Universidad Pública de Navarra



Año Académico: 2020/2021 | Otros años:  2019/2020  |  2018/2019  |  2017/2018  |  2016/2017 
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: Estadística, Informática y Matemáticas
Profesorado:
BUSTINCE SOLA, NICANOR HUMBERTO (Resp)   [Tutorías ] FERNANDEZ FERNANDEZ, FCO. JAVIER   [Tutorías ]
DA CRUZ ASMUS, TIAGO   [Tutorías ]

Partes de este texto:

 

Módulo/Materia

Módulo: Común a la Rama de Informática


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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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  50  Si
 Identificar los problemas en los que pueden aplicarse las diferentes algoritmos básicos. Diseñar soluciones para problemas específicos a partir de las técnicas estudiadas  Ejercicios prácticos  50  Sí
       
       

 

 

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

En caso de nos aprobar la asignatura, la nota será la obtenida 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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