Universidad Pública de Navarra



Año Académico: 2023/2024 | Otros años:  2022/2023  |  2021/2022  |  2020/2021  |  2019/2020 
Graduado o Graduada en Ingeniería Informática por la Universidad Pública de Navarra (Programa Internacional)
Código: 250502 Asignatura: INGENIERÍA DEL CONOCIMIENTO
Créditos: 6 Tipo: Obligatoria Curso: 3 Periodo: 1º S
Departamento: Estadística, Informática y Matemáticas
Profesorado:
BUSTINCE SOLA, NICANOR HUMBERTO (Resp)   [Tutorías ] FERNANDEZ FERNANDEZ, FCO. JAVIER   [Tutorías ]
URIO LARREA, ASIER   [Tutorías ] RODRIGUEZ MARTINEZ, IOSU   [Tutorías ]

Partes de este texto:

 

Módulo/Materia

Módulo: Obligatorio de Computación y Sistemas Inteligentes

Materia: Computación

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Competencias genéricas

Competencias Básicas

  • CB2. Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio.
  • 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

Competencias Genéricas

 

  • G10 - Conocimientos para la realización de mediciones, cálculos, valoraciones, tasaciones, peritaciones, estudios, informes,
    planificación de tareas y otros trabajos análogos de informática.
  • G4 - Capacidad para definir, evaluar y seleccionar plataformas hardware y software para el desarrollo y la ejecución de sistemas,
    servicios y aplicaciones informáticas.
  • 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.
  • T1 - Capacidad de análisis y síntesis
  • T3 - Comunicación oral y escrita
  • T4 - Resolución de problemas
  • T5 - Toma de decisiones
  • T6 - Trabajo en equipo
  • T8 - Aprendizaje autónomo
  • T9 - Creatividad
 
 

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Competencias específicas

Además de las competencias generales y específicas marcadas en la lista anterior, se detallan las siguientes competencias y resultados de aperndizaje:

 

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.

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Resultados aprendizaje

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.

 

 

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Metodología

 Actividad
Horas Presenciales
Horas no presenciales
A-1 Clases expositivas/participativas

30
 
A-2 Prácticas
30
40
A-3 Debates, puestas en común, tutoría grupos
 
 
A-4 Elaboración de trabajo
 
 
A-5 Lecturas de material
 
10
A-6 Estudio individual
 
36
A-7 Exámenes, pruebas de evaluación
4
 
A-8 Tutorías individuales
 
 
 
 
 
Total
64
86

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Relación actividades formativas-competencias/resultados de aprendizaje

Competencia
Actividad formativa

Clases magistrales

C1, C4, C5, T1,T4,T8

Aprendizaje basado en problemas

C4, C5, T3,T5,T6,T9
Sesiones prácticas 

C4, C5,T3,T5,T6,T9,CB2,CB4,CB5

Estudio autónomo
C1, C4, C5, T8
 
 
 
 
 
 
 
 

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Idiomas

Castellano

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Evaluación

 

Resultados de
aprendizaje
Actividad de
evaluación
Peso (%) Carácter
recuperable
Nota mínima
requerida
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 5 en la parte teórica + 5 en nota total del examen
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  
         
         

 

 

Notas:

  • Para superar la asignatura es necesario aprobar el examen final teórico/práctico individual escrito (apartado 1). En caso de suspenderlo la nota final será la obtenida en dicho apartado. Para aprobar dicho examen, es necesario aprobar la parte correspondiente a la teoría del mismo.
  • En la evaluación de recuperación se recupera el 100% de la nota de la asignatura por medio de un examen teóroico práctico. La nota final de la asignatura será por tanto la obtenida en el examen. Para superar dicho examen, es necesario superar la parte teórica del mismo.

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Contenidos

Esta asignatura pretende proporcional al estudiante los principios y conceptos básicos de la Ingeniería del Conocimiento con un enfoque teórico y otro aplicado a la ingeniería. Deben adquirir una base sólida den la representación del conocimiento, en el razonamiento aproximado y en la construcción de sistemas expertos, en particular en sistemas expertos difusos.

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Temario

  1. PRELIMINARES
    1. Retículos y Algebras.
    2. Aproximación al mundo de las proposiciones.
    3. Universo conjuntista.
    4. Introducción a los conjuntos fuzzy. Tipos.
  2. TRATAMIENTO DE LA INFORMACIÓN CON INCERTIDUMBRE
    1. Introducción.
    2. Métodos de representación.
    3. Reglas. Operadores de implicación.
    4. Medidas numéricas de tratamiento de la información.
    5. Método del gradiente para la construcción de reglas.
    6. Métodos intervalo-valorados.
  3. EXTRACCIÓN Y COMPARACIÓN DE CARACTERÍSTICAS EN SISTEMAS INTELIGENTES
    1. Introducción.
    2. Medidas de comparación. Similitud.
    3. Disimilitudes.
    4. Indexación, anidamiento e igualdad fuerte.
    5. Factores de variabilidad. Reconocimiento icónico.
    6. Métodos basados en aggregaciones y optimización mediante funciones penalty.
  4. RAZONAMIENTO APROXIMADO
    1. Representación del conocimiento. Técnicas.
    2. Sistemas expertos clásicos. Sistemas basados en el conocimiento, SBC.
    3. Arquitecturas.
    4. Métodos.
    5. Sistemas expertos difusos.
5.- INTRODUCCIÓN A LOS SISTEMAS BASADOS EN REGLAS.
1.- Sistemas de interpolación
2.- Algoritmos básicos de aprendizaje.
3.- Algoritmos básicos de clasificación.
 

 

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Bibliografía

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.

 

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