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Consulta de los datos generales Descripción Objetivos y competencias Contenidos Consulta de los materiales de los que dispone la asignatura Materiales y herramientas de apoyo Informaciones sobre la evaluación a la UOC Consulta del modelo de evaluación | |||||
Este es el plan docente de la asignatura para el segundo semestre del curso 2023-2024. Podéis consultar si la asignatura se ofrece este semestre en el espacio del campus Más UOC / La universidad / Planes de estudios). Una vez empiece la docencia, tenéis que consultarlo en el aula. El plan docente puede estar sujeto a cambios. | |||||
Esta asignatura es una introducción a la Inteligencia Artificial (IA). A lo largo de los 4 módulos en que se ha dividido la asignatura se dará una visión general del campo, se presentarán los métodos y técnicas básicos de la IA y se describirán algunos ejemplos de aplicación. En particular, se verá cómo formalizar un problema y como la formulación permite aplicar los llamados métodos de búsqueda con el fin de encontrar una solución. Se verán algunos de estos métodos de búsqueda. También se estudiarán algunos de los mecanismos para la representación del conocimiento, necesarios para incorporar en un sistema el conocimiento sobre el entorno a aplicación. A lo largo de la asignatura se verá que los temas planteados tienen conexiones con otras asignaturas del grado en informática. En particular, el tema de representación del conocimiento está relacionado, entre de otros, con la asignatura que lleva el mismo nombre (Representación del Conocimiento). Como se verá, no hay un único mecanismo de representación del conocimiento sino que hay diversos (se anunciará que la lógica de primer orden es uno de ellos). Eso plantea el problema de escoger la representación más adecuada para un problema, como sucede a la hora de escoger entre diferentes estructuras de datos. Además, la representación del conocimiento necesita implementaciones eficientes dado que la cantidad de conocimiento que se tiene que representar es habitualmente grande. El tema de búsqueda también está relacionado con la asignatura de Grafos y Complejidad. Allí se vieron los grafos y los recorridos en un grafo. Encontrar la solución a un problema se verá como un recorrido en un grafo. Aún estando relacionda con las dos asignaturas, su superación no es un prerrequisito para cursar IA. La IA tiene una continuación natural en el grado en la asignatura de Aprendizaje Computacional, que cubre los aspectos relacionados con la extracción de características, los modelos de aprendizaje automático (supervisado y no supervisado) sobre un conjunto de datos, y los sistemas basados en agentes. El Aprendizaje Computacional es una de les áreas donde más investigación avanzada se está realizando en los últimos años, permitiendo aplicaciones como la conducción automática de vehículos, el diagnóstico automático de enfermedades, el reconocimiento de caras y objetos genéricos, el estudio de grandes volúmenes de datos y redes sociales, y las aplicaciones a la bioinformática y/o estudio del genoma. Todas les técnicas que se utilizan tienen su base en la IA clásica que se introduce en la asignatura de Inteligencia Artificial descrita en este plan docente. |
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Los objetivos de esta asignatura son:
Nota: Como se verá a continuación, la asignatura incluye un módulo dedicado al lenguaje Lisp. El objetivo del módulo es la comprensión del código que se incluye en los otros módulos de la asignatura (módulos II e IV) así como una introducción en el uso de este lenguaje. Competencias de grado:
Competencias específicas:
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La asignatura está dividida en cuatro módulos didácticos y un anexo. Módulo 1. Qué es la inteligencia artificial. Módulo 2. Resolución de problemas y búsqueda. Módulo 3. Sistemas basados en el conocimiento. Módulo 4. Incertidumbre y razonamiento aproximado. Módulo 5. Anexo: Lisp. A continuación se muestra el contenido de cada uno de estos módulos. Módulo didáctico 1 Módulo didáctico 2 Módulo didáctico 3 Módulo didáctico 4 Introducción al lenguaje Lisp (0.5 créditos) |
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La asignatura se compone de los módulos didácticos en formato papel, que contienen, con la excepción del módulo dedicado al lenguaje Lisp, ejercicios de autoevaluación con soluciones y actividades diversas. Este material se complementará con aquél que los consultores pongan al alcance de los estudiantes al aula de la asignatura. En el material didáctico se incluye la bibliografía complementaria para cada módulo. |
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La Normativa académica de la UOC dispone que el proceso de evaluación se fundamenta en el trabajo personal del estudiante y presupone la autenticidad de la autoría y la originalidad de los ejercicios realizados. La falta de originalidad en la autoría o el mal uso de las condiciones en las que se hace la evaluación de la asignatura es una infracción que puede tener consecuencias académicas graves. El estudiante será calificado con un suspenso (D/0) si se detecta falta de originalidad en la autoría de alguna actividad evaluable (práctica, prueba de evaluación continua (PEC) o final (PEF), o la que se defina en el plan docente), ya sea porque ha utilizado material o dispositivos no autorizados, ya sea porque ha copiado de forma textual de internet, o ha copiado de apuntes, de materiales, manuales o artículos (sin la citación correspondiente) o de otro estudiante, o por cualquier otra conducta irregular. La calificación de suspenso (D/0) en la evaluación continua (EC) puede conllevar la obligación de hacer el examen presencial para superar la asignatura (si hay examen y si superarlo es suficiente para superar la asignatura según indique este plan docente). Cuando esta mala conducta se produzca durante la realización de las pruebas de evaluación finales presenciales, el estudiante puede ser expulsado del aula, y el examinador hará constar todos los elementos y la información relativos al caso. Además, esta conducta puede dar lugar a la incoación de un procedimiento disciplinario y la aplicación, si procede, de la sanción que corresponda. La UOC habilitará los mecanismos que considere oportunos para velar por la calidad de sus titulaciones y garantizar la excelencia y la calidad de su modelo educativo. |
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