| Competencias del título |
| Código | Competencias del título |
| A2 | Capacidad para resolver problemas de inteligencia artificial que precisen algoritmos, aplicando correctamente metodologías de desarrollo software y diseño centrado en usuario/a. |
| A3 | Capacidad para comprender y dominar los conceptos básicos de lógica, gramáticas y lenguajes formales para analizar y mejorar las soluciones basadas en inteligencia artificial. |
| B2 | Que el alumnado sepa aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posea las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio. |
| B3 | Que el alumnado tenga la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética. |
| B4 | Que el alumnado pueda transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado. |
| B5 | Que el alumnado haya desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía. |
| B6 | Capacidad para concebir, redactar, organizar, planificar, y desarrollar modelos, aplicaciones y servicios en el ámbito de la inteligencia artificial, identificando objetivos, prioridades, plazos recursos y riesgos, y controlando los procesos establecidos. |
| B7 | Capacidad para resolver problemas con iniciativa, toma de decisiones, autonomía y creatividad. |
| B8 | Capacidad para diseñar y crear modelos y soluciones de calidad basadas en Inteligencia Artificial que sean eficientes, robustas, transparentes y responsables. |
| B9 | Capacidad para seleccionar y justificar los métodos y técnicas adecuadas para resolver un problema concreto, o para desarrollar y proponer nuevos métodos basados en inteligencia artificial. |
| B10 | Capacidad para concebir nuevos sistemas computacionales y/o evaluar el rendimiento de sistemas existentes, que integren modelos y técnicas de inteligencia artificial. |
| C2 | Capacidad de trabajo en equipo, en entornos interdisciplinares y gestionando conflictos. |
| C3 | Capacidad para crear nuevos modelos y soluciones de forma autónoma y creativa, adaptándose a nuevas situaciones. Iniciativa y espíritu emprendedor. |
| Resultados de aprendizaje | |||
| Resultados de aprendizaje | Competencias del título | ||
| Comprender los conceptos de la teoría de autómatas y de los lenguajes formales, y estudiar sus aplicaciones. | A2 A3 |
B2 B3 B4 B9 |
C2 |
| Conocer los diferentes modelos de máquinas computacionales, gramáticas y lenguajes formales, así como la correspondencia entre autómatas, lenguajes y gramáticas. | A2 A3 |
B5 B6 B7 B8 B9 B10 |
C3 |
| Asimilar y aplicar los conceptos de decidibilidad y complejidad computacional. | A2 A3 |
B2 B3 B5 B6 B7 B8 B10 |
C2 C3 |
| Contenidos |
| Tema | Subtema |
| Preliminares sobre lenguajes formales | Alfabetos, palabras y lenguajes Lenguajes regulares y expresiones regulares Autómatas finitos |
| Lenguajes independientes del contexto y autómatas de pila | Gramáticas regulares Gramáticas regulares y lenguajes regulares Gramáticas independientes del contexto Arboles de derivación y ambigüedad Simplificación de gramáticas independientes del contexto Propiedades de los lenguajes independientes del contexto Algoritmos de análisis sintáctico Autómatas de pila Forma normal de Greibach |
| Máquinas de Turing | Definiciones básicas Máquinas de Turing como aceptadoras de lenguajes Construcción de máquinas de Turing Modificaciones de las máquinas de Turing Máquina de Turing universal |
| Lenguajes recursivamente enumerables | Lenguajes aceptados por máquinas de Turing Lenguajes regulares e independientes del contexto como lenguajes recursivos Propiedades de los lenguajes recursivos y recursivamente enumerables Gramáticas no restringidas y lenguajes recursivamente enumerables Lenguajes sensibles al contexto y la jerarquía de Chomsky |
| Resolubilidad | El problema de la parada El problema de correspondencia de Post Problemas no decidibles en lenguajes independientes del contexto |
| Computabilidad | Fundamentos de la teoría de funciones recursivas Alcance de las funciones recursivas primitivas Funciones recursivas parciales El poder de los lenguajes de programación |
| Planificación | ||||
| Metodologías / pruebas | Competéncias | Horas presenciales | Horas no presenciales / trabajo autónomo | Horas totales |
| Sesión magistral | B3 B4 B5 B6 B9 B10 C3 | 24 | 18 | 42 |
| Solución de problemas | B3 B4 B5 B6 B9 B10 C3 | 3 | 9 | 12 |
| Prueba de respuesta breve | B3 B4 B5 B6 B9 B10 C3 | 3 | 12 | 15 |
| Prácticas de laboratorio | A2 A3 B2 B6 B7 B8 B9 B10 C2 C3 | 30 | 30 | 60 |
| Prueba objetiva | B3 B4 B5 B6 B9 B10 C3 | 3 | 12 | 15 |
| Atención personalizada | 6 | 0 | 6 | |
| (*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos | ||||
| Metodologías |
| Metodologías | Descripción |
| Sesión magistral | La técnica que mejor se adapta a la impartición de los contenidos teóricos de esta asignatura está constituida por las clases magistrales. En ellas, haremos un uso intensivo de la pizarra virtual y de las transparencias, de modo que el ritmo de exposición de conceptos por parte del profesor y el de asimilación de los mismos por parte del alumno sean lo más acordes posible. |
| Solución de problemas | Se pondrán a disposición de los alumnos una serie de boletines de ejercicios, correspondientes a los bloques temáticos del programa de la asignatura. Los alumnos deberán elaborar sus soluciones personales a estos ejercicios. El profesor deberá comentar las soluciones durante al menos una sesión. |
| Prueba de respuesta breve | Se realizarán controles al final de cada bloque temático, que permitirán al profesor conocer el grado de asimilación de la materia por parte de los alumnos, y modificar la estrategia docente si es necesario. |
| Prácticas de laboratorio | Estas prácticas serán utilizadas para implementar en algún lenguaje de programación los algoritmos más destacados, de entre todos aquéllos que hayan sido presentados en las sesiones teóricas. |
| Prueba objetiva | Se implementará bajo la forma de un examen final escrito. |
| Atención personalizada |
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| Evaluación | |||
| Metodologías | Competéncias | Descripción | Calificación |
| Prácticas de laboratorio | A2 A3 B2 B6 B7 B8 B9 B10 C2 C3 | Implementación de algoritmos en algún lenguaje de programación y resolución de problemas. (*) | 40 |
| Prueba de respuesta breve | B3 B4 B5 B6 B9 B10 C3 | Controles con cuestiones teóricas y prácticas al final de cada bloque temático. (**) | 60 |
| Prueba objetiva | B3 B4 B5 B6 B9 B10 C3 | Examen final escrito. (***) | 0 |
| Observaciones evaluación | |||
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(*) En las prácticas de laboratorio, se requiere que el alumno obtenga una nota mínima de 3 puntos (sobre 10). (**) La materia se dividirá en tres bloques temáticos. Al final de cada bloque temático, se realizará un control con cuestiones teóricas y prácticas. Cada control podrá consolidar hasta un 20% de la calificación. El porcentaje correspondiente a los controles no superados pasará a computarse en la prueba objetiva (examen final). Los alumnos que superen los tres controles, no tendrán que realizar el examen final. (***) En el caso de tener que realizar el examen final, se requiere que el alumno obtenga una nota mínima de 3 puntos (sobre 10). Los alumnos a tiempo parcial tendrán consideraciones adecuadas a su situación. |
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| Fuentes de información |
| Básica |
John E. Hopcroft, Rajeev Motwani, Jeffrey D. Ullman (2002). Introducción a la teoría de autómatas, lenguajes y computación. Addison Wesley
Thomas A. Sudkamp (1988). Languages and machines: an introduction to the theory of computer science. Addison Wesley
Dean Kelley (1995). Teoría de autómatas y lenguajes formales . Prentice Hall |
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| Complementária |
Alan P. Parkes (2008). A concise introduction to languages and machines. Springer-Verlag
Maxim Mozgovoy (2010). Algorithms, languages, automata and compilers, a practical approach. Jones & Bartlet Learning Publishers
Peter Linz (2017). An introduction to formal languages and automata. Jones & Bartlet Learning
Harry R. Lewis, Christos H. Papadimitriou (1998). Elements of the theory of computation . Prentice Hall
Peter J. Denning, Jack B. Dennis, Joseph E. Qualitz (1978). Machines, languages and computation . Prentice Hall
J. Glenn Brookshear (1993). Teoría de la computación: lenguajes formales, autómatas y complejidad . Addison Wesley Iberoamericana |
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| Recomendaciones | ||||
| Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente | ||||
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| Asignaturas que se recomienda cursar simultáneamente |
| Asignaturas que continúan el temario | |
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| Otros comentarios | |
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- Según se recoge en las distintas normativas de aplicación para la docencia universitaria se incorporará la perspectiva de género en esta asignatura (se usará lenguaje no sexista, se propiciará la intervención en clase de alumnos y alumnas, etc.). - Se trabajará para identificar y modificar prejuicios y actitudes sexistas y se influirá en el entorno para modificarlos y fomentar valores de respeto e igualdad. - En caso de detectar situaciones de discriminación por razón de género se propondrán acciones y medidas para corregirlas. |