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Timestamp: 2019-04-24 16:02:01+00:00

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Inteligencia Artificial | Facultad de Informática de Barcelona
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Obligatoria de especialidad (Computación)
Correquisito: PROP
La inteligencia artificial és una ciència multi-disciplinar que combina conceptos y métodos de àreas muy diversas como la matemática, la informática, la filosofía, la psicología y la biología. Su objetivo principal es dotar a un sistema computacional de características o comportamientos que simulen la inteligencia. Con más de 60 años de historia como disciplina científica independiente, ha traspasado al mundo de la industria para crear sistemas de soporte a la toma de decisiones, sistemas de diagnóstico, mecanismos de control automático o la robótica industrial y doméstica, por citar algunos. En la actualidad, la emergencia de las tecnologías web y la disponibilidad de dispositivos móviles cada vez más potentes ha impulsado aun más la inteligéncia artificial, convirtiéndose en un poderoso mecanismo para crear sistemas que reduzcan la dificuldat de encontrar y utilizar información o aplicaciones en red, o incluso ser la base de la innovacion para crear nuevas aplicaciones y productos de éxito. El motor de búsqueda de Google, el sistema recomendador de Amazon, los vehículos de conducción autónoma o la última generación de videojuegos que se adaptan a la forma de jugar del usuario son buenos exemplos. En este curso se quiere dar una visión general de la inteligència artificial, presentando los tipos de problemas que se pueden resolver, los fundamentos teóricso, las técnicas básicas y como aplicarlas. El enfoque de la asignatura será un balance entre teoria y aplicación práctica.
G5.3 - Identificar los papeles, habilitados y carencias de los diferentes miembros del grupo. Proponer mejoras en la estructura del grupo. Interactuar con eficacia y de forma profesional. Negociar y gestionar conflictos en el grupo. Reconocer y dar soporte o asumir el papel de líder en el grupo de trabajo. Evaluar y presentar los resultados del trabajo de grupo. Representar al grupo en negociaciones con terceros. Capacidad de colaborar en un entorno multidisciplinar. Conocer y saber aplicar las técnicas para promover la creatividad.
G1.3 - Ser resolutivo. Utilizar conocimientos y habilidades estratégicas para la creación y gestión de proyectos, aplicar soluciones sistémicas a problemas complejos, y diseñar y gestionar la innovación en la organización. Demostrar flexibilidad y profesionalidad en el desarrollo de su trabajo.
Especialidad de computación
CCO2 - Desarrollar de forma efectiva y eficiente los algoritmos y el software apropiados para resolver problemas complejos de computación.
CCO2.1 - Demostrar conocimiento de los fundamentos, los paradigmas y las técnicas propias de los sistemas inteligentes y analizar, diseñar y construir sistemas, servicios y aplicaciones informáticas que utilicen estas técnicas en cualquier ámbito de aplicación.
CCO2.2 - Capacidad para adquirir, obtener, formalizar y representar el conocimiento humano de 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 ambientes o entornos inteligentes.
CCO2.4 - Demostrar conocimiento y desarrollar técnicas de aprendizaje computacional, y diseñar e implementar aplicaciones y sistemas que las utilicen, incluyendo las dedicadas a la extracción automática de información y conocimiento a partir de grandes volúmenes de datos.
Conocer los orígenes y las bases de la inteligencia artificial.
Entender los conceptos básicos: inteligencia artificial y racionalidad.
Conocer diferentes técnicas de resolución de problemas basadas en búsqueda.
Entender los conceptos y técnicas de representación del conocimiento.
Analizar un problema y determinar qué técnicas de resolución de problemas son las más adecuadas.
Analizar las necesidades de conocimiento para resolver un problema.
Extraer y representar el conocimiento necesario para construir una aplicación en el ámbito de los sistemas basados en el conocimiento.
Analizar un problema y determinar qué técnicas de representación y razonamiento son las más adecuadas.
Entender los conceptos y técnicas básicas de planificación.
Extraer y representar las acciones necesarias para resolver un problema mediante un planificador.
Entender el concepto de aprendizaje y conocer algunos de sus tipos.
Entender la relación entre adaptación y aprendizaje.
Aplicar técnicas de aprendizaje automático a problemas sencillos.
Conocer algunas de las areas de aplicación de la inteligencia artificial.
Introducción a las metodologías de resolución automática de problemas: Representación como espacio de estados, algoritmos de búsqueda informada y local, algoritmos genéticos, juegos y problemas de satisfacción de restricciones.
Introducción a las técnicas de representación en el conocimiento. Motivación. Representaciones procedurales y sistemas de producción. Representaciones estructuradas (ontologías). Incertidumbre en el conocimiento.
Introducción a la resolución de problemas mediante planificación. Planificación lineal y jerárquica. Planificación en entornos deterministas y estocásticos.
El aprendizaje automático y su papel en sistemas que se adapten al usuario o al entorno. Tipos de aprendizaje. Aprendizaje de árboles de decisión. Redes Neurales Artificiales.
Otras técnicas, áreas y aplicaciones de la Inteligencia Artificial
Minería de Datos, Razonamiento Basado en Casos, Razonamiento Cualitativo, Sistemas Multiagente, Tratamiento Automático de Textos y del Habla, Percepción y Visión Automática, Sistemas Recomendadores, Sistemas Tutores Inteligentes, Inteligencia Artificial en entornos de Web Services, Grid Computing y Cloud Computing.
El alumno conocerá los orígenes y las bases de la Inteligencia Artificial así como algunas de las áreas de aplicación. Para reforzar el aprendizaje del alumno deberá leer el capítulo 1 del libro de Russel y Norvig, disponible on-line.
Objetivos: 2 1 14
El alumno no sólo deberá atender a las exposiciones del profesor, sino también hacer ejercicios prácticos sobre el uso de los algoritmos de Búsqueda, y participar en las discusiones con el profesor y sus compañeros sobre cuándo es mejor utilizar cada uno de los algoritmos. En el laboratorio el alumno deberá aplicar lo aprendido a un problema de dificultad media.
Objetivos: 3 5 6
1 . Resolución de Problemas mediante Búsqueda
Entrega práctica Búsqueda.
Entrega del informe sobre la práctica de algoritmos de búsqueda que los alumnos han realizado en las sesiones de laboratorio.
Parcial de IA
Parcial sobre resolución de problemas
El alumno no sólo deberá atender a las exposiciones del profesor, sino también hacer ejercicios prácticos sobre el uso de las técnicas de Representación del Conocimiento, y participar en las discusiones con el profesor y sus compañeros sobre cuándo es mejor utilizar cada de las técnicas. En el laboratorio el alumno deberá aplicar lo aprendido a un problema de dificultad media.
Objetivos: 4 6 7
2 . Representación del conocimiento y razonamiento
Resolución de Problemas mediante Planificación
El alumno no sólo deberá atender a las exposiciones del profesor, sino también hacer ejercicios prácticos sobre el uso de los algoritmos de Planificación, y participar en las discusiones con el profesor y sus compañeros sobre cuándo es mejor utilizar cada uno de los algoritmos. En el laboratorio el alumno deberá aplicar lo aprendido a un problema de dificultad baja.
Objetivos: 6 9 10
3 . Planificación
Entrega práctica Representación del Conocimiento.
Entrega del informe de la práctica sobre Representación del Conocimiento que los alumnos han desarrollado en el laboratorio.
Objetivos: 4 6 7 8
El alumno no sólo deberá atender a las exposiciones del profesor, sino también hacer ejercicios prácticos sobre el uso de los algoritmos básicos de Aprendizaje Automático, y participar en las discusiones con el profesor y sus compañeros sobre cuándo es mejor utilizar estos algoritmos.
Objetivos: 11 12 13
4 . Aprendizaje Automático
Entrega del trabajo de innovación.
Entrega del informe sobre ejemplos de innovación empresarial relacionada con el uso de técnicas de Inteligencia Artificial.
Objetivos: 2 14
El alumno no sólo deberá atender a las exposiciones de sus compañeros, sino también participar en las discusiones con el profesor y sus compañeros sobre el impacto potencial que han tenido las técnicas de Inteligencia Artificial sobre las empresas analizadas en los trabajos de innovación que los alumnos han hecho durante el curso.
5 . Otras técnicas, áreas y aplicaciones de la Inteligencia Artificial
Examen final de los contenidos del curso.
Objetivos: 5 6 7 8 10 13
Las clases están divididas en sesiones de teoría, problemas y laboratorio.
Las clases de problemas permitirán profundizar en las técnicas y algoritmos explicados en las sesiones de teoría. Se estimulará la participación del alumno para comentar las alternativas posibles.
En las clases de laboratorio se desarrollarán pequeñas prácticas utilizando herramientas y lenguajes propios de la Inteligencia Artificial que permitirán practicar y reforzar los conocimientos de las clases de teoría.
La evaluación constará de un examen parcial, un examen final, una nota del trabajo sobre innovación y una nota de laboratorio.
El examen parcial no es liberador de materia y se hará en horas de clase. Las personas que no aprueben o no hagan el examen parcial serán evaluadas sólo con la nota del examen final.
La nota del trabajo sobre innovación provendrá de un trabajo en grupos donde hay que buscar ejemplos de innovación empresarial relacionada con el uso de técnicas de Inteligencia Artificial, y que se presentará en clase.
La nota de laboratorio provendrá de los informes que se harán de las prácticas realizadas.
NL = nota de laboratorio
NI = nota del trabajo de innovación
La evaluación de la competencia sobre espíritu emprendedor e innovador se basa en el trabajo realizado durante las prácticas de laboratorio y el trabajo de innovación. La nota ABCD se calcula a partir de una rúbrica detallada que se dará a los alumnos al inicio del curso.
La evaluación de la competencia sobre trabajo en equipo también se basa en el trabajo realizado durante las prácticas de laboratorio y el trabajo de innovación. La nota ABCD se calcula a partir de una rúbrica detallada que se dará a los alumnos al inicio del curso.
Capacidades previas sobre Lógica adquiridas en la asignatura Fundamentos Matemáticos (FM):
- Conocimiento de los conceptos básicos de lógica de proposiciones y predicados
- Capacidad de formular un problema en términos lógicos.
- Conocimientos sobre Inferencia lógica y resolución. Entender las estrategias de resolución.
Capacidades previas sobre Algorítmica adquiridas en la asignatura Estructura de Datos y Algoritmos (EDA):
- Conocimiento de las estructuras de árboles y grafos,
- Conocimiento de los algoritmos de recorrido y búsqueda sobre árboles y grafos.
- Nociones básicas de complejidad algorítmica.

References: resolución 
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