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| SUBJECT NAME |
| SUBJECT NAME |
AMPLIACIÓN DE SISTEMAS INTELIGENTES |
| CODE |
| CODE |
71014069 |
| SESSION |
| SESSION |
2023/2024 |
| DEPARTMENT |
| DEPARTMENT |
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
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| DEGREE IN WHICH IT IS OFFERED |
| DEGREE IN WHICH IT IS OFFERED |
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GRADO EN INGENIERÍA INFORMÁTICA
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| COURSE |
| COURSE |
CUARTO
COURSE
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| PERIOD |
SEMESTER 1
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| TYPE |
OBLIGATORIAS |
| CREDITS NUMBER |
| CREDITS NUMBER |
6 |
| HOURS |
| HOURS |
150 |
| LANGUAGES AVAILABLE |
| LANGUAGES AVAILABLE |
CASTELLANO |
Los sistemas inteligentes están presentes cada vez en una mayor cantidad de procesos industriales o comerciales, utilizando técnicas de la Inteligencia Artificial para optimizar costes, rendimientos y diseños. En esta asignatura se profundiza en algunas de estas técnicas de búsqueda avanzada, sistemas multiagentes, planificación y sistemas de información compleja o incompleta, que pueden resultar esenciales, ya en el presente y que irá aumentando en el futuro, para el perfil profesional y/o investigador del estudiante.
Esta asignatura de "Ampliación de Sistemas Inteligentes" forma parte de la materia "Sistemas Inteligentes" en la titulación de Grado de Ingeniería Informática, junto con las asignaturas "Fundamentos de Inteligencia Artificial" y "Aprendizaje Automático".
Es recomendable haber cursado ya la asignatura "Fundamentos de Inteligencia Artificial". También serán de utilidad los conocimientos básicos de programación y de matemáticas que se hayan adquirido en cursos anteriores de la titulación.
Aparte de los recursos de comunicación que ofrece el curso virtual de la asignatura "Ampliación de Sistemas Inteligentes" (principalmente el foro general), también se atenderán dudas o consultas específicas durante el periodo lectivo, preferentemente por email, dirigidas directamente al coordinador del equipo docente:
Email: jras@dia.uned.es
José Ramón Álvarez Sánchez
Dpto. de Inteligencia Artificial
E.T.S.I. Informática - UNED
cl. Juan del Rosal, 16
E-28040 - Madrid
Teléfono: +34-91-398-7199 (lunes de 15:00 a 19:00 h.).
Esta asignatura de "Ampliación de Sistemas Inteligentes" contribuye al desarrollo de distintas competencias genéricas y específicas de las planteadas en el plan de estudios del grado de Ingeniería Informática en el que se enmarca. Entre ellas se deben destacar:
Competencias genéricas:
- CG.2: Competencias cognitivas superiores: selección y manejo adecuado de conocimientos, recursos y estrategias cognitivas de nivel superior apropiados para el afrontamiento y resolución de diversos tipos de tareas/problemas con distinto nivel de complejidad y novedad: Análisis y Síntesis. Aplicación de los conocimientos a la práctica Resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos. Pensamiento creativo. Razonamiento crítico. Toma de decisiones.
- CG.5: Competencias en el uso de las herramientas y recursos de la Sociedad del Conocimiento: Manejo de las TIC. Competencia en la búsqueda de información relevante. Competencia en la gestión y organización de la información. Competencia en la recolección de datos, el manejo de bases de datos y su presentación.
Competencias específicas:
- BC.6: Conocimiento y aplicación de los procedimientos algorítmicos básicos de las tecnologías informáticas para diseñar soluciones a problemas, analizando la idoneidad y complejidad de los algoritmos propuestos.
- BC.15: Conocimiento y aplicación de los principios fundamentales y técnicas básicas de los sistemas inteligentes y su aplicación práctica.
- BTEc.3: Capacidad para evaluar la complejidad computacional de un problema, conocer estrategias algorítmicas que puedan conducir a su resolución y recomendar, desarrollar e implementar aquella que garantice el mejor rendimiento de acuerdo con los requisitos establecidos.
- BTEc.4: Capacidad para conocer los fundamentos, paradigmas y técnicas propias de los sistemas inteligentes y analizar, diseñar y construir sistemas, servicios y aplicaciones informáticas que utilicen dichas técnicas en cualquier ámbito de aplicación.
- BTEc.5: 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 relacionados con aspectos de computación, percepción y actuando en ámbitos o entornos inteligentes.
- BTEc.7: Capacidad para conocer y desarrollar técnicas de aprendizaje computacional y diseñar e implementar aplicaciones y sistemas que las utilicen, incluyendo las dedicadas a extracción automática de información y conocimiento a partir de grandes volúmenes de datos.
Como resultado del estudio y aprendizaje de los contenidos de esta asignatura de "Ampliación de Sistemas Inteligentes", el estudiante será capaz de:
- Conocer, aplicar y evaluar algoritmos para la resolución de problemas de búsqueda.
- Identificar qué tipo de tareas están implicadas en un problema de aprendizaje, y saber elegir la técnica de aprendizaje y algoritmo más adecuados en función de las características de cada tarea.
- Conocer y manejar plataformas software de uso generalizado que implementan algoritmos de aprendizaje automático.
- Diseñar e implementar un sistema de planificación sobre herramientas de uso generalizado.
- Evaluar e informar sobre sistemas de planificación de acuerdo a sus características.
- Diseñar e implementar un sistema basado en agentes sobre herramientas de uso generalizado.
- Evaluar e informar sobre sistemas basados en agentes de acuerdo a sus características.
- Conocer, aplicar y evaluar algoritmos avanzados para la resolución de problemas de búsqueda.
Tema 1: Búsqueda avanzada
La descripción detallada de los contenidos de este tema se encontrará dentro de los recursos y del Manual Didáctico disponibles en el curso virtual de la plataforma online de la UNED correspondiente a la asignatura.
Tema 2: Computación evolutiva
La descripción detallada de los contenidos de este tema se encontrará dentro de los recursos y del Manual Didáctico disponibles en el curso virtual de la plataforma online de la UNED correspondiente a la asignatura.
Tema 3: Planificación
La descripción detallada de los contenidos de este tema se encontrará dentro de los recursos y del Manual Didáctico disponibles en el curso virtual de la plataforma online de la UNED correspondiente a la asignatura.
Tema4: Sistemas multiagentes
La descripción detallada de los contenidos de este tema se encontrará dentro de los recursos y del Manual Didáctico disponibles en el curso virtual de la plataforma online de la UNED correspondiente a la asignatura.
Tema 5: Conjuntos borrosos
La descripción detallada de los contenidos de este tema se encontrará dentro de los recursos y del Manual Didáctico disponibles en el curso virtual de la plataforma online de la UNED correspondiente a la asignatura.
Las diferentes asignaturas que integran este grado, se impartirán todas ellas conforme a la metodología de los estudios a distancia que caracteriza a la UNED, en la cual prima el autoaprendizaje del alumno, pero asistido por el profesor y articulado a través de diversos sistemas de comunicación docente-discente. Dentro de estos sistemas, cabe destacar que el Grado en Ingeniería Informática se imparte con apoyo de la plataforma online interactiva de la UNED donde el alumno encuentra tanto materiales didácticos básicos como materiales didácticos complementarios, informaciones, noticias, ejercicios y también permite la evaluación continua correspondiente a las diferentes materias.
El estudio de esta asignatura se debe realizar siguiendo las indicaciones específicas dentro de los recursos y del Manual Didáctico disponibles en el curso virtual de la plataforma online de la UNED correspondiente a la asignatura, donde se proporciona una descripción detallada del temario y de los correspondientes capítulos del libro base, así como erratas, comentarios y aclaraciones sobre cada tema, y también posibles materiales complementarios adicionales o para ampliación de conocimientos.
Los guiones de prácticas con todas las instrucciones para realizar y entregar las pruebas de evaluación continua a distancia también se encontrarán disponibles en la tarea correspondiente dentro del curso virtual.
Los estudiantes podrán realizar consultas sobre dudas, tanto de los contenidos como sobre la organización o evaluación de la asignatura, en el foro correspondiente del curso virtual, o bien podrán usar el correo electrónico para consultas más especificas personales.
Otros materiales adicionales necesarios o útiles para el estudio de la asignatura, se pondrán a disposición de los estudiantes en los recursos y carpetas de documentos correspondiente en el curso virtual.
ONSITE TEST
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| Type of exam |
| Type of exam |
Examen mixto |
| Quiz questions |
| Quiz questions |
10 |
| Development questions |
| Development questions |
2 |
| Duration of the exam |
| Duration of the exam |
120 (minutes) |
| Material allowed in the exam |
| Material allowed in the exam |
No se permite el uso de ningún material (ni libros, ni apuntes, etc), excepto calculadora no-programable. |
| Assessment criteria |
| Assessment criteria |
- La primera parte es un test eliminatorio con preguntas sobre conceptos teóricos o algún desarrollo práctico corto, entre las que se reparten hasta 5 puntos para la nota final.
- Cada pregunta tiene 4 posibles respuestas, de las cuales solamente una es correcta.
- Las respuestas erróneas descuentan la mitad de puntos de cada respuesta correcta. Las preguntas con más de una respuesta marcada o en blanco no suman ni restan puntos.
- Para superar el test eliminatorio es necesario obtener al menos un 50% de los puntos de todas las preguntas de test, es decir al menos 2.5 puntos.
- La segunda parte solamente se evaluará si se ha superado el test, y consistirá en unos ejercicios de desarrollo de tipo teórico-práctico entre los que se repartirán hasta 4 puntos para la nota final.
- En caso de no haber superado el test eliminatorio, la segunda parte no se evaluará ni añadirá puntos para la nota final.
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| % Concerning the final grade |
| % Concerning the final grade |
90 |
| Minimum grade (not including continuas assessment) |
| Minimum grade (not including continuas assessment) |
5 |
| Maximum grade (not including continuas assessment) |
| Maximum grade (not including continuas assessment) |
9 |
| Minimum grade (including continuas assessment) |
| Minimum grade (including continuas assessment) |
4,5 |
| Coments |
| Coments |
La nota total de la prueba presencial será como máximo de 9 puntos, y consistirá en la suma de los puntos obtenidos en el test (hasta 5), más los puntos obtenidos en la segunda parte (hasta 4) solamente si se superó el test eliminatorio (más de 2.5). Por tanto, la calificación final máxima si únicamente se realiza la prueba presencial (sin PEC) solo puede ser de hasta 9 puntos. La solicitud de revisión de examen, se debe hacer a través del formulario electrónico correspondiente. La solicitud de revisión deberá ser motivada. El estudiante deberá argumentar, a la vista de su examen digitalizado, las razones que fundamenten la oposición a la calificación otorgada. Las solicitudes carentes de motivación no seran admisibles. |
CONTINUOUS ASSESSMENT TEST (PEC)
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| PEC? |
| PEC? |
Si |
| Description |
| Description |
Las Pruebas de Evaluación Continua (PEC) se realizan a distancia y, aunque no son obligatorias, suponen en conjunto el 10% de la nota final, es decir 1 punto en total entre todas, cuya nota solo se sumará para la nota final en caso de obtener al menos una nota de 4,5 en la prueba presencial. Los enunciados y los plazos de entrega se detallan como tareas dentro del curso virtual en el apartado "Actividades Evaluables". Estas pruebas serán de naturaleza teórico/práctica para realizar en el transcurso del semestre. No es necesario asistir a ningún centro asociado para realizarlas. La entrega de cada PEC será únicamente por vía telemática dentro del curso virtual en el plazo indicado en el mismo y a lo largo del semestre. |
| Assessment criteria |
| Assessment criteria |
Si cada PEC se entrega dentro del plazo en la tarea correspondiente del curso virtual, serán calificadas de 0 a 10, según el cumplimiento de los requisitos y objetivos indicados en cada guión de actividad asociado a la tarea en el curso virtual. La suma de calificaciones de las PEC se ponderará para que la máxima calificación total de las PEC sea de hasta 1 punto, que se transladará a la aplicación de calificaciones. |
| Weighting of the PEC in the final grade |
| Weighting of the PEC in the final grade |
10% |
| Approximate submission date |
| Approximate submission date |
Primera quincena de diciembre |
| Coments |
| Coments |
Al ser pruebas de evaluación continua, solamente se realizarán para la convocatoria de Febrero. No son obligatorias, pero pueden aportar hasta el 10% de la nota final. Las PEC entregadas fuera de plazo no se evaluarán. La nota total de las PEC se mantiene para la convocatoria de septiembre. |
OTHER GRADEABLE ACTIVITIES
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| Are there other evaluable activities? |
| Are there other evaluable activities? |
No |
| Description |
| Description |
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| Assessment criteria |
| Assessment criteria |
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| Weighting in the final grade |
| Weighting in the final grade |
0 |
| Approximate submission date |
| Approximate submission date |
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| Coments |
| Coments |
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How to obtain the final grade?
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La nota final de evaluación de la asignatura se obtiene a partir de la puntuación de la prueba presencial (de 0 a 9). En caso de que dicha nota alcance al menos la nota mínima de 4.5, entonces se sumará también la puntuación (de 0 a 1) del conjunto de las pruebas de evaluación continua que se hubiesen entregado en plazo. |
Los capítulos específicos que hay que estudiar de este libro para la asignatura de "Ampliación de Sistemas Inteligentes" se detallan, junto con aclaraciones y erratas, dentro de los recursos y del Manual Didáctico disponibles en el curso virtual de la plataforma online de la UNED correspondiente. Cada tema del libro contiene apartados de ejercicios resueltos y de ejercicios propuestos, que el alumno debe intentar resolver. Este libro se ha usado también como texto base en la asignatura de 2º curso: "Fundamentos de Inteligencia Artificial", y está disponible también en formato electrónico, e incluso para consulta online en la Biblioteca virtual de la UNED gratuita para usuarios registrados en el campus de la UNED.
Adicionalmente, dentro del curso virtual de la asignatura pueden estar disponibles otros materiales específicos (que también se indicarán en el Manual Didáctico), elaborados por el equipo docente, que sean necesarios o útiles para el estudio y preparación de la asignatura.
Dentro de los recursos y del Manual Didáctico disponibles en el curso virtual de la plataforma online de la UNED correspondiente a la asignatura, se especificarán otros materiales complementarios que puedan ser útiles para preparar la asignatura.
Los libros siguientes contienen algunos capítulos que pueden ser útiles en general:
- "Inteligencia Artificial: un enfoque moderno"
Stuart Russell y Peter Norvig
(2004, Prentice-Hall) ISBN: 9788420540030
- "Inteligencia Artificial: una nueva síntesis"
Nils J. Nilsson
(2001, McGraw-Hill) ISBN: 9788448128241
En el curso virtual correspondiente a esta asignatura se proporciona un Manual didáctico específico que contiene indicaciones sobre recursos adicionales o de extensión de conocimiento, así como otro material adicional útil para la preparación de la asignatura indicado en el mismo.
También estará disponible en el curso virtual un foro de comunicación para intercambio de información relativa a la asignatura entre estudiantes y con el equipo docente.
