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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 |
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 |
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 |
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.
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.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. |
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.
ACTIVIDADES | HORAS PRESENCIALES | HORAS TRABAJO AUTÓNOMO | TOTAL HORAS | CRÉDITOS ECTS | COMPETENCIAS (códigos) |
---|---|---|---|---|---|
A1 - Clases expositivas en gran grupo
|
30.0 | 45.0 | 75.0 | 3.0 |
|
A2R - Clases en pequeño grupo
|
25.0 | 37.5 | 62.5 | 2.5 |
|
A3R - Tutorías colectivas
|
0.0 | 12.5 | 12.5 | 0.5 |
|
TOTALES: | 55.0 | 95.0 | 150.0 | 6.0 |
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.
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% |
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
- 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)
- 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)
Semana | A1 - Clases expositivas en gran grupo | A2R - Clases en pequeño grupo | A3R - Tutorías colectivas | Trabajo autónomo | Observaciones | |
---|---|---|---|---|---|---|
Nº 1 1 - 7 feb. 2021 |
2.0 | 2.0 | 0.0 | 6.0 | Tema 1 | |
Nº 2 8 - 14 feb. 2021 |
2.0 | 2.0 | 0.0 | 6.0 | Tema 2. Semimario keel | |
Nº 3 15 - 21 feb. 2021 |
2.0 | 2.0 | 0.0 | 6.0 | Tema 2. Semimario controladores difusos | |
Nº 4 22 - 28 feb. 2021 |
2.0 | 0.0 | 2.0 | 6.0 | Tema 2 | |
Nº 5 1 - 7 mar. 2021 |
2.0 | 2.0 | 0.0 | 6.0 | Tema 3 | |
Nº 6 8 - 14 mar. 2021 |
2.0 | 2.0 | 0.0 | 6.0 | Tema 3 y 4 | |
Nº 7 15 - 21 mar. 2021 |
2.0 | 2.0 | 0.0 | 6.0 | Tema 4 | |
Nº 8 22 - 28 mar. 2021 |
2.0 | 2.0 | 0.0 | 6.0 | Tema 5 | |
Nº 9 29 mar. - 4 abr. 2021 |
0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | ||
Nº 10 5 - 11 abr. 2021 |
2.0 | 2.0 | 0.0 | 6.0 | Tema 5 y 6 | |
Nº 11 12 - 18 abr. 2021 |
2.0 | 2.0 | 0.0 | 6.0 | Tema 6 | |
Nº 12 19 - 25 abr. 2021 |
2.0 | 2.0 | 0.0 | 6.0 | Tema 7 | |
Nº 13 26 abr. - 2 may. 2021 |
2.0 | 0.0 | 2.0 | 6.0 | Tema 7 y 8 | |
Nº 14 3 - 9 may. 2021 |
2.0 | 2.0 | 0.0 | 6.0 | Tema 8 | |
Nº 15 10 - 16 may. 2021 |
2.0 | 2.0 | 0.0 | 8.0 | Tema 9 | |
Nº 16 17 - 19 may. 2021 |
2.0 | 1.0 | 1.0 | 9.0 | Ejercicios | |
Total Horas | 30.0 | 25.0 | 5.0 | 95.0 |
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.
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.
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
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