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Timestamp: 2019-02-22 22:36:07+00:00

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21745. Sistemas Inteligentes . Grupo 2 - Grado - Estudia en la UIB - Universitat de les Illes Balears
Secciones: 21745. Sistemas Inteligentes . Grupo 2
21745. Sistemas Inteligentes . Grupo 2
La asignatura Sistemas Inteligentes es una asignatura obligatoria del módulo Tecnología Específica de Computación, que se imparte en el primer semestre de cuarto curso.
Constituye una extensión de la asignatura Inteligencia Artificial de tercer curso, orientándose a la solución de problemas complejos para los cuales los agentes basados en metas u otros tipos de agentes estudiados no ofrecen soluciones satisfactorias. Básicamente trata de la resolución de problemas cuya solución requiere algún tipo de razonamiento sobre cantidades ingentes de conocimiento. Abordar tales problemas exige afrontar tres cuestiones fundamentales fuertemente interrelacionadas: la cuestión de la representación del conocimiento, el razonamiento y el aprendizaje automático. Así, para cada tipo particular de representación del conocimiento se requiere un método adecuado de razonamiento, el cual, junto con las experiencias adquiridas por el agente, permite diseñar adecuados procedimientos de aprendizaje con objeto de mejorar la función del agente.
El curso se centra en la resolución de problemas relacionados con los principales tipos de representación del conocimiento y, consecuentemente, con los respectivos procesos de razonamiento sobre los mismos. Entre la numerosa gama de problemas existentes a los que se dedica un espacio destacan, por una parte, aquellos cuyas soluciones precisan del uso de esquemas de razonamiento de sentido común, considerados típicos de los humanos. Otra clase de problemas con espacio propio y de gran impacto actual son los relacionados con el uso masivo de datos, cuyas soluciones pueden afrontarse desde diferentes perspectivas. También se dedica un espacio a las llamadas soluciones conexionistas de problemas.
Es recomendable haber cursado con aprovechamiento la asignatura Inteligencia Artificial.
CI304: 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.
CI305: 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.
CI307: Capacidad para conocer 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.
CP01: Capacidad de integración, adaptación y trabajo en equipo.
CTR01: Capacidad de análisis y síntesis, de organización, de planificación y toma de decisiones.
CTR02:Capacidad de análisis crítico y de propuesta y aplicación de nuevas soluciones.
Los contenidos de la asignatura se clasifican en tres bloques esenciales interconectados: La representación del conocimiento, el razonamiento y el aprendizaje. Se presentan los principios generales que caracterizan cada uno de los bloques y se estudian, para cada bloque, los principales modelos.
Tema 1 Agentes basados en metas vs agentes que aprenden
A partir de una serie de ejemplos, se destacan las cualidades y revelan las limitaciones de los agentes basados en metas como modelo de agentes inteligentes, estudiados en la asignatura Inteligencia Artificial del curso anterior. Se hace énfasis en la necesidad del uso de ingentes cantidades de conocimiento para la solución de nuevas categorías de problemas y en la necesidad de hacer un uso apropiado del mismo a través de procesos de razonamiento. Se descifra la naturaleza del razonamiento en general y se categorizan los tipos más importantes del mismo. Finalmente se destaca el concepto de aprendizaje como elemento más destacado de los agentes inteligentes y se describe un modelo sencillo de sistema de aprendizaje humano.
Tema 2 Representación del conocimiento y razonamiento
En este tema se destaca la importancia de la representación del conocimiento en el diseño de agentes inteligentes, se discuten los aspectos relevantes de los sistemas de representación del conocimiento y se describen las características de diferentes formas generales de representaciones de conocimiento junto a los procesos inferenciales que mejor se ajustan a las mismas. Finalmente, se concluye que la representación del conocimiento y el razonamiento sobre la misma van de la mano en el diseño de agentes inteligentes.
Tema 3 Razonamiento deductivo
Se trata de una de las más clásicas y utilizadas formas de razonamiento formal. Se repasan los aspectos de la representación del conocimiento en lógica propositiva y lógica de primer orden, haciendo énfasis especial a la semántica de una representación, con objeto de comprender profundamente el concepto de inferencia lógica, en torno al cual gira el razonamiento lógico. Se presentan los principales conceptos teóricos y se exponen las principales formas de razonamiento, junto con una serie de técnicas para acelerarlos.
Tema 4 Razonamiento inductivo
En este tema describen los fundamentos del razonamiento inductivo desde dos ópticas: los rough sets y las bases de atributos. En primer lugar se presenta la perspectiva de los rough sets. Se formalizan las representaciones del conocimiento de entrada y salida. Entre estas últimas destacan los árboles de decisión y las reglas de decisión. A continuación se estudian algunos de los principales métodos de razonamiento inductivo basados en los rough sets y finalmente se discuten los pros y los contras de esta família de métodos. A continuación se estudia la perspectiva de las bases de atributos como alternativa a los rough sets, en especial por lo que respeta a la obtención de soluciones óptimas. Finalmente, se presenta un sistema completo razonamiento inductivo basado en esta óptica.
Tema 5 Sistemas conexionistas
El conexionismo es un enfoque en el área de la inteligencia artificial y otros ámbitos, que concibe las acciones conductuales como procesos que emergen de redes formadas por unidades sencillas interconectadas. Hay diversos tipos de conexionismo, los más comunes se conocen como redes neuronales. En este tema se describen los principios de las redes neuronales y algunos de los modelos básicos tradicionales como elementos de aprendizaje automático.
Los principales elementos metodológicos implantados en la asignatura son: el aprendizaje basado en problemas, el aprendizaje basado en proyectos, el flipped classroom (aprendizaje invertido), la gamificación, las lecciones magistrales y las tutorías individuales y de grupo.
Con el propósito de dar soporte a los mencionados elementos metodológicos y a la vez favorecer el trabajo personal del alumno, se ha solicitado que la asignatura forme parte del proyecto Campus Extens, dedicado a la enseñanza flexible y a distancia. A través de esta plataforma el alumno tendrá a su disposición una comunicación en línea y a distancia con los profesores, un calendario con noticias de interés, documentos electrónicos, propuestas de problemas/trabajos/prácticas para el trabajo autónomo tanto individual como en grupo, así como un entorno adecuado para la realización de las entregas asignadas y el acceso a las notas una vez corregidas y evaluadas.
Seminarios y talleres Actividades formativas Grupo mediano (M)
Planificar, discutir, proponer y resolver diferentes cuestiones relacionadas con la resolución de actividades.
Las metodologías implicadas son: el aprendizaje basado en proyectos, el aprendizaje basado en problemas y la gamificación.
Clases prácticas Aplicación y refuerzo Grupo grande (G)
Aplicar los conceptos, resultados y procedimientos en la resolución de problemas y prácticas/proyectos.
Las metodologías implicadas en esta actividad son: el aprendizaje basado en problemas, el flipped classroom y la gamificación.
Evaluación acreditativa sobre el nivel de aprendizaje y habilidades adquiridas por los estudiantes en la resolución de pequeñas y medianas situaciones..
Evaluación Actividades de evaluación formativa Grupo grande (G)
Desarrollar, individualmente o en grupo, diferentes actividades con objeto de reforzar los procesos de aprendizaje de los estudiantes y para que adquieran conciéncia sobre su evolución.
Las metodologías implicadas son: flipped classroom, aprendizaje basado en problemas y gamificación.
Otros Clases teóricas y de refuerzo Grupo grande (G)
La finalidad es doble: 1) presentar los conceptos, resultados y procedimientos y resultados del temario, y 2) discutir, profundizar y resolver cuestiones relacionadas con la temática.
La finalidad 1) se llevará a cabo mediante la metodología expositiva por parte del profesor, mientras que la finalidad 2) se desarrollará por aplicación del flipped classroom.
Estudio y trabajo autónomo en grupo Proyectos
A través del trabajo en grupos reducidos, los alumnos deberán desarrollar los proyectos propuestos. La solución de los proyectos deberá presentarse correctamente documentada siguiendo las directrices establecidas por el profesor.
Estudio y trabajo autónomo individual o en grupo Actividades formativas
De manera individual o en grupos reducidos, los alumnos deberán desarrollar las actividades (en forma de proyectos reducidos) propuestas. La solución deberá presentarse correctamente documentada, de acuerdo con las directrices establecidas por el profesor.
Estudio y repaso individual o en grupo de los contenidos de la asignatura y desarrollo de las tareas encargadas por el profesor.
Se establecen dos itinerarios de evaluación diferentes:
* Itinerario A: es el itinerario por defecto.
* Itinerario B: está pensado para alumnos a tiempo parcial. El acceso a este itinerario está condicionado a la obtención del certificado de alumno a tiempo parcial.
* Los estudiantes que siguen el itinerario A están obligados a asistir a un mínimo de un 80% de las clases.
* Los estudiantes que deseen ser evaluados mediante el itinerario B, deberán presentar el certificado de alumno a tiempo parcial.
* Las actividades marcadas como NO RECUPERABLES tendrán unos plazos de entrega que deben ser respetados por los estudiantes para poder ser evaluadas positivamente.
* Los alumnos podrán reclamar la nota de las actividades durante los 7 dias siguientes a su publicación. No se admitirán reclamaciones fuera de plazo.
Se valorarán, de forma individual o en grupo reducido, la planificación, la propuesta de soluciones y alternativas y la capacidad de expresión oral y escrita.
Las competencias cubiertas por la evaluación de las actividades son: CI304, CI305, CI307, CTR01, CTR02, CTR03, CTR04, CTR07, CP01.
Aplicación y refuerzo
Los alumnos deberán demostrar, de forma individual o en grupo reducido, su participación en las actividades prácticas a través de la presentación y/o exposición de las tareas que el profesor habrá propuesto previamente y la resolución de pequeños problemas.
Las competencias cubiertas son: CI304, CI305, CI307, CTR01, CTR02, CTR03, CTR04, CTR07, CP01.
Prueba acreditativa escrita e individual, a través de la que se valorará el nivel global de conocimientos y habilidades en la resolución de cuestiones y problemas de tamaño reducido y medio. Se evaluará la corrección del planteamiento, la resolución del problema, la claridad de exposición y la rigurosidad de los razonamientos.
Las competencias cubiertas por la evaluación de las actividades son: CI304, CI305, CI307, CTR01, CTR02, CTR07.
Exposiciones escritas, individuales o en grupo, en las que se pondrá de relieve el nivel de conocimientos y habilidades en la resolución de actividades.
Se evaluará la corrección del planteamiento, la resolución del problema, la claridad de exposición y la rigurosidad de los razonamientos.
Clases teóricas y de refuerzo
Los alumnos deberán demostrar de manera individual su participación en las actividades a través de la presentación y/o exposición de las tareas que el profesor habrá propuesto previamente.
Las competencias cubiertas son: CI304, CI305, CI307, CTR01, CTR02, CTR03, CTR04, CTR07.
Cada grupo presentará de forma presencial ente el profesor, una serie de pruebas de ejecución de los proyectos, donde se probará su correcto funcionamiento y la adecuacidad de las interfaces de datos y resultados. Si se da el caso, también deberá presentarse una memoria escrita en formato electrónico donde se ilustrarán de forma clara las características del desarrollo de las diferentes etapas del proyecto.
Resolución de un conjunto de actividades o pequeños proyectos de forma escrita o mediante pruebas de ejecución de tareas simuladas.
- Materiales del profesor.
- Manuales de talleres y actividades.
Inteligencia Artificial, un enfoque moderno (2a. edición)
Inteligencia Artificial ? Una Nueva Síntesis
Inteligencia Artificial(2a edició)
Rich, E., Knight, K.

References: resolución 
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Resolución