Universidad Pública de Navarra



English | Año Académico: 2017/2018 | Otros años:  2016/2017  |  2015/2016  |  2014/2015  |  2013/2014 
Graduado o Graduada en Ingeniería Informática por la Universidad Pública de Navarra
Código: 240403 Asignatura: INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Créditos: 6 Tipo: Obligatoria Curso: 2 Periodo: 2º S
Departamento: Automática y Computación
Profesorado:
BUSTINCE SOLA, NICANOR HUMBERTO (Resp)   [Tutorías ] FERNANDEZ FERNANDEZ, FCO. JAVIER   [Tutorías ]
PATERNAIN DALLO, DANIEL   [Tutorías ]

Partes de este texto:

 

Módulo/Materia


Inteligencia Artificial

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Descripción/Contenidos

Esta asignatura pretende proporcionar al estudiante los principios y conceptos básicos de la Inteligencia Artificial con un  enfoque teórico y otro aplicado a la Ingeniería. Deben adquirir una base sólida en la representación de estados , en las búsquedas y en los elementos básicos aplicados de la inteligencia artificial.

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Descriptores

Espacio de estados, operadores de búsqueda, profundidad, anchura, búsquedas optimales, algoritmo A*, perceptrón, toma de decisión, procesamiento de imagen

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Competencias genéricas

 

Las competencias genéricas que un alumno debería adquirir en esta asignatura son:

  • G6. Capacidad para concebir y desarrollar sistemas o arquitecturas informáticas centralizadas o distribuidas integrando hardware, software y redes.
  • G8. Conocimiento de las materias básicas y tecnologías, que capaciten para el aprendizaje y desarrollo de nuevos métodos y tecnologías, así como las que les doten de una gran versatilidad para adaptarse a nuevas situaciones.
  • G9. Capacidad para resolver problemas con iniciativa, toma de decisiones, autonomía y creatividad. Capacidad para saber comunicar y transmitir los conocimientos, habilidades y destrezas de la profesión de Ingeniero Técnico en Informática.

Aparte de estos conocimientos y habilidades, la asignatura  pretende la adquisición de las competencias transversales:

  • T1. Capacidad de análisis y síntesis
  • T3. Comunicación oral y escrita
  • T4. Resolución de problemas
  • T8. Aprendizaje autónomo.

 

 

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Competencias específicas

Las competencias específicas que un alumno debería adquirir en esta asignatura son:

  • FC1 Capacidad para diseñar, desarrollar, seleccionar y evaluar aplicaciones y sistemas informáticos, asegurando su fiabilidad, seguridad y calidad, conforme a principios éticos y a la legislación y normativa vigente.
  • FC6 Conocimiento y aplicación de los procedimientos algorítmicos básicos de las tecnologías informáticas para diseñar soluciones a problemas, analizando la idoneidad y complejidad de los algoritmos propuestos.
  • FC15 Conocimiento y aplicación de los principios fundamentales y técnicas básicas de los sistemas inteligentes y su aplicación práctica.

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Resultados aprendizaje

Conocer y aplicar los procedimientos algorítmicos básicos de la Inteligencia Artificial

Identificar los problemas en los que pueden aplicarse las diferentes algoritmos básicos.

Diseñar soluciones para problemas específicos a partir de las técnicas estudiadas

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Metodología

Metodología - Actividad Horas Presenciales Horas no Presenciales
A-1 Clases teóricas 22  
A-2 Aprendizaje basado en problemas y/o casos 8  
A-3 Sesiones prácticas 30  
A-4 Programación y resolución de problemas, ejercicios   35
A-5 Elaboración de trabajo   16
A-6 Estudio individual   35
A-7 Exámenes, evaluación prácticas 4  
Total 64 86

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Evaluación

 

 

Resultado de aprendizaje Sistema de evaluación Peso (%) Carácter recuperable
 Conocer y aplicar los procedimientos algorítmicos básicos de la Inteligencia Artificial  Examen escrito  40  Si
 Identificar los problemas en los que pueden aplicarse las diferentes algoritmos básicos.  Ejercicios prácticos  30  No
 Diseñar soluciones para problemas específicos a partir de las técnicas estudiadas  Práctica final  30  No
       

 

 

Para superar la asignatura es necesario obtener una calificación igual o superior a 5 (sobre 10) en el examen escrito

 

       
       
       
       
       

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Temario

Contenidos teóricos

Tema 1. Introducción a la Inteligencia Artificial

Tema 2. El problema en Inteligencia Artificial. Espacio de Estados

Tema 3. Búsquedas  Exhaustiva.

Tema 4. Heurísticas.

Tema 5. Búsqueda de la solución óptima. Algoritmo A*

Tema 6. Introducción alaprendizaje automático.

Tema 7. Medias. Introducción a la Toma de Decisión.

Tema 8. Introducción al procesamiento de imagen

Contenidos prácticos

Introducción al Lisp. Búsquedas. Introducción al Matlab. Aprendizaje, redes neuronales, toma de decisión y procesamiento de imagen.

 

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Bibliografía

Acceda a la bibliografía que el profesorado de la asignatura ha solicitado a la Biblioteca.


  • Russell, S., Norvig, P. "Artificial Intelligence: A Modern Approach". Prentice Hall Series in Artifical Intelligence. ( New Jersey ). EE.UU.1995  
  • Francisco Escolano [et al.]. Inteligencia Artificial: modelos, técnicas y áreas de aplicación. Madrid Thomson. 2003.
  • S. Fernández [et al.]. Problemas resueltos de inteligencia artificial aplicada: búsqueda y representación. Madrid Addison-Wesley. 2001.
  • Miguel Angel Cazorla Quevedo [et al.]. Técnicas de inteligencia artificial. TextosDocentes. Publicaciones Universidad de Alicante. 1999.

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Idiomas

Castellano

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