Source: https://guiae.uclm.es/vistaGuia/346/42321/2019-20
Timestamp: 2019-09-18 22:17:30+00:00

Document:
Profesor: MARIA JULIA FLORES GALLEGO - Grupo(s): 12
Profesor: JOSE ANTONIO GAMEZ MARTIN - Grupo(s): 10 11
ESII/1.C.13
Consultar http://esiiab.uclm.es/pers.php?codpers=jgamez
Profesor: ISMAEL GARCIA VAREA - Grupo(s): 10 11 12
Profesor: LUIS DE LA OSSA JIMENEZ - Grupo(s): 12
Profesor: JOSE MIGUEL PUERTA CALLEJON - Grupo(s): 10 11
ESII / 1.C.14
jose.puerta@uclm.es
En el enlace: http://esiiab.uclm.es/pers.php?codpers=81&curso=2019-2020
Para cursar esta asignatura se requiere capacidad para trabajar con conceptos abstractos y cierta capacidad para la resolución de problemas de forma autónoma.
A nivel de contenidos en asignaturas previas en el plan de estudios se requiere:
Conocimientos básicos en matemática discreta y probabilidad.
Capacidad para plantear y resolver problemas de forma lógica (lógica de primer orden, inferencia, resolución, etc.)
Dominio de las estructuras de datos típicas (grafos, árboles, etc.) así como en los algoritmos necesarios para su manejo.
Conocimientos de las técnicas algoritmicas básicas, principios de ingeniería del software, anális de coste de algoritmos y complejidad algoritmica.
Fluidez en la programación con lenguajes de alto nivel orientados a objetos (p.e. Java).
También se requiere capacidad de trabajo en grupo y conocimiento básico (lectura y comprensión) de Inglés.
Esta asignatura representa la puerta de entrada o presentación a las técnicas de Inteligencia Artificial dentro del Grado. Estas técnicas se incluyen hoy en día entre las más requeridas para la resolución de problemas complejos: toma de decisiones; sistemas de diagnóstico, monitorización y control; buscadores web; web semántica o web 2.0; sistemas de recomendaciones; aprendizaje automático; minería y análisis de datos; visión y robótica; etc.
No cabe duda que la asignatura requiere de otras previas (matemática discreta, lógica, todas las de la materia de programación), es requisito para asignaturas situadas con posterioridad en el plan de estudios (minería de datos, sistemas basados en el conocimiento, sistemas multiagente, visión artificial y robótica), y es co-requisito para definir de forma global un proyecto software con otras asignaturas como son sistemas de información, bases de datos y la materia de ingeniería del software.
This subject introduces the basic techniques of Artificial Intelligence in the degree. Such techniques are often required nowadays for the solution of complex problems: decision making, diagnose systems, control and monitoring, web search, semantic web, recommender systems, machine learning, data analysis and mining, vision, robotics, etc.
The subject certainly requires some other subjects previous in the program - discrete maths, logic, programming- and is a pre requisite of some other posterior subjects such as data mining, knowledge based systems, multi agent systems, artificial intelligence, or robotic.
It is also a co-requisite which allows defining a software project with some other subjects such as information systems, data bases or software engineering.
CO15 Conocimiento y aplicación de los principios fundamentales y técnicas básicas de los sistemas inteligentes y su aplicación práctica.
Conocer los principios y técnicas básicas de los sistemas inteligentes y su aplicación práctica.
Conocer las principales metaheurísticas basadas en poblaciones. En particular Algoritmos Genéticos. Conocer bien sus componentes y cómo aplicarlos a un problema dado.
Capacidad de plantear problemas como búsqueda en espacio de estados y para elegir el enfoque adecuado de resolución de problemas basados en técnicas de búsqueda.
Comprender el concepto de metaheurística. Identificar las principales metaheurísticas basadas en vecindad, conocer bien sus componentes y tener capacidad para aplicarlas correctamente a un problema dado.
Obtener conocimientos básicos de representación del conocimiento (con y sin incertidumbre) y de la estructura de los sistemas basados en el conocimiento.
Capacidad de analizar las características de un problema dado y determinar si es susceptible de ser resuelto mediante técnicas de búsqueda. Decidir en base a criterios racionales la técnica más apropiada para resolverlo y saber aplicarla.
Conocer las técnicas básicas de búsqueda con adversario (minimax, poda alfa-beta) y su relación con los juegos.
Indentificar qué son los problemas de optimización y distinguir las distintas clases, siendo capaces de formular un caso real en este formalismo.
Comprender el concepto de la búsqueda local. Saber cómo aplicarla en la resolución de problemas de optimización y búsqueda. Identificar sus principales inconvenientes.
Comprender qué es un Sistema Basado en Reglas. Saber razonar con un sistema basado en reglas mediante mecanismos de inferencia, del que se conocerán las principales variantes.
Tema 2: Búsqueda en espacio de estados
Tema 3: Búsqueda heurística
Tema 4: Búsqueda con adversario
Tema 5: Agentes que aprenden
Tema 6: Problemas de Optimización Combinatoria
Tema 7: Metaheurísticas: Búsqueda local
Tema 8: Metaheurísticas: Algoritmos genéticos
Tema 9: Sistemas basados en reglas
Tema 10: Aprendizaje automático
Tema 11: Clasificación supervisada: reglas y árboles
Tema 12: Clasificación no supervisada: clustering
Unit 2: Search in the state-space.
Unit 3: Heuristic search.
Unit 4: Adversarial search.
Unit 5: Learning agents.
Unit 6: Combinatorial optimization problems.
Unit 7: Metaheuristics: local search
Unit 8: Metaheuristics: genetic algorithms.
Unit 9: Rule-based systems.
Unit 10: Machine learning.
Unit 11: Supervised classification: rules and trees.
Unit 12: Unsupervised classificacion: clustering.
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL] Método expositivo/Lección magistral CO15 1.12 28 N N N Las lecciones se apoyarán en presentaciones/transparencias y se usará principalmente el método expositivo, aunque dejamos unas horas para otro tipos de actividades según las características del tema que corresponda: puzzle, seminario, trabajo en grupo, etc.
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL] Resolución de ejercicios y problemas CO15 SIS1 INS1 0.32 8 S N N Se resolverán algunos de los ejercicios propuestos bien en clase o en las hojas de ejercicios subidas a la plataforma. Tras cada bloque de temas, se les facilitará a los alumnos un conjunto de ejercicios asociados, diferentes de los vistos en clase de teoría. Los alumnos tendrán que resolverlos de manera autónoma e individual para poder practicar sus habilidades para la resolución, pudiendo acudir a tutorías para resolver dudas (también se dedicarán algunas clases de grupo pequeño a estos ejercicios). En algunos casos, y para demostrar la capacidad adquirida para resolver este tipo de problemas, los profesores utilizarán como herramientas de evaluación (individual) o bien la entrega de las soluciones a la plataforma dentro del plazo establecido. En las sesiones de resolución de problemas en clase se impartirán también las pautas de corrección para la actividad de co-evaluación basada en corrección por pares asociada a cada una de las relaciones de problemas entregadas. En ambos casos el alumno recibirá una nota por cada bloque de problemas/temas.
Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL] Combinación de métodos CO15 BA4 0.24 6 N N N Se explicará en clase cada una de las prácticas que haya que entregar (previsiblemente 3) el primer día de laboratorio donde dicha práctica comience. Se les dará el enunciado previamente, pero además en clase, se explicará mejor, se mostrará el código y la ejecución del mismo, y se les guiará en el proceso de comprender lo que se quiere conseguir. Aquí también incluimos las dudas que los alumnos puedan tener a lo largo del desarrollo de sus prácticas en el laboratorio.
Prácticas en aulas de ordenadores [PRESENCIAL] Aprendizaje basado en problemas (ABP) CO15 BA4 0.48 12 N N N Los alumnos en grupos de 2 (excepcionalmente se pueden permitir trabajos individuales o de 3 personas) estudiarán el problema planteado, diseñarán el agente y el algoritmo que consideren más oportuno (siguiendo las pautas del enunciado), y lo implementarán. Finalmente, una vez concluidas las pruebas de funcionamiento, se realizarán las experimentaciones que se les hubiese indicado. Es decir, este apartado incluye la parte de programación en el aula, más la discusión/colaboración con los compañeros para llegar a ella.
Presentación de trabajos o temas [PRESENCIAL] Aprendizaje basado en problemas (ABP) SIS1 INS1 0.08 2 S N N Opcionalmente los alumnos (individualmente o por grupos pequeños, según se indique) podrán realizar trabajos relacionados con el contenido de la asignatura. Estos trabajos consistirán en el estudio de alguna técnica o resolución de algún problema, y deberán ser expuestos en clase.
Pruebas de progreso [PRESENCIAL] Pruebas de evaluación CO15 INS1 0.16 4 S S S Entrevistas de prácticas. Para la evaluación de cada una de las prácticas se realizará una entrevista presencial a cada grupo de prácticas. Adicionalmente en algunas sesión intermedia, puede realizarse una evaluación puntual sobre la evolución de la práctica.
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA] Trabajo autónomo CO15 BA4 SIS1 INS1 1.68 42 N N N En base a las transparencias de las lecciones disponibles en el espacio virtual, al material adicional proporcionado online, a las clases/explicaciones recibidas en la enseñanza presencial, los alumnos tendrán que realizar su propio estudio y comprensión de las técnicas vistas. Además, deberán emplear esta adquisición de conocimiento y habilidades para la resolución de las hojas de ejercicios propuestas y co-evaluación de las entregas realizadas por otros compañeros. Este será el mejor entrenamiento para comprender la asignatura y también para las pruebas presenciales.
Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA] Resolución de ejercicios y problemas CO15 BA4 SIS1 INS1 0.96 24 S N S Además del estudio de los temas de teoría, se deberán abordar ejercicios y problemas de distinta índole que luego serán resueltos en clase.
Elaboración de memorias de Prácticas [AUTÓNOMA] Prácticas SIS1 INS1 0.72 18 S S S Se implementarán diferentes técnicas de las vistas en las clases teóricas para agentes inteligentes en diferentes entornos. Aparte del apartado de programación, será muy importante que el alumno/grupo cuide la estructura, redacción y contenidos incluidos en la memoria. Así, además, pretendemos reforzar la adquisición de la competencia INS1.
Análisis de artículos y recensión [AUTÓNOMA] Lectura de artículos científicos y preparación de recensiones 0.24 6 S N S A lo largo del curso se proporcionará material adicional al contenido de la asignatura que servirá para contextualizar, justificar, y ampliar el mismo.
Prueba final 55.00% 0.00% (ESC) Prueba escrita de carácter individual a realizar por todos los alumnos. Es obligatorio obtener una puntuación minima (5/10) para superar la asignatura.
Realización de prácticas en laboratorio 17.50% 0.00% [LAB] El total de la nota de prácticas, es un 40% de la nota final. Los alumnos (por parejas) irán realizando sus prácticas en el aula, y necesitarán trabajo también de manera autónoma. A la hora de evaluar una práctica, los profesores mirarán el código (eficiencia y eficacia), la memoria, etc.. pero la prueba de evaluación consiste en una entrevista en laboratorio. Mediante esta prueba además de valorar cómo de bien está el trabajo, se podrá ver si el alumno comprende el problema y el por qué de la solución aportada, conociendo ventajas e inconvenientes de la misma. OBLIGATORIO SUPERAR cada una de las prácticas para APROBAR la asignatura.
Elaboración de memorias de prácticas 7.50% 0.00% [LAB 50%] [INF 50%] La competencia de síntesis es propia de esta asignatura (por decisión del centro), así que haremos especial hincapié en que las memorias de prácticas estén correctamente escritas (ortografía, gramática, expresión, vocabulario, claridad, etc..) y estructurada. El uso de gráficas resumen, diagramas, etc.. serán valorados positivamente cuando estén bien escogidos y empleados. OBLIGATORIO SUPERAR UNA CALIDAD MÍNIMA EN LA MEMORIA para superar las prácticas y, por tanto, aprobar la asignatura.
Resolución de problemas o casos 8.00% 0.00% [INF] Se presentarán hojas de ejercicios, tareas, etc... que el alumno (de forma individual) deberá resolver y enviar en un plazo determinado. Esta actividad estará asociada a la de co-evaluación de las entregas realizadas por otros compañeros (corrección por pares). En total, este tipo de tareas sumarán hasta el 16% de la nota, siempre que se haya completado exitosamente la tarea asociada de corrección por pares.
Otro sistema de evaluación 10.00% 0.00% (PRES) Cada grupo de prácticas deberá presentar su práctica al profesor y responder a las preguntas realizadas.
Además se podrán realizar pruebas puntuales para evaluar la evolución de la práctica. Su puntuación será como máximo el 20% del total de la práctica.
NOTA IMPORTANTE: Todos los alumnos deberán asistir a las entrevistas de prácticas para que se les pueda calificar esa parte. Aunque la entrega de las prácticas es por parejas (grupo), la entrevista puede considerarse una evaluación individual.
Podrá planificarse una una sesión de exposiciones en la que cada grupo exponga su práctica al resto de los alumnos.
Actividades de autoevaluación y coevaluación 2.00% 0.00% [INF] Esta tarea está asociada a la de resolución de problemas y casos. Los alumnos, tras recibir las soluciones y pautas de corrección, realizarán de forma individual corrección por pares de otras dos entregas.
- Superar la parte de teoría con nota >= 5.
- Superar cada práctica individualmente con nota >= 5.
- La entrega de las hojas de problemas/cuestionarios no es obligatoria, aunque si muy recomendable.
- Si teoría y prácticas (todas) se han superado, entonces la nota será 0.55*teoría + 0.35*prácticas + 0.1*problemas.
- Si no se superan ambas partes la nota será No Presentado si no se ha realizado el examen de teoría y mínimo( 4.0, nota-teoría) si el examen
si ha sido realizado.
- Se guarda la teoría (completa) para el extraordinario.
- Se guardan las prácticas (individualmente) para el extraordinario.
Originalidad: La entrega de cualquier ejercicio (examen, memoria de prácticas, código, problemas, etc.) supone implícitamente la declaración
de originalidad por parte de los autores, por lo que en caso de detección de plagio, copia, etc. se iniciarán las medidas disciplinarias oportunas.
- No se consideran los problemas/cuestionarios de la convocatoria ordinaria.
- La nota se obtiene como 0.65*teoría+0.35*prácticas, una vez superadas ambas partes por separado. En caso contrario la nota será No Presentado si no se ha realizado el examen de teoría y mínimo( 4.0, nota-teoría) si el examen si ha sido realizado.
Prácticas en aulas de ordenadores [PRESENCIAL][Aprendizaje basado en problemas (ABP)] 12
Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA][Resolución de ejercicios y problemas] 24
Elaboración de memorias de Prácticas [AUTÓNOMA][Prácticas] 18
Tema 1 (de 12): Introducción
Comentario: Se presentará la asignatura y se presentará el ámbito de los sistemas inteligentes. Se revisará brevemente la historia de la inteligencia artificial.
Tema 2 (de 12): Búsqueda en espacio de estados
Comentario: Tema de búsqueda en el espacio de estados. Métodos no informados
Tema 3 (de 12): Búsqueda heurística
Comentario: Tema de Búsqueda Heurística. Busqueda informada/heurística.
Tema 4 (de 12): Búsqueda con adversario
Comentario: Búsqueda en juegos. Búsquedas de estrategias con adversario.
Tema 5 (de 12): Agentes que aprenden
Comentario: Se estudiará la búsqueda en espacio de estados en entornos no deterministas. Se verá el paradigma del aprendizaje por refuerzo.
Tema 6 (de 12): Problemas de Optimización Combinatoria
Comentario: Estudio de Problemas de búsqueda en espacios combinatorios.
Tema 7 (de 12): Metaheurísticas: Búsqueda local
Comentario: Se estudiará el método de escalado de colinas y algunas de sus variantes.
Tema 8 (de 12): Metaheurísticas: Algoritmos genéticos
Comentario: Se estudiará una aproximación a la optimización combinatoria desde el punto de vista de la computación evolutiva, en particular su representante más clásico: Algoritmos Genéticos.
Tema 9 (de 12): Sistemas basados en reglas
Comentario: Se estudiarán las reglas (de producción) como sistema para representar conocimiento. Se verán los principales paradigmas de razonamiento/inferencia para los SBRs.
Tema 10 (de 12): Aprendizaje automático
Comentario: Se introducirá a los alumnos en el paradigma del aprendizaje automático a partir de datos, incidiendo en sus aplicaciones a problemas reales.
Tema 11 (de 12): Clasificación supervisada: reglas y árboles
Comentario: Se presentará el problema de la clasificación supervisada y su evaluación. Se introducirán modelos muy básicos de clasificadores basados en reglas (1R) y el algoritmo de clasificación basado en árboles de decisión.
Tema 12 (de 12): Clasificación no supervisada: clustering
Comentario: En este tema se estudiará el paradigma de la clasificación no supervisada o clustering. Se ejemplificará mediante el algoritmo de las k-medias y se describirán aplicacines reales de esta técnica.
Comentarios generales sobre la planificación: [ESPAÑOL] Esta planificación es ORIENTATIVA, pudiendo variar a lo largo del periodo lectivo en función de las necesidades docentes, festividades, etc. La planificación semanal de la asignatura podrá encontrarse de forma detallada y actualizada en la plataforma Campus Virtual (moodle). Las clases correspondientes a las actividades presenciales se organizan en tres franjas de 1.5 horas semanales. Oportunamente se informará de las franjas concretas usadas hasta completar el total de horas presenciales programadas. Aunque la asignatura tiene un horario de mañana, las actividades de evaluación o recuperación de clases (teóricas o prácticas) podrían planificarse, excepcionalmente, en horario de tarde (de 16h a 20:30h). [ENGLISH] This course schedule is APPROXIMATE. It could vary throughout the academic course due to teaching needs, bank holidays, etc. A weekly schedule will be properly detailed and updated on the online platform (Virtual Campus) Note that all the lectures, practice sessions, exams and related activities performed in the bilingual groups will be entirely taught and assessed in English.
Nilsson, Nils J. Inteligencia artificial : una nueva síntesis McGraw Hill 84-481-2824-9 2000
Palma Méndez, José T.; Marín Morales, Roque Luis Inteligencia artificial : técnicas, métodos y aplicaciones McGraw Hill 978-84-481-5618-3 2008 http://www.mcgraw-hill.es/html/8448156188.html
Russell, Stuart J. Inteligencia artificial : un enfoque moderno Pearson 978-84-205-4003-0 2007 http://aima.cs.berkeley.edu/

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