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Inteligencia en Red

Objetivos

El objetivo de la asignatura es analizar el concepto de "inteligencia" en los sistemas de información y comunicaciones y estudiar las técnicas que permiten incorporar comportamientos inteligentes en ellos. El objetivo es que al final del curso el alumno conozca los fundamentos tecnológicos de la Inteligencia Artificial (IA), el impacto de la incorporación de mecanismos inteligentes en los sistemas software y hardware y las áreas donde estas tecnologías pueden proporcionar avances más significativos.

Las capacidades o destrezas específicas que el estudiante debe adquirir incluyen:

• Conocimiento de los conceptos y técnicas más importantes de la IA
• Capacidad de analizar la aplicabilidad y viabilidad de dichas técnicas para resolver un problema determinado y su impacto en sistemas reales (análisis, abstracción, resolución de problemas y capacidad de aplicar conceptos teóricos)

Además el estudiante adquirirá competencias generales:

• La capacidad para trabajar en equipo y distribuir la carga de trabajo para afrontar problemas complejos.
• La capacidad de planificar el desarrollo de un proyecto de cierta entidad.
• La capacidad de buscar información utilizando recursos diversos para la solución de un problema de ingeniería.

Cuatro en Raya

Las Damas

Programa

• Elementos de la inteligencia artificial
  • Conceptos básicos e historia de la Inteligencia Artificial
  • Resolución de problemas y estrategias de búsqueda
  • Fundamentos de la lógica formal, programación lógica y sistemas inferenciales
  • Representación del conocimiento
  • Tratamiento de la incertidumbre
  • Aprendizaje y adquisición del conocimiento
• Inteligencia Artificial aplicada
  • Sistemas basados en conocimiento y sistemas expertos
  • Sistemas inteligentes de información
  • Aprendizaje automático (minería de datos)
  • Agentes e Inteligencia Artificial distribuida
  • Ingeniería lingüística (Procesamiento del Lenguaje Natural)
  • Web semántica

Las actividades formativas incluyen:

• Clases magistrales, clases de resolución de dudas, presentaciones de los alumnos, tutorías individuales y trabajo personal del alumno, incluyendo estudio, pruebas y exámenes; orientados a la adquisición de conocimientos teóricos (3 créditos ECTS)
• Prácticas de laboratorio y clases de problemas, tutorías individuales y trabajo personal del alumno, incluyendo estudio, pruebas y exámenes; orientados a la adquisición de habilidades prácticas relacionadas con el programa de la asignatura (2 créditos ECTS)
• Desarrollo y presentación en público de un proyecto en grupo, a escoger entre los diferentes temas que cubre la asignatura, orientado a comprobar que el alumno es capaz de desarrollar (diseñar, implementar y validar) un sistema informático dotado de elementos de Inteligencia Artificial que sea capaz de resolver aspectos concretos de ingeniería (1 crédito ECTS)

Planificación

Los materiales de esta asignatura están disponibles en Aula Global.

Evaluación

• la evaluación final de carácter teórico/práctico sobre el temario estudiado durante el transcurso de la asignatura, mediante un examen final escrito (40%)
• la evaluación continua del trabajo del alumno evaluada mediante el desarrollo y presentación en clase de un trabajo de fin de curso obligatorio (40%) complementado con informes de prácticas de laboratorio, participación en clase y pruebas de evaluación de habilidades y conocimientos teórico-prácticos (20%)

Para aprobar es necesario aprobar el examen y el trabajo final de la asignatura por separado.

Trabajo final de la asignatura

El trabajo final de la asignatura tiene como objetivo afianzar los conocimientos presentados a lo largo del curso y profundizar en aspectos importantes como son la aplicación de algoritmos y técnicas de búsqueda, las técnicas de representación del conocimiento, el desarrollo de sistemas basados en conocimiento y sistemas expertos, tanto a nivel metodológico como en los aspectos concretos de programación, el desarrollo de agentes inteligentes, los algoritmos de aprendizaje automático y su aplicación práctica (minería de datos), etc. El fin último es comprobar que el alumno es capaz de enfrentarse de forma autónoma a un problema complejo en el que intervienen aspectos de inteligencia artificial.

El trabajo es obligatorio y se realiza individualmente o por parejas (preferiblemente).

El tema es voluntario, a decidir por cada grupo entre los diferentes temas abordados en la asignatura (poniéndose de acuerdo con el profesor antes de empezar para valorar el alcance y complejidad). Una posibilidad es orientar el trabajo hacia aspectos de investigación de técnicas o algoritmos concretos, y otra realizar el diseño y desarrollo de un sistema informático dotado de inteligencia que aborde algún problema de ingeniería.

Al final del cuatrimestre cada grupo hará una presentación en público del trabajo realizado.

El formato de la memoria debe cumplir obligatoriamente las normas de los Proceedings de la ACM, según se describen en http://www.acm.org/sigs/pubs/proceed/template.html. La extensión de la memoria estará estrictamente entre 8 y 10 páginas en el formato anteriormente indicado. La entrega puede hacerse en formato Word o PDF (preferiblemente).

Bibliografía y referencias

Bibliografía básica

• Russell, S.J.; Norvig, P.: "Inteligencia artificial: un enfoque moderno". Mexico. Prentice-Hall. 1995
• Fernández, G. "Representación del conocimiento". e-book en http://www.gsi.dit.upm.es/~gfer/ssii/

Bibliografía complementaria

• Elaine Rich; Kevin Knight: "Inteligencia artificial". Madrid. McGraw-Hill. 1994
• Nils J. Nilsson: "Inteligencia artificial: una nueva síntesis". Madrid. McGraw-Hill. 2000
• Mira, J.; Delgado, A.; Sánchez Boticario, J.: "Aspectos básicos de la Inteligencia Artificial". Ed. Sanz y Torres. 1995
• Nwana, H.: "Software Agents: An Overview". Knowledge Engineering Review, Vol. 11, No3,1996, pp. 205-244.
• Bradshaw, J.: "Software Agents". Boston. MIT Press. 1997
• Jennings, N.; Wooldridge (eds.).: "Agents Technology: Foundations, Applications and Markets". Berlin. Springer. 1998
• Hayzelden, A.; Bourne, R. (Eds.).: "Agent Technology for Communication Infraestructurs". New York. John Wiley & Sons. 2001
• Cockayne, William R. and Michael Zyda. "Mobile Agents". Manning Assoc. 1997.
• Gerhard Weiss. "Multiagent Systems: A Modern Approach to Distributed Artificial Intelligence". 643 pages (March 19, 1999) MIT Press
• William J. Frawley, Gregory Piatetsky-Shapiro, and Christopher J. Matheus. "Knowledge Discovery in Databases: An Overview". AAAI, 1992.

Referencias

• Brief History of Artificial Intelligence
• Conductismo y cognitivismo, ruptura entre dos teorías
• Computer Languages History
• O'Reilly: The History of Programming Languages (poster)
• The history of fuzzy logic
• Seven truths of fuzzy logic
• Games & Puzzles
• Game AI Page
• SWI Prolog Home
• AITopics: Expert Systems
• Jess Home