| Competencias / Resultados del título |
| Código | Competencias / Resultados del título |
| A2 | CE2 - Definir, evaluar y seleccionar la arquitectura y el software más adecuado para la resolución de un problema en el campo de la Bioinformática |
| A3 | CE3 - Analizar, diseñar, desarrollar, implementar, verificar y documentar soluciones software eficientes sobre la base de un conocimiento adecuado de las teorías, modelos y técnicas actuales en el campo de la Bioinformática |
| A4 | CE4 - Capacidad para adquirir, obtener, formalizar y representar el conocimiento humano en una forma computable para la resolución de problemas mediante un sistema informático en cualquier ámbito de aplicación, particularmente los relacionados con aspectos de computación, percepción y actuación en aplicaciones Bioinformáticas |
| A6 | CE6 - Capacidad para identificar las herramientas software y fuentes de datos de bioinformática más relevantes, y adquirir destreza en su uso |
| B1 | CB6 - 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 |
| B2 | CB7 - 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 |
| B6 | CG1 - Buscar y seleccionar la información útil necesaria para resolver problemas complejos, manejando con soltura las fuentes bibliográficas del campo |
| B7 | CG2 - Mantener y extender planteamientos teóricos fundados para permitir la introducción y explotación de tecnologías nuevas y avanzadas |
| C1 | CT1 - Expresarse correctamente, tanto de forma oral como escrita, en las lenguas oficiales de la comunidad autónoma |
| C6 | CT6 - Valorar críticamente el conocimiento, la tecnología y la información disponible para resolver los problemas con los que deben enfrentarse |
| Resultados de aprendizaje | |||
| Resultados de aprendizaje | Competencias / Resultados del título | ||
| Conocer las diferentes aproximaciones que utiliza la Inteligencia Artificial. | AP4 |
BP1 BP7 |
CP6 |
| Entender los conceptos básicos de cada una de ellas, y de sus modelos. | AP4 |
BP1 BP7 |
CP6 |
| Aplicar los conocimientos adquiridos a la implementación eficiente de aproximaciones inteligentes en el campo de estudio de la Bioinformática y la Ingeniería Biomédica. | AP2 AP3 AP4 AP6 |
BP1 BP2 BP6 BP7 |
CP1 CP6 |
| Contenidos |
| Tema | Subtema |
| 1. Introducción | 1.1 Aspectos históricos 1.2 Cuestiones preliminares 1.3 Consideraciones generales |
| 2. Resolución de problemas en IA | 2.1 Introducción a la resolución de problemas en IA 2.2 El concepto de "espacio de estados" 2.3 Características generales de los procesos de búsqueda 2.4 Métodos de búsqueda puros: anchura y profundidad 2.5 Estrategias de exploración del espacio de estados |
| 3. Representaciones estructuradas del conocimiento | 3.1 Aspectos generales 3.2 Métodos declarativos de representación 3.3 Métodos procedimentales de representación 3.4 Ejemplos y realización de un caso práctico 3.5 Sistemas de producción |
| 4. Razonamiento en IA | 4.1 Fundamentos de razonamiento categórico 4.2 Fundamentos de razonamiento bayesiano 4.3 Conjuntos difusos |
| Planificación | ||||
| Metodologías / pruebas | Competencias / Resultados | Horas lectivas (presenciales y virtuales) | Horas trabajo autónomo | Horas totales |
| Trabajos tutelados | A2 A3 A4 A6 B2 B6 B7 C1 C6 | 12 | 36 | 48 |
| Solución de problemas | A3 A4 B2 B6 B7 C1 C6 | 12 | 36 | 48 |
| Sesión magistral | A2 A3 A4 B1 B7 C6 | 14 | 28 | 42 |
| Atención personalizada | 12 | 0 | 12 | |
| (*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos | ||||
| Metodologías |
| Metodologías | Descripción |
| Trabajos tutelados | Estudio y desarrollo de aplicaciones de Inteligencia Artificial en diversos aspectos del contenido teórico de la asignatura. |
| Solución de problemas | Utilización de técnicas de Inteligencia Artificial Simbólica para resolver problemas. |
| Sesión magistral | Impartición de los contenidos de los diferentes temas de la asignatura, fomentando la participación del alumnado en la comprensión de ejemplos prácticos. |
| Atención personalizada |
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| Evaluación | |||
| Metodologías | Competencias / Resultados | Descripción | Calificación |
| Solución de problemas | A3 A4 B2 B6 B7 C1 C6 | Se valorará la entrega en plazo, así como la asistencia a las horas asignadas para la realización de prácticas. | 30 |
| Sesión magistral | A2 A3 A4 B1 B7 C6 | Examen escrito para evaluar los conocimientos de la materia. | 30 |
| Trabajos tutelados | A2 A3 A4 A6 B2 B6 B7 C1 C6 | Entrega de trabajos relativos a las distintas partes de la materia. | 40 |
| Observaciones evaluación | |||
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Será necesario alcanzar una nota igual o superior a 5 en el global de la asignatura para superarla, tras sumar la nota de los trabajos tutelados, la solución de problemas y el examen escrito. Evaluación en la segunda oportunidad La nota del examen escrito ("Sesión magistral") NO se mantiene entre oportunidades. La nota global de "Trabajos tutelados" así como del bloque de “Solución de Problemas” se mantendrán para la segunda oportunidad. Solamente las prácticas calificadas con SUSPENSO o NO PRESENTADO en la primera oportunidad podrán entregarse en la segunda oportunidad, siempre de acuerdo al enunciado que se proponga para ello. Matrícula con dispensa académica El alumnado con matrícula con dispensa académica queda eximido de la asistencia a las clases, pero deberá entregar las actividades evaluables en las condiciones y plazos específicos que se establecerán durante lo curso. Es responsabilidad del alumnado poner en conocimiento del profesorado su circunstancia. |
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| Fuentes de información |
| Básica |
Moret et al. (20015). Fundamentos de inteligencia artificial. Servicio de publicaciones de la UDC (2ª ed, 2ª imp)
José T. Palma, Roque Marín Morales et al. (2008). Inteligencia artificial - Técnicas, métodos y aplicaciones. McGraw Hill (1ª ed.)
Russell & Norvig (2004). Inteligencia artificial: un enfoque moderno. . Pearson (2ª ed) |
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| Complementária | |
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| Recomendaciones | |||
| Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente |
| Asignaturas que se recomienda cursar simultáneamente | |
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| Asignaturas que continúan el temario | |||
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| Otros comentarios | |