Datos Identificativos 2022/23
Asignatura (*) Inteligencia Web y Tecnologías Semánticas Código 614544010
Titulación
Máster Universitario en Intelixencia Artificial
Descriptores Ciclo Periodo Curso Tipo Créditos
Máster Oficial 2º cuatrimestre
Primero Optativa 6
Idioma
Inglés
Modalidad docente Presencial
Prerrequisitos
Departamento Ciencias da Computación e Tecnoloxías da Información
Coordinador/a
Parapar López, Javier
Correo electrónico
javier.parapar@udc.es
Profesorado
Álvarez González, Marco Antonio
Parapar López, Javier
Correo electrónico
marco.antonio.agonzalez@udc.es
javier.parapar@udc.es
Web
Descripción general A materia introduce ao estudante na extracción, avaliación e análise de información presente na Web mediante o uso de tecnoloxías que interpretan a semántica subxacente ao formato dos seus contidos. Neste contexto, capacitaráselle na súa explotación como fonte global de datos, independentemente de cal sexa a súa localización e o dispositivo ou plataforma de acceso, tanto se están expresados en linguaxe natural como en linguaxes directamente interpretables por axentes intelixentes. Trátase en definitiva de facilitar o acceso, compartición e integración de información entre usuarios Web.

Competencias del título
Código Competencias del título
A2 CE01 - Comprensión y dominio de técnicas para el procesamiento léxico, sintáctico y semántico de textos en lenguaje natural
A3 CE02 - Comprensión y dominio de los fundamentos y técnicas de procesamiento de documentos enlazados, estructurados y no estructurados, y de la representación de su contenido
A4 CE03 - Comprensión y conocimiento de las técnicas de representación y procesado de conocimiento mediante ontologías, grafos y RDF, así como de las herramientas asociadas a las mismas
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
B3 CG03 - Buscar y seleccionar la información útil necesaria para resolver problemas complejos, manejando con soltura las fuentes bibliográficas del campo
B4 CG04 - Elaborar adecuadamente y con cierta originalidad composiciones escritas o argumentos motivados, redactar planes, proyectos de trabajo, artículos científicos y formular hipótesis razonables en el 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
B10 CB05 - Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo
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
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 del título
Conocer, comprender y analizar las técnicas actuales de búsqueda y minería en la web AM2
AM3
BM3
BM4
BM6
Conocer, comprender y analizar las técnicas actuales de las tecnologías semánticas BM1
BM7
CM3
CM7
CM8
Saber usar las técnicas y métodos de representación del conocimiento mediante ontologías para resolver problemas reales AM1
BM10
CM2
Saber técnicas, métodos y buenas prácticas para la representación y publicación de datos y su posterior consulta, utilizando tecnologías semánticas AM2
AM3
BM1
BM6
Diseñar, implementar y saber usar algoritmos y estructuras de datos para sistemas de recomendación AM2
BM7
CM7
CM8

Contenidos
Tema Subtema
Estructura de la web, motores de búsqueda, análisis y minería del contenido y uso de la web
Personalización, descubrimiento y filtrado, sistemas de recomendación
Tecnologías semánticas y web semántica, ontologías y grafos de conocimiento
Lenguajes de modelado de datos, datos enlazados y datos enlazados abiertos
Aplicaciones y casos de éxito.

Planificación
Metodologías / pruebas Competéncias Horas presenciales Horas no presenciales / trabajo autónomo Horas totales
Solución de problemas A2 A3 A4 B1 B3 B6 B7 B10 C2 C3 C7 11 55 66
Prácticas de laboratorio A2 A3 A4 B1 B3 B6 C2 C7 10 30 40
Prueba mixta A2 A3 A4 B4 C8 2 0 2
Sesión magistral A2 A3 A4 B1 21 21 42
 
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
Solución de problemas Sesiones cuyo objetivo es que el alumnado adquiera determinadas competencias en base a la resolución de ejercicios, estudio de casos y realización de proyectos que requieran al alumno la aplicación de los conocimientos y competencias desarrolladas durante la asignatura. Estas sesiones pueden requerir del alumno la presentación oral de su solución a los problemas planteados. Los trabajos realizados por el alumnado se pueden realizar de forma individual o en grupos de trabajo.
Prácticas de laboratorio Clases dedicadas a que el alumnado desarrolle trabajos prácticos que impliquen abordar la resolución de problemas complejos, y el análisis y diseño de soluciones que constituyan un medio para su resolución. Esta actividad puede requerir de los alumnos la presentación oral de los trabajos realizados. Los trabajos realizados por el alumnado se pueden realizar de forma individual o en grupos de trabajo.
Prueba mixta Examen final
Sesión magistral Exposición oral complementada con el uso de medios audiovisuales y la introducción de algunas preguntas dirigidas a los estudiantes, con la finalidad de transmitir conocimientos y facilitar el aprendizaje. Además del tiempo de exposición oral por parte del profesor, esta actividad formativa requiere del alumno la dedicación de un tiempo para preparar y revisar por cuenta propia los materiales objeto de la clase.

Atención personalizada
Metodologías
Solución de problemas
Prácticas de laboratorio
Descripción
Seguimiento del desarrollo de las prácticas en las horas reservadas de laboratorio y atención al estudiante en los casos necesarios de problemas de particular dificultad

Evaluación
Metodologías Competéncias Descripción Calificación
Prácticas de laboratorio A2 A3 A4 B1 B3 B6 C2 C7 Evaluación de trabajos prácticos 50
Prueba mixta A2 A3 A4 B4 C8 Examen final 50
 
Observaciones evaluación

Será necesario alcanzar un 40% de la puntuación en cada parte.

La evaluación será de no presentado cuando no se entregue ningún trabajo práctico ni examen final.

Segunda oportunidad
La evaluación se realizará con los mismos criterios anteriormente descritos. Se abrirá un nuevo plazo para la entrega de los trabajos prácticos, en el caso
de que no se entregaran en la primera oportunidad.

Fuentes de información
Básica

- W.B. Croft, D. Metzler, T. Strohman.     2009     Search Engines. Information Retrieval in Practice     Pearson Education     

- C.D. Manning, P. Raghavan, H. Schutze.     2008     Introduction to Information Retrieval     Cambridge University Press

- Berners-Lee, T., Hendler, J., & Lassila, O. (2001). The semantic web. Scientific american, 284(5), 34-43.

- Gomez-Pérez, A., Fernández, M., Corcho, O. (2003) Ontological Engineering. Springer

- Ehrlinger, Lisa; Wöß, Wolfram (2016). Towards a Definition of Knowledge Graphs (PDF). SEMANTiCS2016. Leipzig: Joint Proceedings of the Posters and Demos Track of 12 th International Conference on Semantic Systems - SEMANTiCS2016 and 1 st International Workshop on Semantic Change & Evolving Semantics ( SuCCESS16). pp. 13–16.

Complementária

- Introduction to Semantic Web Technologies. Ivan Herman, W3C June 22nd, 2010: https://www.w3.org/2010/Talks/0622-SemTech-IH/Tutorial.pdf. Retrieved 2022-05-11.

- What is a Knowledge Graph?| Ontotext". Ontotext. https://www.ontotext.com/blog/ontotext-platform-building-smart-enterprise-applications/. Retrieved 2022-05-11.

- Krötsch, Markus; Weikum, Gerhard (March 2016). "Editorial of the Special Issue on Knowledge Graphs". Journal of Web Semantics. 37–38: 53–54. doi:10.1016/ j. websem.2016.04.002. Retrieved 2022-05-11.

- Semantic Web at W3 C: https://www.w3.org/standards/semanticweb/ Retrieved 2022-05-11.

- R. Baeza-Yates and B. Ribeiro-Neto.     2011     Modern Information Retrieval (second edition)     Addison Wesley/Pearson Education         

- F. Cacheda, J.M. Fernández, J. Huete (eds.)     2011     Recuperación de Información. Un enfoque práctico y multidisciplinar     Ra-Ma         


Recomendaciones
Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente
Comprensión del Lenguaje Natural/614544008

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Modelado del Lenguaje/614544009

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