (AI). The 4th Edition brings readers up to date on the latest technologies,presents concepts in a more unified manner, and offers new or expanded coverageof machine learning, deep learning, transfer learning, multi agent systems,robotics, natural language processing, causality, probabilistic programming,privacy, fairness, and safe AI.

Complementária


Recomendaciones
Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente
Mecánica Cuántica I/614551001
Mecánica Cuántica II/614551002
Fundamentos de Información Cuántica/614551003
Fundamentos de Comunicaciones Cuánticas/614551005
Introducción a la Computación Cuántica/614551004

Asignaturas que se recomienda cursar simultáneamente
Métodos Numéricos en Computación Cuántica/614551025
Herramientas de la Computación Cuántica/614551006
Computación Cuántica y Aprendizaje Máquina/614551008
Arquitecturas de la Computación Cuántica/614551022
Programación e Implementación de Algoritmos Cuánticos/614551007
Códigos de Corrección de Errores/614551013

Asignaturas que continúan el temario
Aplicaciones Prácticas de la Computación Cuántica/614551010
Computación Cuántica y Computación de Altas Prestaciones/614551009

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