Universidad de Jaén

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Guía docente 2020-21 - 13312034 - Sistemas inteligentes de información



TITULACIÓN: Grado en Ingeniería informática
CENTRO: ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR (JAÉN)
CURSO: 2020-21
ASIGNATURA: Sistemas inteligentes de información
GUÍA DOCENTE
1. DATOS BÁSICOS DE LA ASIGNATURA
NOMBRE: Sistemas inteligentes de información
CÓDIGO: 13312034 CURSO ACADÉMICO: 2020-21
TIPO: Obligatoria
Créditos ECTS: 6.0 CURSO: 3 CUATRIMESTRE: SC
WEB: http://dv.ujaen.es/docencia/goto_docencia_crs_351854.html
2. DATOS BÁSICOS DEL PROFESORADO
NOMBRE: GACTO COLORADO, Mª JOSÉ
IMPARTE: Teoría - Prácticas [Profesor responsable]
DEPARTAMENTO: U118 - INFORMÁTICA
ÁREA: 075 - CIENCIA DE LA COMPUTACIÓN E INT. ARTIFICIAL
N. DESPACHO: A3 - 243 E-MAIL: mgacto@ujaen.es TLF: 953212261
TUTORÍAS: https://uvirtual.ujaen.es/pub/es/informacionacademica/tutorias/p/86976
URL WEB: http://wwwdi.ujaen.es/?q=es/mgacto
ORCID: https://orcid.org/0000-0001-9895-9647
3. PRERREQUISITOS, CONTEXTO Y RECOMENDACIONES
PRERREQUISITOS:
-
CONTEXTO DENTRO DE LA TITULACIÓN:

El objetivo de la asignatura es introducir al alumno en los fundamentos, objetivos y métodos generales de representación y tratamiento de la información en la Inteligencia Artificial. El aprendizaje se realiza de forma tanto teórica como práctica e incluye conceptos, técnicas y metodologías de y para la representación de diferentes modelos de conocimiento.

RECOMENDACIONES Y ADAPTACIONES CURRICULARES:

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 en Informática.

Es esencial para el seguimiento de la asignatura 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 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.
4. COMPETENCIAS Y RESULTADOS DE APRENDIZAJE
Código Denominación de la competencia
CB2R Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio.
CB3R 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.
CB4R Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado.
CT6 Capacidad para la transmisión oral y escrita de información adaptada a la audiencia.
 
Resultados de aprendizaje
Resultado 10R Ser capaz de comprender y aplicar los fundamentos, objetivos y métodos generales de representación y tratamiento de la información en la Inteligencia Artificial.
Resultado CSI2R Capacidad para determinar los requisitos de los sistemas de información y comunicación de una organización atendiendo a aspectos de seguridad y cumplimiento de la normativa y la legislación vigente.
Resultado CSI6R Capacidad para comprender y aplicar los principios y las técnicas de gestión de la calidad y de la innovación tecnológica en las organizaciones.
5. CONTENIDOS

Adquisición y representación del conocimiento. Modelos de representación del conocimiento. Modelos lógicos, modelos estructurados, modelos de información imprecisa, incierta y difusa. Ontologías. Sistemas basados en el conocimiento.

 

TEORÍA

Módulos: Introducción a la representación del conocimiento, Modelos básicos de representación del conocimiento y Modelos avanzados de representación de conocimiento.

Tema 1: Aprendizaje Automático
Tema 2: Modelos basados en lógica difusa.
Tema 3: Adquisión y representación del conocimiento.
Tema 4: Ingeniería del conocimiento: ontologías.
Tema 5: Modelos lógicos. Lógica de primer orden.
Tema 6: Inferencia en lógica de primer orden.
Tema 7: Sistemas basados en reglas.
Tema 8: Razonamiento con incertidumbre. Redes bayesianas
Tema 9: Introducción al Big Data.

PRÁCTICAS

Desarrollo, implementación y análisis de un algoritmo de clasificación y/o regresión relacionado con la temática estudiada en la asignatura.

6. METODOLOGÍA Y ACTIVIDADES
 
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  
 
INFORMACIÓN DETALLADA:

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.

7. SISTEMA DE EVALUACIÓN
 
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) 50.0%
Realización de trabajos, casos o ejercicios Realización de trabajos, casos o ejercicios Control de trabajos 0.0%
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%
El sistema de calificación se regirá por lo establecido en el RD 1125/2003 de 5 de septiembre por el que se establece el sistema europeo de créditos y el sistema de calificaciones en la titulaciones universitarias de carácter oficial
INFORMACIÓN DETALLADA:

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 alumno o alumna 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 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 del proyecto práctico realizado en la entrega como la evolución del alumno durante las sesiones prácticas.

Las tutorías grupales e individuales tal y como establece la normativa son NO PRESENCIALES. Por tanto, son los estudiantes los que tienen que dedicar estas horas a la resolución de problemas y también a la aclaración de dudas.

    Competencias por Sistema de Evaluación:

    S1 (asistencia y participación): CT6, CS12, CS16

    S2 (conocimientos teóricos): CT6, CS12, CS16

    S4 (Prácticas de ordenador): CS12, CS16

   

Resultados por Sistema de Evaluación:

    S1 (asistencia y participación): 2,3,6,8

    S2 (conocimientos teóricos): 2,3,6,8

    S4 (Prácticas de ordenador): 2,3,6

8. DOCUMENTACIÓN / BIBLIOGRAFÍA
ESPECÍFICA O BÁSICA:
  • Inteligencia artificial: un enfoque moderno. Edición: 2ª ed.. Autor: Russell, Stuart J.. Editorial: Madrid [etc.]: Perarson, 2011  (C. Biblioteca)
  • Inteligencia artificial: una nueva síntesis. Edición: 1a ed. en español. Autor: Nilsson, Nils J.. Editorial: Madrid [etc.]: McGraw-Hill, Interamericana de España, 2001  (C. Biblioteca)
  • Fuzzy set theory and its applications. Edición: 4th ed.. Autor: Zimmermann, H.-J.. Editorial: Boston : Kluwer Academic Publishers, cop. 2001  (C. Biblioteca)
  • Introduction to machine learning. Edición: 2nd ed.. Autor: Alpaydin, Ethem.. Editorial: Cambridge, Mass. : MIT Press, 2010  (C. Biblioteca)
  • Ingeniería del conocimiento: aspectos metodológicos. Edición: -. Autor: -. Editorial: Madrid: Pearson Educación, [2004]  (C. Biblioteca)
GENERAL Y COMPLEMENTARIA:
  • Pattern recognition and machine learning. Edición: -. Autor: Bishop, Christopher M.. Editorial: New York : Springer Science +Business Media, 2006.  (C. Biblioteca)
  • Bayesian reasoning and machine learning. Edición: -. Autor: Barber, David, 1968-. Editorial: Cambridge ; New York : Cambridge University Press, 2012  (C. Biblioteca)
  • Artificial intelligence: a modern approach. Edición: 3rd th. Autor: Russell, Stuart J.. Editorial: Boston [etc.] : Pearson Education, 2010  (C. Biblioteca)
  • Bayesian artificial intelligence. Edición: 2nd ed.. Autor: Korb, Kevin B.. Editorial: Boca Raton, FL : CRC Press, c2011  (C. Biblioteca)
  • Fuzzy sets and fuzzy logic: theory and Applications. Edición: -. Autor: Klir, George J.. Editorial: Upper Saddle River: Prentice Hall, 1995  (C. Biblioteca)
  • Principles of artificial neural networks. Edición: -. Autor: Graupe, Daniel. Editorial: Singapore : World Scientific, 1999  (C. Biblioteca)
  • Learning with Kernels: support vector michines, regularization, optimization, and beyond. Edición: -. Autor: Schölkopf, Bernhard. Editorial: Cambridge [etc.]: The MIT Press, cop. 2002  (C. Biblioteca)
9. CRONOGRAMA (segundo cuatrimestre)
 
Semana A1 - Clases expositivas en gran grupo A2R - Clases en pequeño grupo A3R - Tutorías colectivas Trabajo autónomo Observaciones
Nº 1
1 - 7 feb. 2021
2.02.00.0 6.0 Tema 1
Nº 2
8 - 14 feb. 2021
2.02.00.0 6.0 Tema 2. Semimario keel
Nº 3
15 - 21 feb. 2021
2.02.00.0 6.0 Tema 2. Semimario controladores difusos
Nº 4
22 - 28 feb. 2021
2.00.02.0 6.0 Tema 2
Nº 5
1 - 7 mar. 2021
2.02.00.0 6.0 Tema 3
Nº 6
8 - 14 mar. 2021
2.02.00.0 6.0 Tema 3 y 4
Nº 7
15 - 21 mar. 2021
2.02.00.0 6.0 Tema 4
Nº 8
22 - 28 mar. 2021
2.02.00.0 6.0 Tema 5
Nº 9
29 mar. - 4 abr. 2021
0.00.00.0 0.0  
Nº 10
5 - 11 abr. 2021
2.02.00.0 6.0 Tema 5 y 6
Nº 11
12 - 18 abr. 2021
2.02.00.0 6.0 Tema 6
Nº 12
19 - 25 abr. 2021
2.02.00.0 6.0 Tema 7
Nº 13
26 abr. - 2 may. 2021
2.00.02.0 6.0 Tema 7 y 8
Nº 14
3 - 9 may. 2021
2.02.00.0 6.0 Tema 8
Nº 15
10 - 16 may. 2021
2.02.00.0 8.0 Tema 9
Nº 16
17 - 19 may. 2021
2.01.01.0 9.0 Ejercicios
Total Horas 30.0 25.0 5.0 95.0  
10. ESCENARIO MIXTO

Las actividades que no puedan realizarse de forma presencial se realizarán mediante actividades síncronas y/o asíncronas realizadas mediante la plataforma de docencia virtual.

Queda expresamente prohibida la grabación por ningún medio de las actividades presenciales o no presenciales síncronas.

El sistema e instrumentos de evaluación serán los mismos que para la modalidad presencial, sustituyendo las pruebas presenciales por pruebas similares desarrolladas mediante el uso de la plataforma de docencia online, siempre que se garantice la identidad del estudiante. 

El Centro podrá variar el porcentaje de presencialidad dependiendo del número de estudiantes y el aforo del aula/laboratorio de acuerdo con las medidas sanitarias. En caso de presencialidad inferior al 100%, se realizará rotación periódica de estudiantes según determine el Centro.

11. ESCENARIO NO PRESENCIAL

Las actividades que no puedan realizarse de forma presencial se realizarán mediante actividades síncronas y/o asíncronas realizadas mediante la plataforma de docencia virtual.

Queda expresamente prohibida la grabación por ningún medio de las actividades presenciales o no presenciales síncronas.

El sistema e instrumentos de evaluación serán los mismos que para la modalidad presencial, sustituyendo las pruebas presenciales por pruebas similares desarrolladas mediante el uso de la plataforma de docencia online, siempre que se garantice la identidad del estudiante. 

CLÁUSULA DE PROTECCIÓN DE DATOS (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

Cláusula grabación de clases PROTECCIÓN DE DATOS DE CARÁCTER PERSONAL

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