Inteligencia Artificial

Titulación: 
Ingeniería Informática (Online)
Curso: 
Tipo: 
Obligatoria
Créditos: 
ECTS

Noticias:

  • Examen y Notas Junio 2015 (soluciónnotas)
  • Examen y Notas Mayo 2015 (soluciónnotas)
  • El cuatrimestre empieza el martes 13 de enero de 2015

Profesores:

Tutorías

Las preguntas de los alumnos se atenderán por correo electrónico, o a través del foro de la asignatura, al que se accede a través del Campus Virtual.  También se pueden concertar tutorías individualizadas por correo electrónico.

Descripción de la asignatura

La asignatura realiza una introducción a la Inteligencia Artificial a través del concepto de agente inteligente. Se presentan las diferentes áreas de la Inteligencia Artificial como fuentes de modelos y técnicas para poder desarrollar progresivamente agentes cada vez más competentes, entendiendo por incremento de competencia la capacidad de actuar en entornos y situaciones cada vez más complejos. La asignatura pone especial énfasis en los aspectos ingenieriles y prácticos de la Inteligencia Artificial. En particular, se hará hincapié en la formalización e implementación de los diferentes mecanismos de modelización e inferencia.

Objetivos

Al terminar el curso con aprovechamiento, el alumno debe adquirir los siguientes conocimientos y habilidades:

  • Conocer el proyecto y la historia de la Inteligencia Artificial 
  • Entender el concepto de agente inteligente y conocer sus ventajas y limitaciones
  • Dominar diferentes técnicas de búsqueda para varios tipos de entornos
  • Conocer el problema y el rol de la representación del conocimiento en Inteligencia Artificial 
  • Dominar diferentes técnicas de aprendizaje automático para varios tipos de entornos
  • Saber elegir entre las diferentes técnicas para diferentes problemas y entornos
  • Saber implementar agente inteligentes de diferentes niveles de complejidad

Programa de contenidos

El programa de contenidos se estructura en 4 módulos:

I. Introducción a la Inteligencia Artificial (Tema 1)

II. Resolución de problemas de mediante búsqueda (Temas 2 a 6)

III. Representación del conocimiento (Temas 7 a 9)

IV. Aprendizaje automático (Temas 10 a 12)

El contenido detallado de cada módulo puede observarse en la guia de la asignatura, a la que se accede a través del Portal de Servicios.

Material didáctico 

Al material didáctico de la asignatura (apuntes, hojas de ejecicios, ejercicios resueltos, guías adicionales, material audiovisual de apoyo, etc.) se accede a través de este enlace.

Si lo desean, los alumnos de la titulación online podrán asistir como oyentes a las clases de la asignatura que se impartirán tanto en el Campus de Móstoles, como en el Campus de Vicálvaro.

Normas de evaluación

Se realizará un examen al final de la asignatura en el período de evaluación que abarcará todo el temario y consistirá en un test y la resolución de problemas. La puntuación mínima para aprobar la asignatura es 5. Si un alumno no supera la prueba, podrá reevaluarla una vez en el período de reevaluación en la fecha que la escuela establecerá. Información sobre la fecha del examen se encuentra en la página de planificación temporal de la ETSII.

Información adicional

Bibliografía Básica

  • Russell, S.; Norvig, P. (2003): Inteligencia Artificial — Un Enfoque Moderno (2ª ed.). Prentice Hall Hispanoamericana
  • Nilsson, N. (2001): Inteligencia Artificial — Una Nueva Síntesis. McGraw-Hill
  • Breitman, K.;  Casanova M.A.; Truszkowski W. (2007): Semantic Web: Concepts, Technologies and Applications. Springer

Bibliografía Complementaria:

  • Borrajo, D.; Juristo, N., Martínez-Orga, V.; Pazos, J. (1993): Inteligencia Artificial — Métodos y Técnicas. CEURA
  • Cuena, J. (1998): Sistemas Inteligentes, Ed. Univ. Politécnica de Madrid
  • Fernández, A. (2010): Sistemas expertos: representación e inferencia. Problemas resueltos. Dykinson, URJC.
  • Ginsberg, M. (1993): Essentials of Artificial Intelligence. Morgan Kaufmann
  • Rich, E.; Knight, K. (1994): Inteligencia Artificial (2ª ed.). McGraw-Hill
  • Winston, P. (1992): Artificial Intelligence (3ª ed.). Addison Wesley
  • Weiß, G. (ed.) (1999): Multi-Agent Systems — A Modern Approach to Distributed Artificial Intelligence. MIT Press