Sentido de la materia en el plan de estudios |
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Materia: INTELIGENCIA COMPUTACIONAL
Carácter: Obligatoria ECTS: 6 Unidad temporal: Semestre 1 Lenguas en las que se imparte: Castellano
Asignaturas que componen la materia
Asignatura 1: COMPUTACIÓN NEUROBORROSA Carácter: Obligatoria ECTS: 3 Unidad temporal: Semestre 1 Lenguas en las que se imparte: Castellano
Asignatura 2: INTELIGENCIA AMBIENTAL Y SISTEMAS MULTIAGENTE Carácter: Obligatoria ECTS: 3 Unidad temporal: Semestre 1 Lenguas en las que se imparte: Castellano
Resultados de aprendizaje de la materia • Reconocer oportunidades de investigación en los que la Inteligencia Computacional proporcione un enfoque adecuado • Saber utilizar la terminología y metodología utilizadas en Inteligencia Computacional • Adquirir una visión inicial de alguna de la herramientas software y hardware disponibles • Desarrollar sistemas basados en las tecnologías propias de la Inteligencia Computacional
Actividades formativas de la materia
Actividad Formativa |
Horas Presenciales |
Horas de Trabajo personal |
% Presenc |
Clase magistral |
34 |
36 |
48,6 |
Clases práctica en aulas de informática |
13 |
52 |
20 |
Tutoría individual o en grupo |
3 |
0 |
100 |
Exposición y debate |
4 |
8 |
33,3 |
Total Horas: 150 |
54 |
96 |
36 |
Resultados de aprendizaje de la materia • Reconocer oportunidades de investigación en los que la Inteligencia Computacional proporcione un enfoque adecuado • Saber utilizar la terminología y metodología utilizadas en Inteligencia Computacional • Adquirir una visión inicial de alguna de la herramientas software y hardware disponibles • Desarrollar sistemas basados en las tecnologías propias de la Inteligencia Computacional
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Objetivos de la asignatura |
Definir, conocer y delimitar las áreas de inteligencia ambiental y los modelos de agente y sistemas multiagente, para que los estudiantes puedan entender el alcance de los mismos y desarrollar sistemas basados en estas tecnologías.
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Contenidos |
Unidad Didáctica 1. Introducción a la inteligencia ambiental: Motivaciones. Historia. Función de pertenencia. Unidad Didáctica 2. Tecnología Básica para el desarrollo de sistemas de inteligencia ambiental: identificación, localización, control, gestión. Unidad Didáctica 3. Modelos inteligentes en inteligencia ambiental: Arquirecturas, sistemas de razonamiento, localización y control. Unidad Didáctica 4. Aplicaciones de inteligencia Ambiental: revisión del estado del arte, evaluación de propuestas, empresas del sector. Unidad Didáctica 5. Introducción a los Agentes y Sistemas Multiagente: conceptos básicos. Unidad Didáctica 6. Arquitecturas para construir agentes y sistemas multiagente: reactivas, deliberativas e híbridas. Unidad Didáctica 7. Tipos de Agentes: internet, móviles, interfaz, etc. Unidad Didáctica 8. Comunicación: Modelos, coordinación y negociación. Unidad Didáctica 9. Sistemas Multiagente: arquitecturas, modelos de cooperación y organizaciones. Unidad Didáctica 10. Casos de estudio y herramientas: Entornos hospitalarios, geriátricos y domiciliarios.
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Competencias a adquirir |
Competencias Básicas: CB6, CB7, CB8, CB9, CB10. Competencias generales CG1, CG2. Competencias específicas: CE1, CE2, CE3, CE5.
Documento con objetivos y competencias
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Metodologías |
— Clases de teoría con apoyo de material audiovisual. En estas clases se presentarán los contenidos básicos de un cierto tema. El desarrollo de la clase se llevará a cabo con medios audiovisuales, textos, transparencias… que permitan un adecuado nivel de motivación e interés en los alumnos. Se debe intentar motivar a los alumnos a intervenir en cualquier momento en las clases para hacer éstas más dinámicas y facilitar el aprendizaje. Es importante intentar terminar la exposición con las conclusiones más relevantes del tema tratado. Las transparencias que se utilizarán en clase son un subconjunto de las que se facilitan a los alumnos en la página web. Estas transparencias son una guía para el estudio, pero no son sustitutas de la bibliografía recomendada. — Videos: se proyectarán algunos videos, en inglés, publicados por el IEEE, con conferencias o tutoriales. — Talleres de prácticas. Las clases prácticas presenciales estarán dedicadas a la resolución colaborativa de problemas de inteligencia ambiental y informática distribuida con sistemas multiagente. — Trabajo obligatorio. Al alumno se le dará una o más publicaciones recientes sobre el tema, sobre la cual debe elaborar una presentación en la que establezca un análisis del contenido de las mismas y una revisión crítica. Esta presentación se hará en público y se estimula la interacción con el resto de los alumnos de la materia. Servirá para establecer la calificación. — Tutorías. El alumnado tiene a su disposición seis horas de tutorías a la semana en las que puede consultar cualquier duda relacionada con los contenidos, organización y planificación de la materia. — Plataforma web. Se convierte en el vehículo de comunicación y registro de información de la materia.El profesor mantiene actualizada la información de esta página para que se convierta en un vehículo de comunicación con los alumnos. — El alumno debe ser capaz de buscar información en las revistas electrónicas a las que la Universidad está suscrita (IEEE fundamentalmente) relacionadas con la inteligencia ambiental y los sistemas multiagente.
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Previsión de Técnicas (Estrategias) Docentes |
Nombre
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Horas presenciales
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Horas no presenciales dirigidas por el profesor
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Horas de trabajo autónomo del estudiante
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Horas totales
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Clases magistrales
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8
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0
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16
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24
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Seminarios
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0
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0
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0
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0
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Prácticas en aula
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0
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0
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0
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0
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Prácticas en el laboratorio
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0
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0
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0
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0
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Prácticas en aula de informática
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4
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0
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8
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12
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Prácticas de campo
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0
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0
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0
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0
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Prácticas de visualización
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0
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0
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0
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0
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Trabajo personal de contenidos presenciales y recursos on line
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0
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0
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0
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0
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Exposiciones y debates
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3
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0
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0
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3
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Tutorías
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0
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0
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0
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0
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Actividades de seguimiento on line
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0
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0
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0
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0
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Preparación de trabajos
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0
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0
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36
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36
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Otras actividades
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0
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0
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0
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0
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Exámenes
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0
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0
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0
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0
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Prácticas: Realización del TFM
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0
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0
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0
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0
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Documentación TFM
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0
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0
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0
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0
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TOTAL
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15
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0
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60
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75
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Evaluación |
SISTEMA DE EVALUACIÓN |
PONDERACIÓN MÁXIMA |
PONDERACIÓN MÍNIMA |
Asistencia y participación en clase |
90% |
60% |
Actividad de seguimiento online |
40% |
10% |
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Otros datos |
Créditos: 3.0 (1.5 T + 1.5 P)
,
Primer cuatrimestre
,
Obligatoria
,
Número de grupos de teoría: 1
,
Número de grupos de práctica: 1
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Máster Universitario en Sistemas Inteligentes (Plan 2013)
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Inteligencia Computacional
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