Universidad Pública de Navarra - Nafarroako Univertsitate Publikoa

Módulo/Materia

Módulo: Mención Computación y Sistemas Inteligentes

Materia: Sistemas Inteligentes

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Descripción/Contenidos

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Competencias genéricas

• CB1 - Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio
• CB3 - Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética
• CB4 - Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado
• CB5 - Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía
• G1. Capacidad para concebir, redactar, organizar, planificar, desarrollar y firmar proyectos en el ámbito de la ingeniería en informática que tengan por objeto la concepción, el desarrollo o la explotación de sistemas, servicios y aplicaciones informáticas.
• 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.
• G10. Conocimientos para la realización de mediciones, cálculos, valoraciones, tasaciones, peritaciones, estudios, informes, planificación de tareas y otros trabajos análogos de informática.
• T1. Capacidad de análisis y síntesis
• T3. Comunicación oral y escrita
• T4. Resolución de problemas
• T6. Trabajo en equipo
• T8. Aprendizaje autónomo
• T9. Creatividad
• T10. Motivación por la calidad

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Competencias específicas

• FC15 Conocimiento y aplicación de los principios fundamentales y técnicas básicas de los sistemas inteligentes y su aplicación práctica
• 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.

• C6-A. Capacidad para conocer los fundamentos, paradigmas y técnicas propias de los sistemas inteligentes y analizar, diseñar y construir sistemas, servicios y aplicaciones informáticas que utilicen dichas técnicas en cualquier ámbito de aplicación.

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Resultados aprendizaje

RA01. Conocer los conceptos básicos de un sistema inteligente.

RA02. Conocer los fundamentos básicos de la robótica movil: navegación, localización y planificación.

RA03. Conocer las técnicas básicas de procesamiento del lenguaje natural.

RA04. Desarrollar e implementar algoritmos de navegación, localización y planificación.

RA05. Manejar y dominar las propiedades, ventajas e inconvenientes relacionados con los algoritmos principales de los sistemas inteligentes.

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Metodología

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Evaluación

Para aprobar la asignatura es necesario obtener una calificación final superior o igual a 5 (sobre 10), así como una calificación igual o superior a 5 (sobre 10) en el examen teórico (E1) y en el examen práctico (E2). 

Aquellos estudiantes que obtengan al menos un 7 en el apartado 4, podrán hacer media en la asignatura con una nota igual o superior a 4 en el apartado 1 (examen teórico).

El examen teórico se recuperará con un examen teórico extraordinario que ponderará un 30%. El examen práctico se recuperará con un examen práctico extraordinario que ponderará un 20%.

La calificación final del estudiantado que no obtenga la nota mínima para promediar en las actividades E1 o E2 será:

• la media ponderada con los pesos arriba indicados si esta media es menor o igual a 4
• 4 si la media ponderada es mayor que 4

La calificación final del estudiantado será "No presentado" si no se ha entregado el trabajo final ni se ha presentado a ningún examen (ordinario ni extraordinario).

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Temario

• Introducción al procesamiento del lenguaje natural
• Análisis de sentimientos en textos
  • Regresión logística
  • Naïve Bayes
• Preprocesamiento de textos
  • Tokenization
  • Stemming y lemmatization 
  • Bag of Words
• Autocorrección de textos
• Modelos de lenguajes: N-gramas
• Parts of Speech Tagging
  • Modelos ocultos de Markov
  • Algoritmo de Viterbi
• Representación de palabras mediante embeddings
  • Continuous Bag of Words
  • Skip-gram with Negative Sampling
• Transformación de vectores aplicado a traducción
  • Locality sensitive hashing

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Programa de prácticas experimentales

1 - Preprocesamiento de texto

2 - Clasificación de textos mediante análisis de sentimientos

3 - Autocorrección

4 - Modelos de lenguajes

5 - Part-of-speech tagging

6 - Embeddings

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Bibliografía

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

Bibliografía básica
Inteligencia Artificial. Un enfoque moderno, Stuart Rusell y Peter Norvig, Prentice Hall

Bibliografía recomendada:
Speech and Language Processing. Daniel Jurafsky y James H. Martin. Acceso libre online.

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Idiomas

Castellano, parte del material docente esta en inglés

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Lugar de impartición

Campus de Arrosadia

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