Competencias do título |
Código
|
Competencias / Resultados do título
|
A13 |
Capacidade para modelar e deseñar sistemas baseados en representación do coñecemento e razoamento lóxico ou aproximado e aplicalas a diferentes dominios e problemas, tamén en contextos de incerteza. |
A14 |
Coñecer as tecnoloxías semánticas para o almacenamento e acceso de grafos de coñecemento e o seu uso na resolución dos problemas. |
B2 |
Que o alumnado saiba aplicar os seus coñecementos ao seu traballo ou vocación dunha forma profesional e posúa as competencias que adoitan demostrarse por medio da elaboración e defensa de argumentos e a resolución de problemas dentro da súa área de estudo. |
B4 |
Que o alumnado poida transmitir información, ideas, problemas e solucións a un público tanto especializado como non especializado. |
B5 |
Que o alumnado desenvolva aquelas habilidades de aprendizaxe necesarias para emprender estudos posteriores cun alto grao de autonomía. |
B7 |
Capacidade para resolver problemas con iniciativa, toma de decisións, autonomía e creatividade. |
B8 |
Capacidade para deseñar e crear modelos e solucións de calidade baseadas en Intelixencia Artificial que sexan eficientes, robustas, transparentes e responsables. |
B9 |
Capacidade para seleccionar e xustificar os métodos e técnicas adecuadas para resolver un problema concreto, ou para desenvolver e propor novos métodos baseados en intelixencia artificial. |
B10 |
Capacidade para concibir novos sistemas computacionais e/ou avaliar o rendemento de sistemas existentes, que integren modelos e técnicas de intelixencia artificial. |
C3 |
Capacidade para crear novos modelos e solucións de forma autónoma e creativa, adaptándose a novas situacións. Iniciativa e espírito emprendedor. |
Resultados de aprendizaxe |
Resultados de aprendizaxe |
Competencias / Resultados do título |
Conocer las técnicas de adquisición de conocimiento y las diferentes técnicas en las que se puede representar |
A13 A14
|
B2 B4 B5 B7 B8 B9 B10
|
C3
|
Conocer y saber representar conocimiento usando reglas de producción |
A13 A14
|
B2 B4 B5 B7 B8 B9 B10
|
C3
|
Saber diseñar e implementar sistemas basados en conocimiento como uno de los pilares en los que se fundamenta la representación de conocimiento |
A13 A14
|
B2 B4 B5 B7 B8 B9 B10
|
C3
|
Diseñar, construir y reutilizar ontologías en diferentes dominios de aplicación |
A13 A14
|
B2 B4 B5 B7 B8 B9 B10
|
C3
|
Conocer y saber utilizar razonadores basados en lógicas descriptivas y lenguajes de consulta basados en ontologías |
A13 A14
|
B2 B4 B5 B7 B8 B9 B10
|
C3
|
Saber construir sistemas basados en grafos de conocimiento y bases de datos semánticas |
A13 A14
|
B2 B4 B5 B7 B8 B9 B10
|
C3
|
Analizar un problema y determinar qué técnicas de representación y razonamiento son las más adecuadas |
A13 A14
|
B2 B4 B5 B7 B8 B9 B10
|
C3
|
Contidos |
Temas |
Subtemas |
1.Cuestións Preliminares |
1.1. Introducción á Representación do Coñecemento
1.2.Razoamento Automático |
2.Representacións Formáis do Coñecemento |
2.1. Representación e Razoamento Proposicional
2.2. Representación e Razoamento Relacional
2.3. Cálculo de Predicados |
3. Razoamento Categórico e Corrección Bayesiana |
3.1.Elementos do Razoamento Categórico
3.2.Base Lóxica Expandida e Base Lóxica Reducida
3.3.Razoamento Diferencial Categórico
3.4.Corrección Bayesiana ao Razoamento Categórico
3.5.Probabilidades Condicionais
3.6.Inconvenientes da Corrección Bayesiana |
4.Redes de Crenza |
4.1.Introdución á Teoría de Grafos
4.2.Representación do Coñecemento en Redes de Crenza.
4.3.Inferencia con Redes de Crenza
4.4.Aprendizaxe e redes de crenza |
5.Razoamento Cuasi-Estatístico |
5.1.Factores de Certidumbre
5.2.Combinación de Evidencias
5.3.Propagación de Incerteza
5.4.Teoría Evidencial
5.5.Marco de Discernimiento
5.6.Medidas de verosimilitud
5.7.Credibilidade, Plausibilidad e Confianza |
6.Razoamento Difuso |
6.1.Conxuntos Difusos
6.2.Representación do Coñecemento Difuso
6.3.Inferencia e Razoamento Difusos
6.4.Control Difuso. |
Planificación |
Metodoloxías / probas |
Competencias / Resultados |
Horas lectivas (presenciais e virtuais) |
Horas traballo autónomo |
Horas totais |
Proba mixta |
A13 A14 B2 B4 B5 B7 B8 B9 B10 C3 |
2 |
8 |
10 |
Discusión dirixida |
A13 A14 B2 B4 B5 B7 B8 B9 B10 C3 |
2 |
4 |
6 |
Prácticas de laboratorio |
A13 A14 B2 B4 B5 B7 B8 B9 B10 C3 |
14 |
20 |
34 |
Obradoiro |
A14 A13 B2 B4 B5 B7 B8 B9 B10 C3 |
2 |
4 |
6 |
Solución de problemas |
A13 A14 B2 B4 B5 B7 B8 B9 B10 C3 |
3 |
3 |
6 |
Traballos tutelados |
A13 A14 B2 B4 B5 B7 B8 B9 B10 C3 |
6 |
20 |
26 |
Sesión maxistral |
A13 A14 B2 B4 B5 B7 B8 B9 B10 C3 |
30 |
30 |
60 |
|
Atención personalizada |
|
2 |
0 |
2 |
|
*Os datos que aparecen na táboa de planificación son de carácter orientativo, considerando a heteroxeneidade do alumnado |
Metodoloxías |
Metodoloxías |
Descrición |
Proba mixta |
Proba escrita sobre os contidos da materia. |
Discusión dirixida |
Selección de temas de interese, formulación en clase e desenvolvemento coa tutela do profesor |
Prácticas de laboratorio |
As probas prácticas consistirán no desenrolo no laboratorio de exercicios de Representación e Razoamento. |
Obradoiro |
Eventualmente, se así o suxire o desenvolvemento da docencia, poderán proporse |
Solución de problemas |
Resolución de problemas da materia. Este recurso suporá a partiicipación e colaboración do estudante |
Traballos tutelados |
Análise conxunta e en equipo de supostos prácticos |
Sesión maxistral |
Espérase participación colaborativa do estudante. Os temas tratados serán sometidos a discusión co alumnado. Esta circunstancia poderá ser tida en conta á hora de avaliar ao alumno. Poderá requirirse que o alumno, en cada tema, que o alumno dispoña duns coñecementos básicos. Para iso, toda a información básica estará accesible en Moodle. |
Atención personalizada |
Metodoloxías
|
Prácticas de laboratorio |
Obradoiro |
Solución de problemas |
Traballos tutelados |
Discusión dirixida |
Sesión maxistral |
|
Descrición |
Resolución por parte dos profesores da materia, das dúbidas e cuestións expostas polos estudantes.
Supervisión e asistencia na realización das prácticas expostas.
Segundo calendario e materia xa tratada, realizaranse seminarios interactivos.
Resolución en lousa de supostos prácticos con problemas reais fomentando a interdisciplinariedad.
É tradición nesta materia a realización en equipo de traballos tutelados.
Casos especiais, minusvalías, tempo parcial, terán tratamento adaptado. |
|
Avaliación |
Metodoloxías
|
Competencias / Resultados |
Descrición
|
Cualificación
|
Prácticas de laboratorio |
A13 A14 B2 B4 B5 B7 B8 B9 B10 C3 |
Puntuación máxima = 50 |
50 |
Obradoiro |
A14 A13 B2 B4 B5 B7 B8 B9 B10 C3 |
Eventual realización de talleres e seminarios. |
1 |
Solución de problemas |
A13 A14 B2 B4 B5 B7 B8 B9 B10 C3 |
Resolución participativa e colaborativa de problemas da asignatura |
3 |
Traballos tutelados |
A13 A14 B2 B4 B5 B7 B8 B9 B10 C3 |
Traballos da asignatura |
5 |
Proba mixta |
A13 A14 B2 B4 B5 B7 B8 B9 B10 C3 |
Exame escrito da materia.
Atención: para aprobar a asignatura é obrigatorio a realización do exame escrito. A non presentación ao exame implica unha calificación global de NON PRESENTADO |
40 |
Discusión dirixida |
A13 A14 B2 B4 B5 B7 B8 B9 B10 C3 |
Discusión de temas plantexados en clase |
1 |
|
Observacións avaliación |
IMPORTANTE: Los alumnos matriculados a tiempo parcial, o con algún tipo
de limitación, podrán recibir -si así lo desean, y previa justificación-
tratamiento diferenciado, según sus posibilidades, consistente en la
realización de trabajos tutelados. En este contexto, el Moodle de la
asignatura incluye gran cantidad de material docente y pruebas de
autoevaluación.
Los estudiantes matriculados a tiempo parcial también tendrán la oportunidad
de ser evaluados mediante un examen escrito, genérico, que podrá
contemplar cualquier aspecto de la materia impartida en la asignatura.
En este caso, la nota será la obtenida en el examen.
|
Fontes de información |
Bibliografía básica
|
|
|
Bibliografía complementaria
|
Martin Gebser, Roland Kaminski, Benjamin Kaufmann, and Torsten Schaub (2012). Answer Set Solving in Practice. Morgan and Claypool Publishers
Palma, Marín, eds. (2008). Inteligencia Artificial: Métodos, Técnicas y Aplicaciones. McGraw Hill
Russell, Norvig (2004). Inteligencia Artificial: Un enfoque moderno. Pearson, Prentice Hall
Chitta Baral (2003). Knowledge Representation, Reasoning and Declarative Problem Solving. Cambridge University Press
Yulia Kahl, Michael Gelfond (2014). Knowledge Representation, Reasoning, and the Design of Intelligent Agents: The Answer-Set Programming Approach. Cambridge University Press
Castillo, Gutiérrez, Hadi (2009). Sistemas Expertos y Modelos de Redes Probabilísticas. Monografías Academia Ingeniería |
|
Recomendacións |
Materias que se recomenda ter cursado previamente |
Matemática Discreta/614G03003 | Álxebra/614G03001 | Lóxica/614G03016 |
|
Materias que se recomenda cursar simultaneamente |
Algoritmos Básicos da Intelixencia Artificial/614G03019 | Autómatas e Linguaxes Formais/614G03017 |
|
Materias que continúan o temario |
|
|