Grupo de Inteligencia Artificial

Noticias:

• La primera clase se impartirá el lunes 14 de enero de 2013
• 22/05/2013: Examen 14/05/2013: Enunciado. Solución. Notas

Profesores:

• Teoría: Sascha Ossowski, Alberto Fernández Gil, y Holger Billhardt
• Práctica: Sascha Ossowski, Alberto Fernández Gil, y Holger Billhardt

Horario

La asignatura consta de 2 sesiones presenciales por semana, ambas de 2 horas de duración:

•  Lunes, 11h-13h
•  Viernes, 09h-11h

La distribución de clases de prácticas y de teoría puede verse en la programación.

Algunas clases de prácticas se impartirán en un laboratorio (el profesor avisará de estas clases con antelación).

Tutorías

• Sascha Ossowski: M, 13h-14h (Móstoles) y L, 13h-14h (Vicálvaro). Tutorías adicionales se acordarán por correo electrónico
• Alberto Fernández Gil: Las tutorías se acordarán por correo electrónico
• Holger Billhardt: Las tutorías se acordarán 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

II. Resolución de problemas de mediante búsqueda

III. Representación del conocimiento

IV. Aprendizaje automático

El contenido detallado de cada bloque puede observarse en la guia de la asignatura (Guia de la asignatura).

Programación temporal

El programa de contenidos se plasma en temas de teoría que se imparten según el siguiente horario (esta tabla será actualizada durante el semestre):

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.

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.

Alumnos a tiempo parcial

Para que un alumno pueda optar a esta evaluación, tendrá que obtener la "Dispensa Académica" para la asignatura, que habrá solicitado al Decano o Director/a del Centro que imparte su titulación. Los alumnos de dispensa académica deben realizar la evaluación igual que el resto de los alumnos.

Información adicional

• Asociación Española para la Inteligencia Artificial
• European Coordinating Committee for Artificial Intelligence
• ACM Special Interest Group on Artificial Intelligence
• Página Web de libro de texto de Russell y Norvig
• Carnegie Mellon AI Repository
• BotSpot: Agentes en la web
• Robocup: Agentes jugando al fútbol
• Robocup Rescue: Agentes salvando vidas

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