Grupo de Inteligencia Artificial

Tipo:

Obligatoria

Créditos:

6 ECTS

Noticias:

•   Las clases comienzan el viernes 16 de septiembre de 2011
  
  

Profesores:

• Alberto Fernandez
• Ramón Hermoso
• Matteo Vasirani

Horario

La asignatura consta de 3 horas de teoría por semana (ver programación).

•   Viernes, 18h-21h (aula 204 de Laboraotorios I)

Tutorías

• Alberto Fernández

        J, 15h-17h (horario preferido). Confirmación de tutorías así como adicionales se acordarán por correo electrónico

• Ramón Hermoso
  
  

         J, 15h-17h (horario preferido). Tutorías adicionales se acordarán por correo electrónico

• Matteo Vasirani

         J, 15h-17h (horario preferido). Tutorías adicionales se acordarán por correo electrónico

Descripción de la asignatura

Esta asignatura pretende ser un curso avanzado sobre temas de interés en dos de los campos más destacados en la Inteligencia Artificial, como son el mundo de los Sistemas Multiagente y la Web Semántica.

La asignatura pretende proporcionar al alumno una formación de actualidad y calidad sobre la tecnología multiagente y web semántica, abarcando tanto aspectos metodológicos y teóricos como tecnológicos y prácticos, así como su aplicación a través de servicios inteligentes en la Sociedad de la Información.

Este planteamiento se traduce en los siguientes objetivos específicos:

• Ampliar la formación del alumno (fundamentos, metodología, tecnologías, aplicaciones, etc.) para el desarrollo o investigación en los sistemas software distribuido y abiertos basados en agentes.
• Formar al alumno en las técnicas y aplicación de la tecnología de la Web Semántica en la actualidad.

Programa de contenidos

1. Sistemas Multi-agente
2. Web semántica

Planificación temporal

El programa de contenidos se plasma en 10 sesiones de teoría que en el grupo presencial se imparten según el siguiente calendario:

Material didáctico 

Se pondrá a disposición de los alumnos en esta misma web.

Normas de evaluación

La evaluación de la asignatura se basa en una parte práctica consistente en la entrega y posterior presentación de dos trabajos (80%) (uno por cada bloque de la asignatura) y de una exposición crítica sobre algún artículo de investigación de los propuestos en clase (20%).

La Nota Final de la asignatura se calculará como sigue: NF = NT1*0.4 + NT2*0.4 + NC*0.2, donde NT1 corresponde a la nota obtenida en el trabajo del primer bloque, y NT2 a la nota obtenida en el trabajo del segundo bloque. NC representa la nota obtenida en el comentario crítico.

Información adicional

Guía Docente de la Asignatura

Página Web del Máster

Bibliografía Básica

• Michael Wooldridge (2002). An Introduction to Multiagent Systems. John Wiley & Sons.
• Ana Mas (2004): Agentes software y sistemas multiagente, Conceptos, arquitecturas y aplicaciones. Pearson.

Bibliografía Complementaria:

• Alonso, G., Casati, F., Kuno, H., Machiraju, V.: "Web Services", Springer, 2004.
• Erl, T.: Service-Oriented Architecture, Prentice Hall, 2006
• Newcomer, E., Lomov, G.: Understanding SOA with Web Services, Addison Wesley, 2005.
• Weerawarana, S., Curbera, F., Leymann, F., Storey, T., Ferguson, D.F.: "Web Services Platform Architecture", Prentice Hall, 2005.
• Luck, Michael, Ashri, Ronald y  D'Inverno, Mark. Agent-based Software Development. Artech House
• Weiss, G. (ed.) (1999): Multi-Agent Systems: A Modern Approach to Distributed Artificial Intelligence. MIT Press
• Henderson-Sellers, B. and Giorgini, P. (ed.) (2005). Agent-Oriented Methodologies. Idea Group Publishing
• Russell, S.; Norvig, P. (2003): Inteligencia Artificial: Un Enfoque Moderno (2ª ed.). Prentice Hall Hispanoamericana
• Nilsson, N. (2001): Inteligencia Artificial: Nueva Síntesis. McGraw-Hill