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Timestamp: 2020-01-23 06:25:53+00:00

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Asignatura 21714031 SISTEMAS INTELIGENTES Créditos Teóricos 2.5
Se recomienda disponer de un ordenador personal para poder trabajar en casa la
implementación de los ejercicios propuestos, así como de conexión a Internet para
poder acceder al campus virtual de la asignatura.
Se recomienda la utilización de las horas de tutorías, tanto presenciales como
virtuales, de forma que se puedan resolver las dudas planteadas durante el
estudio y realización de las actividades semanales propuestas en la asignatura.
para desarrollar los contenidos, pero se hace necesario la consulta de dudas y el
estudio en profundidad de los distintos tópicos utilizando la bibliografía
recomendada en la asignatura.
CO04 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 ESPECÍFICA
CO05 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 los relacionados con aspectos de computación, percepción y actuación en ambientes o entornos inteligentes ESPECÍFICA
R06 Conocer los distintos modelos con conocimiento impreciso o incierto de representación del conocimiento.
R04 Conocer y saber aplicar las principales metaheurísticas basadas en poblaciones, tales como algoritmos genéticos y cúmulos de partículas.
R03 Conocer y saber aplicar las principales metaheurísticas basadas en trayectorias, tales como enfriamiento simulado y búsqueda tabú.
R08 Conocer y saber manipular el comportamiento bajo incertidumbre.
R02 Definir modelos de resolución de problemas de satisfacción de restricciones, y analizar el uso de la búsqueda heurística en la resolución de estos problemas.
R07 Estudiar las ontologías como modelos de representación de conocimiento, así como estudiar distintos métodos y metodologías de construcción de ontologías.
R01 Profundizar en las componentes básicas de un Sistema Inteligente a través de la descripción e identificación de problemas de optimización y búsqueda.
R05 Revisar distintos modelos de representación de conocimiento y saber determinar el modelo más apropiado de acuerdo al conocimiento adquirido.
20 CG08 CO04 CO05
Implementación de los métodos estudiados en
teoría utilizando un lenguaje de programación.
30 CG08 CO04 CO05 CT1
86 CG08 CO04 CO05
4 CO04 CO05
En la resolución de cuestiones y problemas prácticos, así como la implementación
de programas y realización del examen final se valorarán los siguientes aspectos:
- Adecuación a los principios de la materia en cuestión.
CO04 CO05 CT1
Examen final o parcial: constarán de cuestiones teóricas, prácticas, resolución de problemas e implementaciones en el lenguaje de programación usado en el bloque temático en cuestión.
CO04 CO05
Presentación oral de los problemas propuestos asignados, describiendo la metodología seguida y los resultados alcanzados Usando medios audiovisuales que ayuden a la descripción de la metodología y resultados alcanzados
CG08 CO04 CO05 CT1
La evaluación final podrá realizarse bien mediante una evaluación continua o bien
mediante un examen final en las convocatorias oficiales.
La evaluación continua constará de: entrega de los ejercicios propuestos en
clase, realización de exámenes parciales de cada bloque temático y presentación
oral al resto de la clase de la metodología seguida para la resolución de uno o
varios problemas así como los resultados obtenidos, estos problemas serán
propuestos por la profesora a lo largo del curso.
Para aprobar la asignatura por evaluación continua, hay que haber hecho entrega
de al menos el 80% de los ejercicios propuestos en cada clase. Además hay que
obtener una nota no inferior a 4 en cada examen parcial y en las presentaciones
Calificación Evaluación Continua = 60% Exámenes Parciales + 40% Problemas
planteados junto con su presentación oral
que se valorará con hasta el 100% de la nota final.
Calificación Final = Nota Examen Final
1. Técnicas Avanzadas de Optimización y Búsqueda
1.1 Técnicas de Búsqueda con Satisfacción de Restricciones
1.2 Metaheurísticas basadas en trayectorias
1.3 Metaheurísticas basadas en poblaciones
CG08 CO04 CT1 R04 R03 R02 R01
2.1 Sistemas basados en conocimiento
2.2 Sistemas para la creación de ontologías
CG08 CO04 CO05 CT1 R04
3. Comportamiento bajo incertidumbre
3.1 Método probabilista clásico
3.2 Redes bayesianas
3.3 Factores de certeza
3.4 Lógica difusa
CO05 CT1 R08
1. Inteligencia Artificial: Un Enfoque Moderno. Stuart Russell y Peter Norvig 2ª Edición. Pearson-Prentice Hall, Madrid 2005.
2. Inteligencia Artificial: Una nueva síntesis. Nils Nilsson. McGrawHill, Madrid 2001.
1. How to Solve It: Modern Heuristics, 2nd Ed. Zbigniew, Michalewicz, David B. Fogel. Springer, 2004.
2. Handbook of Evolutionary Computation.T. Bäck, D. Fogel, and Z. Michalewicz. IOP Publishing and Oxford University Press, New York and Bristol (UK), 1997.
3. Introduction to Fuzzy Logic using MATLAB (2010) S.N. Sivanandam, S. Sumathi , S. N. Deepa
1. Artificial Intelligence: Structures and Strategies for Complex Problem Solving, Sixth Ed. George. F. Luger. Pearson International Edition, 2009.
2. Inteligencia artificial e ingeniería del conocimiento. Pajares Martin-Sanz, Gonzalo y Santos Peñas, Matilde. Editorial ra-ma, 2005.
3. A Semantic Web Primer (2ª edición). Antoniou, Grigoris; Frank van Harmelen. Cambridge, MA: The MIT Press, 2004.

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