Créditos ECTS Créditos ECTS: 6
Horas ECTS Criterios/Memorias Trabajo del Alumno/a ECTS: 99 Horas de Tutorías: 3 Clase Expositiva: 24 Clase Interactiva: 24 Total: 150
Lenguas de uso Castellano, Gallego
Tipo: Materia Ordinaria Grado RD 1393/2007 - 822/2021
Centro Escuela Técnica Superior de Ingeniería
Convocatoria:
Docencia: Sin docencia (Extinguida)
Matrícula: No matriculable
Obtener conocimientos básicos sobre la Inteligencia Artificial: su evolución, tipos de problemas que aborda y técnicas para resolverlos, repercusiones sociales, económicas, éticas, en el empleo...
Clases expositivas:
T1: Perspectiva histórica de la IA
Estrategias para la resolución de problemas en IA
T2: Búsqueda en espacios de estados y metaheurísticas
T3: Basadas en conocimiento
T4: Sistemas conexionistas
Aprendizaje automático
T5: Regresión lineal y logística
T6: Aprendizaje supervisado
T7: Aprendizaje non supervisado
T8: Repercusiones de la IA: socioeconómicas, éticas…
Clases interactivas:
CI1: Seminarios interactivos sobre diversas aplicaciones, tanto en operación como en investigación
CI2: Seminario de comunicación oral
CI3: Debates sobre temas relacionados con el impacto social, económico, ético… de la IA
Concurso de redacción sobre temas de especial actualidad en IA –opcional-
Prácticas:
P1: Metaheurísticas
P2: Sistemas basados en conocimiento
P3: Aprendizaje automático
Bibliografía de especial interés:
1. J. Palma, R. Marín (eds.). Inteligencia Artificial. Métodos, técnicas y aplicaciones. McGrawHill. (2008). ISBN: 9788448156183
2. Fernández Galán, S., González Boticario, J., Mira Mira, J. Problemas Resueltos de Inteligencia Artificial Aplicada. Búsqueda y Representación. Addison Wesley. (1998). ISBN: 9788478290178
3. Russell, S., Norvig, P. Artificial Intelligence (A Modern Approach), (4ª ed. en inglés, 2020). ISBN: 9781292401133.
4. Nilsson, N.J. Inteligencia artificial (Una nueva síntesis). McGraw-Hill. (2001). ISBN: 9788448128241
5. Gendreau, Michel, Potvin, Jean-Yves. Handbook of Metaheuristics. Springer-Verlag. (2010). ISBN: 978-1-4419-1665-5
6. Ian Goodfellow, Yoshua Bengio and Aaron Courville, “Deep Learning”, An MIT Press book, 2016
7. Simon O. Haykin, "Neural Networks and Learning Machines", Prentice Hall, 3rd edition, 2008. ISBN 0131471392
Contribuir a conseguir las competencias recogidas en la memoria del título de Grado en Ingeniería Informática de la USC (CG4, CG8, CG9, TR1-3, RI6-7, RI15, TI1), especialmente:
CX4- Capacidad para seleccionar la técnica de EC más adecuada para el desarrollo de aplicaciones o servicios
CX8- Capacidad para el desarrollo de nuevos métodos o tecnologías utilizando la EC
CX9- Capacidad para analizar y resolver problemas aplicando la EC con iniciativa, autonomía y creatividad
TR1- Capacidad de análisis y síntesis. Capacidad de organización y planificación. Resolución de problemas. Toma de decisiones.
TR2. Razonamiento crítico.
TR3. Sistémicas: Aprendizaje autónomo. Creatividad.
RI6-7- Conocimiento y aplicación de los procedimientos algorítmicos de la EC para diseñar soluciones a problemas, usando de forma eficiente las estructuras de datos más adecuadas
RI15- Aplicación práctica de los sistemas inteligentes basados en conocimiento formalizado explícitamente
TI1-Capacidad para comprender las necesidades de una organización en el ámbito de la EC
La materia contribuye a conseguir las competencias relativas al módulo "Sistemas Inteligentes", detalladas igualmente en la memoria del Grado, de forma especial las referidas a:
CMSI4- Conocer, comprender y manejar las técnicas de resolución de problemas basadas en una representación del conocimiento.
CMSI5- Conocer, comprender y saber aplicar las metodologías de diseño de sistemas basados en el conocimiento.
La metodología didáctica se basará en el trabajo individual -aunque en ocasiones se desarrolle en grupos-, en la discusión con el/la profesor/a en clase y en las tutorías individuales.
Para cada tema o bloque temático de las clases expositivas, el/la profesor/a preparará los contenidos, explicará los objetivos del tema al alumnado en clase, les sugerirá bibliografía, les proporcionará material de trabajo adicional, etc. En las clases expositivas se trabajarán las competencias CX4, CX9, TR1, RI15, TI1, CMSI4-5. Además, los/las profesores/as propondrán al alumnado un conjunto de actividades a realizar, de forma individual o en grupo (trabajos, presentaciones, lecturas, prácticas ...) El alumnado deberá en general presentarlas ante el/la profesor/a para su evaluación, para lo que se indicarán los plazos de entrega/presentación a través de los cauces utilizados para la comunicación estudiante-profesor. Estas actividades permitirán desarrollar las competencias CX4, CX8, CX9, TR1-3, RI15, CMSI4-5.
Las prácticas y parte de las sesiones interactivas se desarrollarán en el Aula de Informática de la Escuela, empleando diversas herramientas software para cada uno de los bloques temáticos. La realización de las prácticas permitirá desarrollar las competencias CX4, CX8, TR1-3, RI6-7, RI15, CMSI4-5.
El alumnado trabajará de forma individual o en grupos reducidos, con el apoyo constante del profesorado. Se dispondrá de guiones de prácticas, seminarios y otras actividades a realizar de modo individual o en grupos reducidos.
La docencia estará apoyada por la plataforma USC virtual de la siguiente manera: repositorio de la documentación relacionada con la materia (textos, presentaciones, lecturas recomendadas...) y tutorización virtual de los estudiantes (correo-e, foros).
Materia incluida en la asignatura "G4012328 Inteligencia Artificial" obligatoria del primer semestre del plan de estudios del Grado en Ingeniería Informática (2ªedición). A todos los efectos el/la estudiante deberá seguir lo establecido en la programación docente de dicha materia.
Tiempo de trabajo presencial: 58 horas totales, divididas en 15h (clases magistrales), 35h (seminarios y prácticas), 3h (tutorías) y 5h (controles).
Tiempo de trabajo personal: 92h (total), divididas en 62h (estudio autónomo de teoría y prácticas) y 30h (trabajos, proyectos y otras actividades).
Se recomienda que los/las estudiantes resuelvan, implementen, verifiquen y validen todos los ejercicios y prácticas propuestos (no solamente los evaluables). Igualmente se considera importante hacer un uso intenso de las tutorías para la resolución de dudas.
Se utilizará el Campus Virtual de la USC como herramienta de apoyo al proceso de aprendizaje en los siguientes aspectos: repositorio de materiales (transparencias, ejercicios, textos complementarios...), entrega y evaluación comentada de trabajos obligatorios y tutorización virtual (correo electrónico y foros).
Materia incluida en la asignatura "G4012328 Inteligencia Artificial" obligatoria del primer semestre del plan de estudios del Grado en Ingeniería Informática (2ªedición). A todos los efectos el/la estudiante deberá seguir lo establecido en la programación docente de dicha materia.
Alberto Jose Bugarin Diz
- Departamento
- Electrónica y Computación
- Área
- Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
- Teléfono
- 881816440
- Correo electrónico
- alberto.bugarin.diz [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Catedrático/a de Universidad
Senén Barro Ameneiro
- Departamento
- Electrónica y Computación
- Área
- Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
- Teléfono
- 881816469
- Correo electrónico
- senen.barro [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Catedrático/a de Universidad