Las técnicas basadas en Inteligencia Artificial se han ido introduciendo en un número creciente de aplicaciones dentro del campo de la Ingeniería. Estas abarcan la automatización de numerosos procedimientos en la Industria y las empresas, así como en el campo del Control de Procesos. Para un ingeniero es de gran importancia conocer y dominar dichas técnicas.

El objetivo de esta asignatura de máster es doble: por un lado formar un ingeniero capaz de aplicar estas nuevas tecnologías a diversos problemas industriales que requieren soluciones novedosas, pero también se pretende que este ingeniero sea capaz de innovar desarrollando sus propias aportaciones.

En el enfoque de esta asignatura se presta especial atención a su relación con las técnicas de control. Estas son de especial importancia en temas de Reconocimiento de Patrones, con aplicación en Robótica, así como también en ténicas avanzadas de Control de Procesos Industriales o Visión Artificial.

Esta asignatura se relaciona con las asignaturas de Control de Procesos, si bien extiende y sobrepasa el mero campo del control, al aportar conocimientos válidos en un rango más amplio de problemas.

Para poder seguirla se requieren:

• Conocimientos de Teoría Clásica de Control.

• Conocimientos de diferentes conceptos que se engloban dentro de la Matemática Aplicada a la Ingeniería, entre los que estarían incluidos una base de álgebra matricial, análisis matemático, teoría de conjuntos, análisis funcional y teoría de probabilidades.

• Conocimientos de Informática: es recomendable que el estudiante esté familiarizado con algún tipo de lenguaje de programación, aunque sea a nivel muy básico, ya que de este modo se facilita la tarea de comprensión e implementación de los algoritmos.

Estos contenidos corresponden a diversas asignaturas que el estudiante ya ha debido cursar como parte de su formación de grado.

La tutorización de los alumnos se llevará a cabo los martes de 9:00 a 13:00 h en los teléfonos 91 398 7746 / 8210, o presencialmente en los despachos 1.29 y 2.15 situados en las dependencias del Departamento de Ingeniería Eléctrica, Electrónica, Control, Telemática y Química Aplicada a la Ingeniería (DIEECTQAI).

También en cualquier momento del curso a través de la plataforma virtual o directamente por correo electrónico con el equipo docente:

         Prof. Clara Pérez Molina             clarapm@ieec.uned.es

         Prof. Blanca Quintana Galera     bquintana@ieec.uned.es

COMPETENCIAS

CP1 Desarrollar habilidades sistémicas (metodológicas): aplicación de conocimientos, habilidades en investigación, y creatividad.

CP3 Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.

CP4 Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.

CONOCIMIENTOS O CONTENIDOS

C1 Adquirir el conocimiento de los métodos y técnicas de investigación.

C3 Elaborar y tratar modelos matemáticos que representen el comportamiento de los sistemas industriales.

C4 Adquirir destrezas en la aplicación de técnicas de simulación computacional.

C5 Tomar conciencia de la importancia de la adquisición del conocimiento científico a la luz de la teoría de la ciencia actual, así como de la diversidad metodológica.

C6 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.

HABILIDADES O DESTREZAS

H1 Desarrollar capacidad de análisis y síntesis de la información científico-técnica.

H2 Adquirir destrezas en la búsqueda y gestión bibliográfica y documental.

H3 Desarrollar capacidad de razonamiento crítico.

H4 Desarrollar habilidades técnicas, de análisis y síntesis: resolución de problemas, toma de decisiones y comunicación de avances científicos.

H6 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.

H7 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.

COMPETENCIAS

CP1 Desarrollar habilidades sistémicas (metodológicas): aplicación de conocimientos, habilidades en investigación, y creatividad.

CP3 Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.

CP4 Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.

La asignatura “Inteligencia Artificial en la Ingeniería” se impartirá a distancia siguiendo el modelo educativo propio de la UNED. Desde el punto de vista metodológico tiene las siguientes características generales:

• Como se ha indicado es una asignatura "a distancia". De esta forma, además de la bibliografía básica impresa, el estudiante dispondrá del Curso Virtual de la asignatura, al que se tendrá acceso a través del portal de e-Learning y del espacio específico de la misma existente en el servidor en Internet del DIEECTQAI. Tanto en uno como en otro, se incluirá todo tipo de información y documentos (artículos, informes, memorias estadísticas, etc.) que necesite para su consulta y/o descarga.

• Dado que el trabajo autónomo del estudiante es mayoritario, la carga de trabajo que le supondrá la asignatura dependerá fundamentalmente de sus circunstancias personales y laborales. A través de los foros generales del Curso Virtual y del contacto personal mediante el correo electrónico, se le guiará y aconsejará sobre el ritmo de trabajo que debe llevar para que el seguimiento de la asignatura sea lo más regular y constante posible.

• La asignatura tiene carácter práctico debido a los temas que aborda y a los objetivos propuestos. En su desarrollo se prestará una especial atención a estos aspectos prácticos, de modo que se pedirá al estudiante que sea capaz de experimentar con distintos tipos de algoritmos de entrenamiento mediante la utilización de programas informáticos, permitiendo afianzar los conocimientos teóricos tratados en el curso.

• Cronológicamente el estudiante debe estudiar y preparar cada tema siguiendo el orden dado a los contenidos, ya que los conocimientos de cada uno se apoyan en el conocimiento de los anteriores.

La bibliografía básica para el seguimiento de la asignatura es la descrita a continuación:

a)    Libros (material que el estudiante deberá adquirir):

"Inteligencia artificial aplicada a Robótica y Automatización"

Humberto Sossa Azuela y Fernando Reyes Cortés. Editorial Marcombo, Alfaomega (2021).

b)    Documentos electrónicos (archivos que el estudiante deberá consultar y/o descargar y que estarán disponibles en el Curso Virtual de la asignatura):

·      Guía de la asignatura “TÉCNICAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA INGENIERÍA”. Realizada por el Equipo Docente de la asignatura, DIEECTQAI-UNED.

·       Documentos considerados de especial interés por parte del equipo docente para abordar algún punto en concreto del temario.

·       Artículos de revistas técnicas.

Existe una gran cantidad de libros en el mercado y en las bibliotecas universitarias que pueden ser consultados por los estudiantes como bibliografía complementaria para preparar la asignatura y profundizar en aquellos temas concretos que deseen. En el documento electrónico “Guía de la asignatura Inteligencia Artificial en la Ingeniería’” se incluirán muchas de esa referencias bibliográficas, ordenadas y comentadas en relación a los cuatro temas en los que se ha dividido el contenido de la asignatura.

Curso virtual

La plataforma virtual de e-Learning de la UNED proporcionará el adecuado interfaz de interacción entre el alumno y sus profesores. La plataforma de e-Learning permite impartir y recibir formación, gestionar y compartir documentos, crear y participar en comunidades temáticas, así como realizar proyectos online. Se ofrecerán las herramientas necesarias para que, tanto el equipo docente como los estudiantes, encuentren la manera de compaginar tanto el trabajo individual como el aprendizaje cooperativo.

Software para prácticas.

Para el desarrollo de las prácticas se utilizará preferentemente el software de MATLAB, incluyendo el Neural Network Toolbox de MATLAB y SIMULINK. No obstante, el estudiante puede proponer al equipo docente la utilización de otros entornos de programación de libre distribución, en su versión educativa.