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 |
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Objetivos de la asignatura |
Obtener una panorámica general del estado del arte en Sistemas Conexionistas y Lógica Borrosa. Conocer las posibles líneas de investigación en la materia. Conocer y utilizar la terminología y metodología utilizada en Sistemas Neuroborrosos a la hora de abordar problemas concretos. Adquirir una visión inicial de alguna de la herramientas software y hardware disponibles.
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Contenidos |
1. Teoría de conjuntos borrosos 2. Definiciones y operaciones básicas 3. Extensión a la lógica 4. Algoritmo básico de inferencia borrosa 5. Aplicaciones 6. Introducción. Motivaciones 7. Definiciones. Modelos. Historia 8. Arquitecturas de redes 9. Aprendizaje: paradigmas, reglas, algoritmos 10. El perceptrón simple. El perceptrón multicapa 11. Redes auto-organizadas 12. Redes recurrentes y jerárquicas 13. Funciones de base radial 14. Implementaciones: software, hardware 15. Aplicaciones.
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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 dados por autores relevantes en Sistemas Borrosos. • Talleres de prácticas. Las clases prácticas presenciales estarán dedicadas a la resolución colaborativa de problemas de modelado y diseño, para lo cual se utiliza alguna de las herramientas para sistemas borrosos existentes. • Trabajo obligatorio. Al alumno se le dará una publicación reciente sobre el tema, sobre la cual debe elaborar una presentación en la que establezca un análisis del contenido de la publicación 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. • Página 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 el tema de Sistemas Borrosos.
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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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6
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9
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12
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27
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Seminarios
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4
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2
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0
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6
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Prácticas en aula
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6
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3
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3
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12
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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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6
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0
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3
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9
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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
|
3
|
6
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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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12
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12
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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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6
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0
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0
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6
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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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31
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14
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33
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78
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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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