Código: 250502 | Asignatura: INGENIERÍA DEL CONOCIMIENTO | ||||
Créditos: 6 | Tipo: Obligatoria | Curso: 3 | Periodo: 1º S | ||
Departamento: | |||||
Profesorado: | |||||
BUSTINCE SOLA, NICANOR HUMBERTO (Resp) [Tutorías ] | SANZ DELGADO, JOSÉ ANTONIO [Tutorías ] | ||||
FUMANAL IDOCIN, JAVIER [Tutorías ] |
Retículo. Inferencia. Conjuntos. Conjuntos difusos. Sistemas basados en el conocimiento. Aprendizaje. Sistemas basados en reglas. Introducción a la clasificación. Percepción. Medidas numéricas e intervalares de información. Similitudes. Penalty. Sistemas expertos.
Competencias Básicas
Competencias Genéricas
C1 Capacidad para tener un conocimiento profundo de los principios fundamentales y modelos de la computación y saberlos aplicar para interpretar, seleccionar, valorar, modelar, y crear nuevos conceptos, teorías, usos y desarrollos tecnológicos relacionados con la informática.
C4 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.
C5 Capacidad para conocer y desarrollar técnicas de aprendizaje computacional y diseñar e implementar aplicaciones y sistemas que las utilicen, incluyendo las dedicadas a extracción automática de información y conocimiento a partir de grandes volúmenes de datos.
Comprende y manejar las diferentes técnicas para la extracción y el análisis del conocimiento.
Identificar aquellos problemas en los que son aplicables los desarrollos teóricos estudiados en la asignatura.
Diseñar algoritmos que hagan uso de las herramientas teóricas utilizadas para resolver problemas específicos.
Dominar las técnicas matemáticas relacionadas con la ingeniería del conociemiento.
Construir sistemas basados en reglas y sistemas de clasificación a partir de conjuntos de datos.
Valorar la utilidad de los diferentes conceptos y algoritmos en función de los problemas considerados.
Actividad
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Horas Presenciales
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Horas no presenciales
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A-1 Clases expositivas/participativas
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30 |
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A-2 Prácticas
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30
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40
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A-3 Debates, puestas en común, tutoría grupos
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A-4 Elaboración de trabajo
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A-5 Lecturas de material
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10
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A-6 Estudio individual
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36
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A-7 Exámenes, pruebas de evaluación
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4
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A-8 Tutorías individuales
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Total
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64
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86
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Resultado de aprendizaje | Sistema de evaluación | Peso (%) | Carácter recuperable |
Comprende y manejar las diferentes técnicas para la extracción y el análisis del conocimiento. Identificar aquellos problemas en los que son aplicables los desarrollos teóricos estudiados en la asignatura. Dominar las técnicas matemáticas relacionadas con la ingeniería del conociemiento. | Examen escrito | 50 | si |
Diseñar algoritmos que hagan uso de las herramientas teóricas utilizadas para resolver problemas específicos. Construir sistemas basados en reglas y sistemas de clasificación a partir de conjuntos de datos. Valorar la utilidad de los diferentes conceptos y algoritmos en función de los problemas considerados. | Prácticas | 50 | si |
Notas:
Acceda a la bibliografía que el profesorado de la asignatura ha solicitado a la Biblioteca.
Ingeniería del Conocimiento.
A. Gómez, N. Juristo, C. Montes, J. Pazos.
Editorial Centro de estudios Ramón Areces. 1997.
Sistemas expertos representación e inferencia problemas resueltos
A. Fernández.
Universidad Rey Juan Carlos. 2010
Ingeniería del Conocimiento. Aspectos Metodológicos.
A. Alonso, B. Guijarro, A. Lozano, J. T. Palma, M. J. Tabeada.
Pearson Prentice Hall. 2004
Reasoning in Description Logics: Basics, Extensions,and Relatives.
Ulrike Sattler. Reasoning Web 2007, LNCS 4636
The Description Logic Handbook: Theory, Implementation, and Applications.
Franz Baader. Cambridge University Press, 2003.
Inteligencia Artificial Métodos y Técnicas,
D. Barro, N. Juristo, V. Martinez y J. Pazos. Ed. Centro de estudios Ramón Areces. 1993
Fundamentals of fuzzy sets,
D. Dubois and H. Prade, Kluwer Academic Publishers. 2000.