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

Competencias Básicas

• 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

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

• 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.

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
• 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-práctico (E1). 

Aquellos estudiantes que obtengan al menos un 7 en el apartado 3, podrán hacer media en la asignatura con una nota igual o superior a 4 en el apartado 1 (examen teórico-práctico).

El examen teórico-práctico se recuperará con un examen teórico-práctico extraordinario que ponderará un 50%

La calificación final del estudiantado que no obtenga la nota mínima para promediar en la actividad E1 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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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

Laboratorio

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