Universidad de Jaén

Menú local


Universidad de Jaén
Guía Docente
13312034-Sistemas inteligentes de información
Curso Académico 2025-26
FICHA IDENTIFICATIVA
Datos de la asignatura:
Código:
13312034
Nombre:
Sistemas inteligentes de información
Centro:
ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR (JAÉN)
Titulación:
Grado en Ingeniería informática
Curso:
3
Cuatrimestre:
SEGUNDO CUATRIMESTRE
Tipo:
Obligatoria
Idioma de impartición:
Español
Nivel PATIE:
-
Temporalidad:
-
Plataforma de teleformación:
-
Modalidad de impartición:
Presencial
Información adicional (PROF)
-




PROFESORADO

COORDINACIÓN
Nombre:
PÉREZ CORDÓN, LUIS GONZAGA
Departamento:
U118 - INFORMÁTICA
Área:
075 - CIENCIA DE LA COMPUTACIÓN E INT. ARTIFICIAL
Categoría:
TITULAR DE UNIVERSIDAD
Despacho:
A3 - 240
Correo-e:
lgonzaga@ujaen.es
Teléfono:
953213018

EQUIPO DOCENTE




RESUMEN
Conocimientos previos y recomendaciones
El alumno debería tener conocimientos de programación general y orientada a objetos, de inteligencia artificial y de metaheurísticas. Tiene un carácter técnico y está dirigida a los Grados en Ingeniería Informática. Para el seguimiento de la asignatura es esencial la asistencia a clases teóricas y prácticas, el trabajo autónomo en casa, la realización de los ejercicios propuestos así como la entrega de prácticas. Para las clases prácticas el alumnado deberá estudiar con antelación a la realización de las mismas el guión y materiales proporcionados por el profesor, así como la materia de teoría relacionada. Algunos de los paradigmas mostrados en clase requerirán o bien de su programación o bien del utilización de una plataforma o biblioteca diseñada para propósitos específicos. El alumnado que presente necesidades específicas de apoyo educativo, lo ha de notificar personalmente al Servicio de Atención y Ayudas al Estudiante para proceder a realizar, en su caso, la adaptación curricular correspondiente.
Breve resumen de la asignatura (según memoria RUCT)
-
Prerrequisitos
-




COMPETENCIAS / RESULTADOS DEL PROCESO DE FORMACIÓN Y APRENDIZAJE
-




DESCRIPCIÓN DE CONTENIDOS
Teoría

Dentro de la parte teórica de la asignatura desarrollaremos los siguientes contenidos: introducción a la representación del conocimiento, modelos básicos de representación del conocimiento y modelos avanzados de representación de conocimiento.

Estos contenidos se desarrollarán en los siguientes módulos:

Módulo 1: Adquisición y representación del contenido.

Módulo 2: Lógica descriptiva.

Módulo 3: Lógica difusa.

Módulo 4: Sistemas basados en reglas.

Módulo 5: Ingeniería del conocimiento. Ontologías.

Módulo 6: Razonamiento con incertidumbre. Redes bayesianas.

Módulo 7: Introducción al Big Data.

 

Práctica

Dentro de la parte práctica de la asignatura se buscará el desarrollo, implementación y análisis de un algoritmo de clasificación, regresión y/o inferencia relacionado con la temática estudiada en la asignatura. En concreto hay dos partes diferenciadas de prácticas:

Parte 1. Programación en lenguajes de Inteligencia Artificial.

Parte 2. Lógica difusa





METODOLOGÍAS DOCENTES Y ACTIVIDADES FORMATIVAS
Información adicional
La asignatura se divide en dos partes relacionadas, teoría y prácticas. La teoría se impartirá principalmente a través de sesiones magistrales, incluyendo sesiones de actividades, resolución de dudas y debate con las que se evaluará la participación del alumno en la asignatura. La parte práctica se realizará en el laboratorio de informática. Una asignatura se impartirá presencialmente en aula o laboratorio de informática, o presencial en aula virtual.
Metodologías docentes

Clases expositivas en gran grupo:

  • Clases magistrales
  • Exposición de teoría y ejemplos generales
  • Actividades introductorias
  • Conferencias

Clases en pequeño grupo:

  • Aulas de informática
  • Resolución de ejercicios
  • Actividades practicas
  • Seminarios
  • Debates

Tutorías colectivas:

  • Foros
  • Aclaración de dudas
Actividades formativas

 

ACTIVIDADES HORAS PRESEN­CIALES HORAS TRABAJO AUTÓ­NOMO TOTAL HORAS CRÉDITOS ECTS COMPETENCIAS (códigos)

A1 - Clases expositivas en gran grupo

    M1 - Clases magistrales
    M2 - Exposición de teoría y ejemplos generales
    M3 - Actividades introductorias
    M4 - Conferencias

30.0 45.0 75.0 3.0 CB2R
CB3R
CB4R
CT6

A2R - Clases en pequeño grupo

    M10R - Aulas de informática
    M11R - Resolución de ejercicios
    M6R - Actividades practicas
    M7R - Seminarios
    M8R - Debates

25.0 37.5 62.5 2.5 CB2R
CB3R
CB4R
CT6

A3R - Tutorías colectivas

    M16R - Foros
    M17R - Aclaración de dudas

0.0 12.5 12.5 0.5 CT6
TOTALES: 55.0 95.0 150.0 6.0  




SISTEMAS DE EVALUACIÓN
Sistemas de evaluación (específico)
ASPECTO      CRITERIOS INSTRUMENTO PESO
Asistencia y/o participación en actividades presenciales y/o virtuales Asistencia y participación - Ejercicios objetivos - Observación y notas del profesor 5.0%
Conceptos teóricos de la materia Conceptos teóricos de la materia Examen teórico (prueba objetiva y resolución de problemas) 30.0%
Realización de trabajos, casos o ejercicios Realización de trabajos, casos o ejercicios Control de trabajos 20.0%
Prácticas de laboratorio/campo/uso de herramientas TIC Prácticas de laboratorio/ordenador Entrega y defensa de la documentación del trabajo. Pruebas y evaluaciones durante las sesiones de prácticas 45.0%

Para superar la asignatura será necesario aprobar tanto la parte teórica como la práctica.

Atendiendo a lo recogido en el art. 13 del Reglamento de Régimen Académico y de Evaluación del alumnado de la Universidad de Jaén, la evaluación de la asignatura será global. De igual modo, de acuerdo con el art. 18 del citado Reglamento, se considerará agotada una convocatoria cuando las pruebas de evaluación en las que el alumnado hubiera participado supongan en conjunto más del 30% de la calificación final de la asignatura.

La parte teórica se evaluará con una prueba objetiva de conceptos teóricos y realización de ejercicios prácticos relacionados con la materia. La evaluación de la teoría se realizará de forma continua durante el periodo docente, de modo que no se realizará un examen teórico final en la convocatoria ordinaria, y supondrá un 30% de la calificación total de la asignatura. Esta consistirá en la realización, en principio, de dos exámenes parciales durante el curso académico.

Un 20% de la nota de la asignatura se obtendrá mediante la realización de trabajos, casos o ejercicios, que se describirán a principio del curso académico.

La parte de prácticas se evaluará mediante la entrega de trabajos prácticos realizados con ordenador y con una memoria justificativa asociada a los mismos. La evaluación de las prácticas, será continua e incremental, de tal forma que se evaluará tanto la defensa de los ejercicios prácticos realizados como la evolución del alumnado durante las sesiones prácticas. Se podrá podrá pedir al alumnado uno o varias pruebas para la defensa de las parte práctica. 

Competencias por Sistema de Evaluación:

S1 (asistencia y participación): CB2R, CB3R, CB4R y CT6

S2 (conocimientos teóricos): CB2R, CB3R, CB4R y CT6

S3 (Realización de trabajos, casos o ejercicios): CB2R, CB3R, CB4R y CT6

S4 (Prácticas de ordenador): CB2R, CB3R, CB4R y CT6

Resultados por Sistema de Evaluación:

S1 (asistencia y participación): 10R, CSI2R y CSI6R

S2 (conocimientos teóricos): 10R, CSI2R y CSI6R

S3 (Realización de trabajos, casos o ejercicios): 10R, CSI2R y CSI6R

S4 (Prácticas de ordenador): 10R, CSI2R y CSI6R

Sistemas de evaluación (general)
-




BIBLIOGRAFÍA
Bibliografía
  1. Inteligencia Artificial: Un Enfoque Moderno. Autor: Russell, Stuart J.. Editorial: Prentice Hall.


  2. Inteligencia Artificial: Una Nueva Síntesis. Autor: Nilsson, Nils J.. Editorial: McGraw-Hill, Interamericana de España.


  3. Introduction To Machine Learning . Autor: Alpaydin, Ethem. Editorial: The MIT Press.


  4. Ingeniería Del Conocimiento: Aspectos Metodológicos . Editorial: Pearson Educación.


  5. Practical Common Lisp . Autor: Seibel, Peter.. Editorial: Apress.


  6. Logic Programming With Prolog . Autor: Bramer, Max.. Editorial: Springer London.


  7. Fuzzy Logic : A Practical Approach . Autor: McNeill, F. Martin. Editorial: Academic Press, Inc..


  8. Introducing Python : Modern Computing In Simple Packages . Autor: Lubanovic, Bill. Editorial: Ascent Audio.
Bibliografía complementaria
  1. Pattern Recognition And Machine Learning . Autor: Bishop, Christopher M.. Editorial: Springer.


  2. Bayesian Reasoning And Machine Learning . Autor: Barber, David. Editorial: Cambridge University Press.


  3. Artificial Intelligence : A Modern Approach . Autor: Russell, Stuart J.. Editorial: Pearson Education.


  4. Bayesian Artificial Intelligence . Autor: Korb, Kevin B.. Editorial: CRC Press.


  5. Principles Of Artificial Neural Networks . Autor: Graupe, Daniel.. Editorial: World Scientific.


  6. Learning With Kernels: Support Vector Michines, Regularization, Optimization, And Beyond. Autor: Schölkopf, Bernhard. Editorial: The MIT Press.




OBJETIVOS DE DESARROLLO SOSTENIBLE
Objetivo 3: Salud y bienestar.
Objetivo 4: Educación de calidad.
Objetivo 9: Industria, innovación e infraestructuras.
Objetivo 11: Ciudades y comunidades sostenibles.
Objetivo 13: Acción por el clima.
Información adicional
En el desarrollo de las competencias y en la obtención de los resultados de la asignatura de Sistemas Inteligentes de Información, se pueden abordar varios Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), entre ellos: Objetivo 3: Salud y bienestar. Garantizar una vida sana y promover el bienestar para todos en todas las edades. Los Sistemas Inteligentes de Información pueden contribuir, por ejemplo, (objetivo 3.b) en la actividades de investigación y desarrollo de vacunas y medicamentos para las enfermedades transmisibles y no transmisibles [...] o (objetivo 3.d) para reforzar la capacidad de todos los países, en particular los países en desarrollo, en materia de alerta temprana, reducción de riesgos y gestión de los riesgos para la salud nacional y mundial. Objetivo 4: Educación de calidad. Garantizar una educación inclusiva, equitativa y de calidad y promover oportunidades de aprendizaje durante toda la vida para todos. Los Sistemas Inteligentes de Información pueden aportar un avance importante en, entre otros objetivos, (objetivo 4.7) asegurar que todos los alumnos adquieran los conocimientos teóricos y prácticos necesarios para promover el desarrollo sostenible [...]. Objetivo 9: Industria, innovación e infraestructuras. Construir infraestructuras, promover la industrialización inclusiva y sostenible y fomentar la innovación. Los Sistemas Inteligentes de Información pueden facilitar que se logre, por ejemplo, que (objetivo 9,1) se desarrollen infraestructuras fiables, sostenibles, resilientes y de calidad [...]. Objetivo 11: Ciudades y comunidades sostenibles. Lograr que las ciudades y los asentamientos humanos sean inclusivos, seguros, resilientes y sostenibles. Los Sistemas Inteligentes de Información puede ayudar, por ejemplo, (objetivo 11.2) a que el acceso a sistemas de transporte sean seguros, asequibles, accesibles y sostenibles para todos y mejorar la seguridad vial [...]. Acción por el clima (ODS 13): Objetivo 13: Acción po




CLÁUSULAS
Cláusula de protección de datos para grabación de clases

Responsable del tratamiento: Universidad de Jaén, Paraje Las Lagunillas, s/n; Tel.953 212121; www.ujaen.es

Delegado de Protección de Datos (DPO): TELEFÓNICA, S.A.U. ; Email: dpo@ujaen.es

Finalidad del tratamiento: Gestionar la adecuada grabación de las sesiones docentes con el objetivo de hacer posible la enseñanza en un escenario de docencia multimodal y/o no presencial.

Plazo de conservación: Las imágenes serán conservadas durante los plazos legalmente previstos en la normativa vigente.

Legitimación: Los datos son tratados en base al cumplimiento de obligaciones legales (Ley Orgánica 6/2001, de 21 de diciembre, de Universidades) y el consentimiento otorgado mediante la marcación de la casilla habilitada a tal efecto.

Destinatarios de los datos (cesiones o transferencias): Toda aquella persona que vaya a acceder a las diferentes modalidades de enseñanza.

Derechos: Ud. podrá ejercitar los derechos de Acceso, Rectificación, Cancelación, Portabilidad, Limitación del tratamiento, Supresión o, en su caso, Oposición. Para ejercitar los derechos deberá presentar un escrito en la dirección arriba señalada dirigido al Servicio de Información, Registro y Administración Electrónica de la Universidad de Jaén, o bien, mediante correo electrónico a la dirección de correo electrónico. Deberá especificar cuál de estos derechos solicita sea satisfecho y, a su vez, deberá acompañarse de la fotocopia del DNI o documento identificativo equivalente. En caso de que actuara mediante representante, legal o voluntario, deberá aportar también documento que acredite la representación y documento identificativo del mismo. Asimismo, en caso de considerar vulnerado su derecho a la protección de datos personales, podrá interponer una reclamación ante el Consejo de Transparencia y Protección de Datos de Andalucía www.ctpdandalucia.es

Cláusula de protección de datos para evaluación on-line

Responsable del tratamiento: Universidad de Jaén, Campus Las Lagunillas, s/n, 23071 Jaén

Delegado de Protección de Datos:dpo@ujaen.es

Finalidad: Conforme a la Ley de Universidades y demás legislación estatal y autonómica vigente, realizar los exámenes correspondientes a las asignaturas en las que el alumno o alumna se encuentre matriculado. Con el fin de evitar fraudes en la realización del mismo, el examen se realizará en la modalidad de video llamada, pudiendo el personal de la Universidad de Jaén contrastar la imagen de la persona que está realizando la prueba de evaluación con los archivos fotográficos del alumno en el momento de la matrícula. Igualmente, con la finalidad de dotar a la prueba de evaluación de contenido probatorio de cara a revisiones o impugnaciones de la misma, de acuerdo con la normativa vigente, la prueba de evaluación será grabada.

Legitimación: cumplimiento de obligaciones legales (Ley de Universidades) y demás normativa estatal y autonómica vigente.

Destinatarios: prestadores de servicios titulares de las plataformas en las que se realicen las pruebas con los que la Universidad de Jaén tiene suscritos los correspondientes contratos de acceso a datos.

Plazos de conservación: los establecidos en la normativa aplicable. En el supuesto en concreto de las grabaciones de los exámenes, mientras no estén cerradas las actas definitivas y la prueba de evaluación pueda ser revisada o impugnada.

Derechos: puede ejercitar sus derechos de acceso, rectificación, cancelación, oposición, supresión, limitación y portabilidad remitiendo un escrito a la dirección postal o electrónica indicada anteriormente. En el supuesto que considere que sus derechos han sido vulnerados, puede presentar una reclamación ante el Consejo de Transparencia y Protección de Datos de Andalucía www.ctpdandalucia.es