Inteligencia Artificial

Profesor/a: Oscar Prieto Izquierdo

Teléfono: 983 00 10 00

Última versión revisada de la guía docente, debidamente informada por parte del profesor en la asignatura.

La asignatura Inteligencia Artificial se centra en la comprensiíón del modelado, construcción funcionamiento de los agentes inteligentes, capaces de tomar datos de un entorno y actuar en función de los mismos. Este tipo de herramientas son de extendido uso en el ámbito industrial.

El conocimiento de los conceptos básicos y técnicas de la Inteligencia Artificial a partir de los cuales se construyen los sistemas inteligentes es de vital importancia para el profesional que usa herramientas que aplican los mismos, teniendo en cuenta sus características y siendo capaz de entnder su funcionamiento y resultados.

  1. Bloque 1:
    1. Tema 1: Fundamentos de Inteligencia Artificial:
    2. Tema 2: Técnicas de búsqueda y resolución de problemas: Búsqueda no informada:
    3. Tema 3: Técnicas de búsqueda y resolución de problemas: Búsqueda informada:
    4. Tema 4: Redes neuronales:
  2. Bloque 2:
    1. Tema 5: Formas de representación del conocimiento:
    2. Tema 6: Búsqueda e inferencia lógica: Sistemas de resolución:
    3. Tema 7: Sistemas expertos:
  • Apuntes de la asignatura
  • Bibliografía
  • Plataforma Moodle
CB1. Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio
CB2. 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
CB3. 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
CB4. Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado
CB5. Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía
CG01. Capacidad de análisis, síntesis e interpretación de la información
CG02. Capacidad de organización y planificación
CG03. Capacidad para resolver problemas y tomar decisiones
CG08. Capacidad para trabajar en equipo
CG10. Capacidad para desarrollar el pensamiento crítico y autocrítico
CG11. Capacidad de aprendizaje autónomo (aprender a aprender)
CG12. Capacidad para generar nuevas ideas (creatividad)
CG14. Iniciativa y espíritu emprendedor
CG16. Capacidad para aplicar los conocimientos a la práctica
CE33. Conocer las principales técnicas de búsqueda, así como la tipología de problemas donde pueden aplicarse dichas técnicas
CE34. Conocer los principales lenguajes de la lógica
CE35. Aptitud para diseñar y aplicar diversos sistemas conexionistas y expertos a problemas diversos
El alumno será capaz de:
  1. Resolver problemas de búsqueda atendiendo a criterios de eficiencia

  2. Diseñar sistemas conexionistas que den respuesta a diversos problemas de clasificación, aproximación o modelización, así como a ejecutar etapas de aprendizaje sobre los mismos con el fin de prepararlos para su aplicación real

  3. Construir sistemas expertos de propósito específico

  • Russell, Stuart y Norvig, Peter (2004), Inteligencia Artificial. Un enfoque moderno,
  • Giarratano, Joseph y Riley, Gary (2001), Sistemas expertos: principios y programación,
  • Pedro Isasi Viñuela e Inés M. Galván León (2003), Redes de neuronas artificiales: Un enfoque práctico,
  • Severino Fernádez Galán, Jesús González Boticario, José Mira Mira (1998), Problemas resueltos de inteligencia artificial aplicada : búsqueda y representación ,
  • Gonzalo Pajares Martinsanz, Matilde Santos Peñas (2005), Inteligencia artificial e ingeniería del conocimiento,

https://servicios.uemc.es/sso (Acceso al Campus online de la Universidad desde el que se puede acceder a materiales referentes a la asignatura)

Método dialéctico

Se caracteriza por la participación de los alumnos y la intervención de éstos a través del diálogo y de la discusión crítica (seminarios, grupos de trabajo, etc.). Utilizando este método el alumno adquiere conocimiento mediante la confrontación de opiniones y puntos de vista. El papel del profesor consiste en proponer temas referidos a la materia objeto de estudio que son sometidos a debate para, posteriormente, evaluar el grado de comprensión que han alcanzado los alumnos

Método didáctico

Se denomina también expositivo, donde la presencia del profesor es esencial y el alumno recibe directrices que debe aceptar (más información que formación). Permite al profesor programar la enseñanza y adaptarla al tiempo disponible para su impartición.

Método heurístico

Requiere el mínimo grado de intervención magistral basándose en una elevada dosis de iniciativa y creatividad por parte del alumno (problem based learning, clases prácticas en el aula o en el laboratorio, etc.). Este método puede desarrollarse de forma individual o en grupo. El objetivo es que el alumno asuma un papel activo en el proceso de aprendizaje adquiriendo los conocimientos mediante la experimentación y la resolución de problemas y cuestiones previamente seleccionados por el docente. Presenta como inconvenientes la dificultad para controlar la estructuración de contenidos y el ritmo docente así como la excesiva confianza en la capacidad del alumno para aprovechar el tiempo dedicado a estas tareas.

La duración temporal de cada bloque será la siguiente:

  • Bloque 1: (7-8 semanas)
    • Actividades evaluables:
      • 1º Prueba de contenidos escrita (Bloque 1): Prueba de contenidos relativa a los temas expuestos en el Bloque 1
      • Trabajo Práctico 1: Trabajo práctico individual sobre contenidos expuestos en el Bloque 1
  • Bloque 2: (7-8 semanas)
    • Actividades evaluables
      • 2º Prueba de contenidos escrita (Bloque 2): Prueba de contenidos relativa a los temas expuestos en el Bloque 2
      • Trabajo Práctico 2: Trabajo práctico individual sobre contenidos expuestos en el Bloque 2

Además se llevarán a cabo las siguientes tutorías grupales:

  • Semana 7. Refuerzo para la prueba de contenidos del Bloque 1.
  • Semana 8. Refuerzo para trabajo 1 referente al Bloque 1
  • Semana 12. Refuerzo para la prueba de contenidos del Bloque 2
  • Semana 14. Refuerzo para trabajo 2 referente al Bloque 2

 

Las tutorías individuales se desarrollarán los lunes en horario de 13:00 a 14:00..

 

Esta planificación es estimada, por lo que podrá verse modificada por causas ajenas a la organización académica. El profesor informará convenientemente a los alumnos de las nuevas modificaciones puntuales.

Sistema de evaluación % Calificación final
Pruebas de respuesta corta 20
Pruebas orales 5
Trabajos y proyectos 35
Pruebas de ejecución de tareas reales y/o simuladas 40
Consideraciones de la Evaluación en la Convocatoria Ordinaria

Porcentajes asignados a cada actividad de evaluación:

BLOQUE 1:

  • 1ª Prueba de contenidos escrita. Bloque 1. (30% de la calificación media).
    • Pruebas de respuesta corta (10% de la calificación media)
    • Pruebas de ejecución de tareas reales y/o simuladas. (20% de la calificación media)
  • Trabajo práctico 1. Bloque 1 (20% de la calificación media)
    • Trabajos y proyectos (20% de la calificación media)

BLOQUE II:

  • 2ª Prueba de contenidos escrita. Bloque 2 (30% de la calificación media)
    • Pruebas de respuesta corta (10% de la calificación media)
    • Pruebas de ejecución de tareas reales y/o simuladas (20% de la calificación media)
  • Trabajo práctico 2. Bloque 2 (20% de la calificación media)
    • Trabajos y proyectos (15% de la calificación media)
    • Pruebas orales (individual, en grupo, presentación de temas, trabajos,…) (5% de la calificación media)

Los sistemas de evaluación descritos son sensibles tanto a la evaluación de las competencias como a los contenidos de la asignatura.

  1. Es necesario obtener al menos una calificación de 5 sobre 10 en cada una de las pruebas de contenidos para poder superar la asignatura.
  2. Se deberán entregar todos los trabajos cumpliendo los requisitos de forma y plazos obteniendo en cada uno una nota mínima de 5 sobre 10 para poder superar la asignatura.
  3. Si se cumple con los puntos 1 y 2 anteriormente indicados referentes a las calificaciones mínimas a obtener para superar la asignatura, el alumno superará la asignatura si obtiene una calificación mínima de 5 sobre 10. La calificación será obtenida aplicando los porcentajes estipulados en esta guía docente para cada prueba evaluable.
  4. Si no se cumple con los puntos 1 y 2 anteriormente indicados referentes a las calificaciones mínimas a obtener para superar la asignatura, el alumno no superará la asignatura, obteniendo una calificación final máxima de 4 con independencia de las calificaciones obtenidas en las pruebas y trabajos realizados. En este caso la calificación se obtendrá aplicando igualmente los porcentajes estipulados en la guía, pero si la calificación obtenida supera el 4, la calificación final será de 4. A efectos del cálculo de la calificación final las pruebas de contenidos no realizadas y trabajos que no hayan sido presentados contabilizarán con una calificación de 0.
  5. Durante las semanas de evaluación ordinaria (semanas 17 y 18), aquellos alumnos que no hayan superado la asignatura realizarán una prueba escrita cuyos contenidos serán los de aquellas pruebas de contenido en las que no se haya obtenido la calificación mínima indicada en los puntos anteriores. Dicha prueba se realizará en la fecha señalada en el Horario oficial que se publicará en la página web de la asignatura. En la prueba escrita se calificarán de manera independiente y sobre 10 los contenidos correspondientes a cada una de las pruebas de contenidos realizadas a lo largo del semestre de las que el alumno se evalúe. El formato de las pruebas de contenidos escritas mantendrá los porcentajes mostrados en la guía docente para cada una.
  6. Durante las semanas de evaluación ordinaria (semanas 17 y 18), deberán entregarse aquellos trabajos en los que no se obtuviera la calificación mínima o que no hayan sido entregados; realizando las modificaciones de los mismos que el profesor estipule. La entrega de los trabajos se realizará en la fecha de realización de la prueba escrita.
  7. Aquellos alumnos que tengan que realizar actividades en la evaluación ordinaria en las semanas 17 y 18 tendrán que cumplir con los requisitos indicados en los puntos 1 y 2 para superar la asignatura y la calificación se obtendrá del mismo modo que se ha indicado anteriormente.
  8. La realización fraudulenta de cualquiera de las pruebas de evaluación, así como la extracción de información de las pruebas de evaluación, será sancionada según lo descrito en el Reglamento 7/2015, de 20 de noviembre, de Régimen Disciplinario de los estudiantes, Arts. 4, 5 y 7 y derivarán en la pérdida de la convocatoria correspondiente, así como en el reflejo de la falta y de su motivo en el expediente académico del alumno.

Consideraciones de la Evaluación en la Convocatoria Extraordinaria

Los porcentajes asignados a cada prueba serán los mismos que los indicados en el apartado de la evaluación ordinaria.

  1. Es necesario obtener al menos una calificación de 5 sobre 10 en cada una de las pruebas de contenidos para poder superar la asignatura.
  2. Se deberán entregar todos los trabajos cumpliendo los requisitos de forma y plazos obteniendo en cada uno una nota mínima de 5 sobre 10 para poder superar la asignatura.
  3. Si se cumple con los puntos 1 y 2 anteriormente indicados referentes a las calificaciones mínimas a obtener para superar la asignatura, el alumno superará la asignatura si obtiene una calificación mínima de 5 sobre 10. La calificación será obtenida aplicando los porcentajes estipulados en esta guía docente para cada prueba evaluable del mismo modo que en la convocatoria ordinaria.
  4. Si no se cumple con los puntos 1 y 2 anteriormente indicados referentes a las calificaciones mínimas a obtener para superar la asignatura, el alumno no superará la asignatura, obteniendo una calificación final máxima de 4 con independencia de las calificaciones obtenidas en las pruebas y trabajos realizados. En este caso la calificación se obtendrá aplicando igualmente los porcentajes estipulados en la guía, pero si la calificación obtenida supera el 4, la calificación final será de 4. A efectos del cálculo de la calificación final las pruebas de contenidos no realizadas y trabajos que no hayan sido presentados contabilizarán con una calificación de 0.
  5. Se realizará una prueba escrita cuyos contenidos serán los de aquellas pruebas de contenido en las que no se haya obtenido la calificación mínima indicada en los puntos anteriores en la convocatoria ordinaria. Dicha prueba se realizará en la fecha señalada en el Horario oficial que se publicará en la página web de la asignatura. En la prueba escrita se calificarán de manera independiente y sobre 10 los contenidos correspondientes a cada una de las pruebas de contenidos realizadas a lo largo del semestre de las que el alumno se evalúe. El formato de las pruebas de contenidos escritas mantendrá los porcentajes mostrados en la guía docente para cada una.
  6. También deberán entregarse aquellos trabajos en los que no se obtuviera la calificación mínima o que no hayan sido entregados en convocatoria ordinaria; realizando las modificaciones de los mismos que el profesor estipule. La entrega de los trabajos se realizará en la fecha de realización de la prueba escrita.
  7. La realización fraudulenta de cualquiera de las pruebas de evaluación, así como la extracción de información de las pruebas de evaluación, será sancionada según lo descrito en el Reglamento 7/2015, de 20 de noviembre, de Régimen Disciplinario de los estudiantes, Arts. 4, 5 y 7 y derivarán en la pérdida de la convocatoria correspondiente, así como en el reflejo de la falta y de su motivo en el expediente académico del alumno

Los estudiantes que por razones excepcionales no puedan seguir los procedimientos habituales de evaluación continua exigidos por el profesor podrán solicitar no ser incluidos en la misma y optar por una «evaluación excepcional». El estudiante podrá justificar la existencia de estas razones excepcionales mediante la cumplimentación y entrega del modelo de solicitud y documentación requerida para tal fin en la Secretaría de la Universidad Europea Miguel de Cervantes en los siguientes plazos: con carácter general, desde la formalización de la matrícula hasta el viernes de la segunda semana lectiva del curso académico para el caso de alumnos de la Universidad, y hasta el viernes de la cuarta semana lectiva del curso académico para el caso de alumnos de nuevo ingreso. En los siete días hábiles siguientes al momento en que surja esa situación excepcional si sobreviene con posterioridad a la finalización del plazo anterior.

Para los estudiantes que estén acogidos al Programa de Atención a la Diversidad y Apoyo al Aprendizaje –PROADA- podrán realizarse adaptaciones en las pruebas de evaluación o en otros aspectos descritos en la guía docente, sin que estas adaptaciones suponga una disminución en el grado de exigencia requerido para superar la asignatura. Estas adaptaciones se llevarán a cabo teniendo en cuenta las recomendaciones de los protocolos específicos diseñados para cada alumno particular.


CV Docente

  • Doctor por la Universidad de Valladolid en la especialidad de Informática.
  • Ingeniero Informático por la Universidad de Valladolid.
  • Ingeniero Técnico en Informática de Sistemas por la Universidad de Valladolid.

Se han impartido laboratorios prácticos en las asignaturas de Fundamentos de Informática II y Sistemas Operativos.

Las asignaturas que se han impartido han sido Fundamentos de Informática I, Fundamentos de Informática II, Ampliación de Ingeniería del Software, Inteligencia Artificial, Ampliación de Inteligencia Artificial e Informática Industrial


CV Profesional

Experiencia profesional en mantenimiento de sistemas informáticos, diseño de herramientas de apoyo a la investigación y desarrollo de aplicaciones web.


CV Investigación

Experiencia investigadora en el área de técnicas de Minería de Datos aplicadas a diferentes campos.

Diversas publicaciones científicas en relación al área de investigación referida anteriormente.

Créditos totales: 6
Tipo: Optativo
Período: 1º Semestre