|
|
| Home / Docencia / Ing. de Telecomunicación / Inteligencia en Redes de Comunicaciones | |
 |
|
|
|
|
|
La asignatura tiene como objetivo analizar el concepto de inteligencia en los sistemas informáticos y de comunicaciones y estudiar las técnicas que permiten incorporar comportamientos "inteligentes" tanto en las redes como en los servicios. Se pretende que al final de la asignatura el alumno conozca los fundamentos básicos de las técnicas de inteligencia artificial y las áreas donde estas tecnologías pueden proporcionar avances más significativos.
Cuatro en Raya
|
Las Damas
|
Robots Lego
|
Durante el curso se desarrollarán una serie de prácticas en las que los alumnos aplicarán los conceptos estudiados en la asignatura. Las prácticas, de asistencia no obligatorio, consistirán en aplicaciones de las diferentes técnicas estudiadas.
Esta es la planificación (tentativa) del curso 09/10.
| Fecha | Lugar | Contenido |
|---|---|---|
| L 14 Septiembre 2009 | 4.0.D01 |
00. Presentación de la asignatura
|
| X 16 Septiembre 2009 | Lab 4.1.B01 | Introducción a Lego Mindstorms: |
| L 21 Septiembre 2009 | 4.0.D01 |
01. Breve historia de la Inteligencia Artificial
02. Resolución de problemas (I)
|
| X 23 Septiembre 2009 | 4.0.D01 | 02. Resolución de problemas (II) |
| L 28 Septiembre 2009 | 4.0.D01 | 02. Resolución de problemas (III) |
| X 30 Septiembre 2009 | 4.0.D01 | 02. Resolución de problemas (IV) |
| L 5 Octubre 2009 | Lab 4.1.B01 | Robots LEGO: Juegos |
| X 7 Octubre 2009 | 4.0.D01 | 03. Sistemas basados en Conocimiento (I) |
| L 12 Octubre 2009 | - | NO LECTIVO |
| X 14 Octubre 2009 | 4.0.D01 | 03. Sistemas basados en Conocimiento (II) |
| L 19 Octubre 2009 | 4.0.D01 | 04. Razonamiento lógico
04a. Prolog
04b. CLIPS |
| X 21 Octubre 2009 | 4.0.D01 | 05. Razonamiento bajo incertidumbre |
| L 26 Octubre 2009 | Lab 4.1.B01 | 04a. Sistemas expertos con Prolog
04b. Sistemas expertos con Jess |
| X 28 Octubre 2009 | Lab 4.1.B01 | Robots Lego: Siguelíneas (I) |
| L 2 Noviembre 2009 | Lab 4.1.B01 | Robots Lego: Siguelíneas (II) |
| X 4 Noviembre 2009 | 4.0.D01 | 06. Aprendizaje (I) |
| L 9 Noviembre 2009 | 4.0.D01 | 06. Aprendizaje (II) |
| X 11 Noviembre 2009 | 4.0.D01 | 06. Aprendizaje (III) |
| L 16 Noviembre 2009 | Lab 4.1.B01 |
Minería de datos con Weka (I): Conjuntos de datos de ejemplo  Ejercicio 1 Ejercicio 2 Weka 3.6.1 Manual de Weka Weka's Wiki |
| X 18 Noviembre 2009 | 4.0.D01 | 07. Minería de datos |
| L 23 Noviembre 2009 | Lab 4.1.B01 | Robots Lego: Visión artificial |
| X 25 Noviembre 2009 | Lab 4.1.B01 | Minería de Datos con Weka (II) |
| L 30 Noviembre 2009 | 4.0.D01 | 08. Procesamiento del Lenguaje Natural |
| X 2 Diciembre 2009 | 4.0.D01 | 09. Agentes |
| L 7 Diciembre 2009 | - | NO LECTIVO |
| X 9 Diciembre 2009 | 4.0.D01 | 10. Conclusiones |
| L 14 Diciembre 2009 | 4.0.D01 | Presentación de trabajos |
| X 16 Diciembre 2009 | 4.0.D01 | Presentación de trabajos |
Para aprobar es necesario aprobar el examen y el trabajo final de la asignatura por separado. En caso de aprobar una parte, la nota se conserva para septiembre.
Durante el curso se propondrán tareas como presentaciones en clase o ejercicios en el laboratorio, de carácter voluntario, cuya calificación se sumará a la nota final.
Como referencia, a continuación se publican exámenes de convocatorias anteriores:
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. La evaluación se realizará empleando la metodología de peer review (esto es, según la evaluación del resto de compañeros, que actuarán como revisores), más una ponderación por el profesor.
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).
Esta es la relación de trabajos realizados por los alumnos de cursos anteriores, que amablemente han permitido su publicación en esta página web. La variada temática de los trabajos cubre un amplio espectro de los diferentes temas estudiados en el transcurso de la asignatura.
Trabajos del curso 08/09 |
|
|---|---|
| 1. |
Elección de ingeniería óptima Jose Manuel Moreno García En este paper se va a realizar un sistema experto que guíe a los alumnos que acaben de finalizar la selectividad a elegir la carrera que más se adecue a sus perfiles y expectativas dentro de la rama de ingenierías. El sistema elegido para la realización de dicho sistema experto será una codificación de un programa en Java realizada específicamente para dicho propósito. |
| 2. |
Aplicación de técnicas de Minería de Datos para el diagnóstico prematuro de Cáncer Félix Rodríguez Jara, Nieves Vallejo Delgado En este documento se desarrolla una explicación general sobre los algoritmos de minería de datos y su aplicación a la detección y diagnosis del cáncer. Se estudia el caso del cáncer de mama como aplicación principal en la clasificación de mamografías e interpretación de las mismas. |
| 3. |
Google Labs: Flu Trends & Google Trends Gema Martos García, Ana Mª Salas Fernández Google Flu Trends se basa en la sencilla idea de que la gente que se siente enferma probablemente recurrirá a internet en busca de información, escribiendo palabras como "síntomas de la gripe" o "dolores musculares" en Google. El servicio rastrea estas búsquedas y grafica su flujo y reflujo, compilado por región y estado. Este paper hace una descripción de dicho servicio relacionándolo con los servicios de los que parte el servicio FluTren. |
| 4. |
Web Semántica Raquel Arenas Prieto, Marta García González En este trabajo abordaremos el tema de la Web Semántica, que es una extensión de la Web actual en la que la información tiene un significado bien definido no sólo para los seres humanos, sino también para las máquinas y los agentes inteligentes. La principal ventaja que puede surgir de este descubrimiento es la de facilitarnos las tareas de búsqueda a los internautas y hacernos más sencillo encontrar la información que deseamos, quitándonos gran parte del trabajo manual que estas búsquedas requieren. |
| 5. |
Representación del Conocimiento. Web Semántica Raúl Castro Fernández En este documento se trata la relación de la web semántica con la representación del conocimiento, y se muestra una implementación a modo de ejemplo. |
| 6. |
Algoritmos de Aprendizaje: KNN & KMEANS Cristina García Cambronero, Irene Gómez Moreno En el siguiente trabajo, vamos a tratar el tema del aprendizaje. En primer lugar definiremos este concepto y veremos los tipos de aprendizaje que existen y las clasificaciones que dentro de este se pueden realizar. A continuacion analizaremos mas profundamente el aprendizaje inductivo, explicando mediante conceptos teoricos y ejemplos las caracteressticas fundamentales del aprendizaje inductivo supervisado (K-NN) y aprendizaje inductivo no supervisado (K-MEANS). |
| 7. |
Sistema Experto: Clasificación de animales según su taxonomía Pablo González-Ripoll Cerezo, Laura Lucas Rodríguez En esta disertación desarrollamos un Sistema Experto capaz de decidir el grupo taxonómico al que pertenece un ejemplar animal en estudio. |
| 8. |
Minería de Datos aplicada a las Redes Sociales Paola García García, Carlos Azaustre Rodríguez En este Paper, analizaremos la función que tiene el estudio de la minería de datos aplicado a la web 2.0, en concreto, las redes sociales. Definiremos que es la minería de datos, que es una red social y como el estudio de los datos se aplica al funcionamiento de una red social. |
| 9. |
Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR) Carlos Javier Sánchez Fernández, Víctor Sandonís Consuegra En este artículo se describen las técnicas más importantes para el reconocimiento óptico de caracteres. De cada una de las técnicas vistas se detallan sus fundamentos y se señalan sus características más importantes. |
| 10. |
Lógica borrosa Tamara Benito Matías, Mª Isabel Durán Vicente En este documento intentaremos mostrar una idea general del mundo de la lógica borrosa (fuzzy logic), adentrándonos en un mundo de información imprecisa que se tratará como un conjunto difuso. Estos sistemas pueden ser aplicados a similares problemas que las redes neuronales, resultando especialmente interesante para problemas no lineales o bien no definidos. De la misma manera, los sistemas borrosos permiten modelar cualquier proceso no lineal, y aprender de los datos haciendo uso de determinados algoritmos de aprendizaje. No obstante, a diferencia de las redes neuronales, los basados en lógica borrosa permiten utilizar fácilmente el conocimiento de los expertos en un tema, bien directamente, bien como punto de partida para optimización automática, al formalizar el conocimiento a veces ambiguo de un experto de forma realizable. Además, gracias a la simplicidad de los cálculos necesarios, normalmente pueden realizarse en sistemas baratos y rápidos. |
| 11. |
Aplicación de la minería de datos para la exploración y detección de patrones delictivos José Ángel Maldonado Benito, Javier Rodríguez Collado El presente trabajo describe un Proyecto de Minería de Datos en el ámbito de la información criminal, analizando los homicidios cometidos en Argentina. |
| 12. |
Técnicas de Inteligencia Artificial aplicadas al entorno educativo basadas en Juegos Amadeo A. Velasco García, Paloma Pérez Yagüe En este trabajo se llevará a cabo una investigación de cómo aplicar agentes inteligentes en ámbitos educativos, a través de los llamados sistemas de tutoría inteligentes (ITS: Intelligent Tutoring Systems), y su aplicación en el desarrollo de juegos educativo. |
| 13. |
Predicción de los ciclos de "El Niño" Israel Cendrero Sánchez, Beatriz López Moreno Este análisis se ha realizado con una serie de datos recolectados por la matriz del Tropical Atmosphere Ocean (TAO) que fue desarrollada por el programa internacional de Tropical Ocean Global Atmosphere (TOGA). El TAO consiste en cerca de 70 boyas amarradas que se extienden sobre el ecuador Pacífico, con variables de medidas oceanográficas y de superficie meteorológica, que son críticas para mejorar la detección, entender y predicción de variaciones climáticas de las estaciones interanuales que se originan en los trópicos, mas específicamente aquellas relacionadas con los ciclos de El Niño/Southern Oscillation (ENSO). |
| 14. |
Minería de datos aplicada a la detección de Cáncer de Mama Eugenio Hernández Martínez, Rodrigo Lorente Sanjurjo El Modelo de Simulación Epidemiológica de Cáncer de Mama Wisconsin es un modelo de simulación estocástico que usa un sistema científico de modelado para estudiar el nivel de incidencia y mortalidad del cáncer de mama de la población en Estados Unidos entre 1975 y 2000. Se modelan simultáneamente cuatro procesos interactivos. |
| 15. |
Búsqueda de patrones con algoritmos genéticos Victor Esteban Alonso, Carlos Marín Rico En los años 70, surgió una de las líneas más prometedoras de la inteligencia artificial, los algoritmos genéticos. Reciben este nombre, porque se inspiran en la evolución biológica y su base genético-molecular. Por ello, se presentarán estos algoritmos junto con todos los parámetros que le caracterízan. El fin de este artículo, es desarrollar una aplicación basada en MATLAB, que permite encontrar un determinado patrón de dimensiones variables, obteniendo así un método rápido y eficaz que en pocas generaciones obtiene un porcentaje de similitud muy eleveado. |
| 16. |
Implementación del juego del chinchón Janine García Morera, Alexandra López de la Oliva En este documento se describe cómo se ha realizado la implementación del juego del chinchón, en una versión un poco más simplificada del original. Se explica cual ha sido la estrategia y las decisiones principales tomadas para su correcto funcionamiento. |
| 17. |
El reconocimiento de textos Miriam Redi, Federico Debandi La sigla ingles OCR es el acrónimo de Optical Character Recognition, s decir, Reconocimiento Óptico de Caracteres. Un programa para OCR es un sistema experto para convertir una imagen textual digitalizada de un documento de texto, bien en un formato digital o manuscrito, reconociendo la disposición en líneas de caracteres alfabéticos y señas diacríticas, para producir un fichero, en los que los caracteres son traducios en un formato ASCII o Unicode que cualquier ordenador puede editar. |
| 18. |
Implementación del Juego puzzle-n por medio de dos algortimos: Backtracking y A* Guillermo Rodea, Álvaro Hernández En este documento trataremos la implementación en java del juego puzzle-n, como generalización del juego puzzle-8, para ello, usaremos dos algoritmos distintos: Un algoritmo de tipo backtracking, del cual podremos ver que no resulta del todo eficiente; y uno de tipo A*, que como se verá resulta mucho mejor para abordar el problema planteado. |
| 19. |
Visión artificial en casas inteligentes Carolina Martínez Olmo En este documento se describe qué es la visión artificial así como la aplicación de estas en casas inteligentes. Concretamente se desarrollará el reconocimiento y seguimiento de personas. |
| 20. |
Predicción de palabras nicho con Weka Álvaro Agea Herradón, Jorge Fonseca Mesonero Vamos a intentar describir que es el posicionamiento en buscadores y cuales son sus complicaciones, además vamos a intentar resolver el problema de las palabras nicho, las cuales supone un gasto de tiempo y recursos debido a que son palabras muy difíciles y en donde alcanzar los primeros puestos es algo complicado. Para ello vamos a utilizar Weka un programa de minería de datos que nos permitiría analizar diferentes algoritmos de clasificación. |
| 21. |
SuperManager ACB:
Satisfacción de restricciones mediante Backtracking Darío Dosantos Moreno, Fernando Hoyos Leyva, Carlos Martínez de la Osa En este documento se implementa un algoritmo de backtracking en Java para encontrar una solución al problema de satisfacción de restricciones planteado en el juego on-line SuperManager ACB: componer el mejor equipo de baloncesto posible con un presupuesto limitado. |
| 22. |
Sistemas de Produccion en Clips Alberto Gomez Bravo, Alfredo Corroto Diaz, Ismael Bermejo Jiménez Esta práctica trata sobre los sistemas de producción utilizados para la resolución de problemas en el ámbito de la inteligencia artificial. Se explicará cómo funciona y en qué consiste un sistema de producciones, concretamente vamos a centrarnos en el lenguaje CLIPS, incluyendo un ejemplo práctico, para ver cómo funciona un sistema de reglas. |
| 23. |
Minería de Datos: Aplicaciones en el sector de las telecomunicaciones Julián Álvarez Menéndez A lo largo de este trabajo detallaremos cuál es la utilidad de la minería de datos en la industria de las telecomunicaciones actualmente. Del mismo modo, se incorporarán casos prácticos que nos permitirán un conocimiento más profundo y cercano de la aplicación de estas herramientas. |
| 24. |
La casa inteligente Ana Masip Rodríguez, Miguel Ángel Fernández Lastra Siempre hemos imaginado que en el futuro viviríamos en una casa inteligente: nuestro mayordomo virtual llamaría al fontanero cuando tuviésemos una avería, se abrirían las persianas automáticamente cuando fuera hora de levantarse, la nevera contactaría con la tienda cuando se acabara la leche. Todas estas comodidades y muchas más ya son una realidad, no están sólo en nuestra imaginación. En este trabajo explicamos los avances que ha habido en los últimos años en las casas inteligentes y domóticas. |
| 25. |
Elige tu propia aventura Fabio Sanvido, Sara Villanueva La personalización del entorno es un aspecto clave de las nuevas tecnologías actuales. El usuario demanda la creación de su propio universo, así que, ¿por qué no dárselo? Este artículo se centra en el campo de los cuentacuentos automáticos, en cómo afectaría a estos cuentacuentos que el usuario pudiera interactuar con ellos, y sugiere algunas implementaciones para integrar esta funcionalidad en los generadores de narraciones. |
| 26. |
Audio Expresivo e Inteligencia Artificial: SaxEx y JIG Diego Arias Morán SaxEx es un sistema basado en casos diseñado para generar interpretaciones expresivas de melodías basándose en ejemplos de interpretaciones humanas. La resolución mediante CBR es apropiada ya que se pueden conseguir múltiples casos resueltos o precedentes, es decir, grabaciones de interpretaciones humanas. JIG (Jazz Improvistaion Generator) es un sistema capaz de crear improvisaciones "formulaicas" monofónicas en clave de jazz usando restricciones en combinación con aleatoriedad para generar los atributos de nota |
| 27. |
Juego de la Escoba con jugador controlado por el ordenador Jesús Padilla Hidalgo Juego de la escoba programado como applet java con jugador controlado por el ordenador, con una IA sencilla. |
| 28. |
Sistema experto: KingsHelper 08 David García Sánchez, Javier García Zurdo, María De Lozoya Nombela El objetivo de este trabajo es la realización de un sistema experto basado en CLIPS, que nos aconsejará acerca de cuales son los mejores regalos que podemos comprar estas Navidades. |
Trabajos del curso 07/08 |
|
|---|---|
| SESIÓN 1: Minería de Datos | |
| 1. |
Clasificación de emails: Detección de spam Sonia Collada Perez, Ruben Galvez Carranza Selección de atributos de correos electrónicos y evaluación y comparación de distintos algoritmos de minería de datos como filtros anti-spam. |
| 2. |
Intrusiones de red Miguel Angel Barcenilla Mancha, Manuel Antolín Ayuso Construcción de un detector de intrusiones de red consistente en un modelo de predicción capaz de distinguir entre conexiones malignas (intrusiones o ataques) y conexiones normales, utilizando minería de datos. |
| 3. |
Análisis de la concesión de créditos bancarios Jesús Domínguez Vicioso, Sergio Arribas Esteban Este estudio está enfocado al análisis de los atributos y las relaciones que influyen en la concesión de un crédito bancario. Para ello, se han utilizado proporcionados por un estudio alemán sobre dicho análisis. El conjunto de datos se compone de 1000 instancias con un número de atributos igual a 20, como son la duración del crédito, cantidad prestada, edad de la persona que lo solicitó, retribución salarial de cada una de estas, condición social, etc., las cuales se analizarán detenidamente en el mismo. |
| 4. |
Estudio sobre técnicas de análisis de encefalogramas basados en redes neuronales Gema Morales Gavilán, Ignacio Prieto Egido En este trabajo se llevará a cabo una investigación sobre cómo se utilizan las redes neuronales para el análisis de electroencefalogramas (EEG) y qué resultados se pueden obtener, a modo de estudio teórico para una posible investigación práctica posterior. |
| 5. |
Estudio de correlaciones de resultados futbolísticos del Real Madrid F.C. Francisco Santos Iglesias, Daniel Angel Rodriguez Plaza En este estudio vamos a usar la herramienta Weka para tratar de predecir los resultados de los partidos de fútbol jugados por el Real Madrid C. de F. a partir de múltiples variables referentes a las últimas temporadas. Los datos forman parte de 300 partidos, y a pesar de que este número se puede ampliar puede dejar de haber correlación entre los resultados por tratarse de equipos y estrategias totalmente distintas. |
| 6. |
Aplicación de Técnicas de Minería de Datos al Problema de Reconocimiento de Dígitos Aurora Mourelle Aguado, Alicia Rodríguez Carrión El objetivo de este trabajo es aplicar técnicas de minería de datos a la clasificación de dígitos manuscritos en dispositivos electrónicos. |
| 7. |
Analisis de Predicción de Terremotos Sandra Alvarez Teruelo, Ivan Fernandez Pacheco Aplicación de las ventajas de la mineria de datos para relacionar caracteristicas de terremotos y hacer predicciones más o menos fiables. |
| SESIÓN 2a: Juegos | |
| 8. |
Coco-Crash con Algoritmo Genético Antonio Manuel Palma Gómez, Roberto Pizarro Santos Resolución del juego coco-crash mediante un algoritmo genético. |
| 9. |
Implementación del juego Bantumi Sergio Rodríguez Sánchez, Alvaro D. Serrano Díaz, Rosa María Delgado Romero De Ávila En este documento se describe cómo se ha realizado el diseño del juego Kalah, "Bantumi" en su versión reducida, y la implementada concretamente en este trabajo. Se describe principalmente cuál ha sido la estrategia seguida para su implementación. Se trata de un juego determinista basado en una estrategia Minimax. |
| 10. |
Juego de Inteligencia Artificial: Othello Diego Morillo Arroyo, Christian Busquiel Sanz Se ha implementado el juego othello (también conocido como reversi) con uno de los jugadores automático y el otro el usuario de la aplicación. |
| 11. |
Jugador Ganador de Poker Basado en Inteligencia Artificial Hugo Gascon Polanco, Miguel Bordallo Contreras, Eduardo Torres Aguilera En el estudio y desarrollo de sistemas basados en inteligencia artificial, la aplicación de estos conceptos a la competición en juegos siempre ha tenido una gran relevancia como modelo de pruebas y entrenamiento del sistema. La adecuación del comportamiento de un programa ante unas circunstancias específicas y la capacidad de aprendizaje del sistema le permiten, trás la experiencia, alcanzar la solución a un problema o desenvolverse mejor en un entorno determinado. En este trabajo, se ha utilizado el juego del poker para modelar un sistema que posee características de inteligencia artificial con el objetivo de ganar el juego. Aunque se presenta un modelo simplificado, es sin duda, lo suficientemente claro para mostrar como el diseño del sistema inteligente consigue aprender con la experiencia y finalmente ganar el juego. |
| SESIÓN 2b: Sistemas expertos | |
| 12. |
Sistema Experto - Test de Personalidad Jose Pablo Salvador Garcia, Maria Isabel Sanchez Bueno Este sistema experto, desarrollado en CLIPS, implementa un test de personalidad. Analiza la personalidad de un individuo basándose en el NEO-FFI, un test utilizado en estudios psicológicos. |
| 13. |
Inmobiliaria Inteligente Aurora Avilés López-Sepúlveda, Alberto Gordillo Muñoz Sistema experto en CLIPS para ayudar a seleccionar una vivienda (sistema de recomendación). |
| SESIÓN 2c: Agentes | |
| 14. |
Buscador de Productos basado en Agentes Móviles Daniel Diez Sánchez, Jorge Diez Sánchez El objetivo del trabajo es explicar el funcionamiento del uso de agentes JADE para resolver un problema de un buscador de productos en varias tiendas, encontrando el producto más barato que se obtiene cumpliendo las exigencias especificadas por el usuario (marca del producto, modelo y tiempo máximo de entrega al cliente). |
| SESIÓN 3: Otros temas | |
| 15. |
El problema del viajante de comercio: análisis teórico y estrategias de resolución Alvaro Aynos Ambite, Lucía De Pinto Hernández El problema del viajante de comercio es uno de los problemas mas clásicos de la combinatoria. Todavía hoy supone un gran reto a pesar de tener más de 100 años de historia. En este estudio se hace un análisis teórico y se proponen diversas soluciones, de las que algunas han sido implementadas en java. |
| 16. |
Robots inteligentes autónomos de nueva generación Carolina Cebrecos del Castillo, Abel Lozano Prieto, Agustín Nieto Domínguez La robótica, como cualquier otra rama de la ciencia y la tecnología, ha ido creciendo y evolucionado con el tiempo. Lo que antes solía entenderse como un reemplazo para la mano de obra repetitiva, se ha convertido en un gran campo que incluye aplicaciones tan diversas como el montaje automatizado de todo tipo de productos, la exploración espacial, la telemedicina... En este documento vamos a mostrar los tipos de inteligencia de la robótica del futuro. |
| 17. |
Recuperación de imágenes Cristina Fernández Jiménez, Paloma Vaquero Quintana, Mariafernanda Vilera Suárez Describe las distintas técnicas de recuperación de imágenes (basadas en texto, basadas en contenido y combinación de ambas) y técnicas de consulta (con ejemplo, de recuperación semántica y otras consultas). Además describe el funcionamiento de dos pequeños prototipos realizados en MATLAB. |
| 18. |
Estudio y caso práctico para el análisis de sistemas de Respuesta Automática David Celaá Morales, David Aparicio Escribano El presente estudio se centra en la investigación de las técnicas y estrategias que se emplean actualmente en los sistemas de respuesta automática, más conocidos por su denominación inglesa Question Answering (QA), disciplina que forma parte de la Ingeniería Lingüística (rama de la Inteligencia Artificial encargada del estudio y procesado del lenguaje natural) en la que se diseñan sistemas capaces de interpretar preguntas que realizan los usuarios, para buscar los documentos relacionados, extraer la información solicitada y devolver una respuesta completa. Para complementar este estudio se ha decidió realizar un caso práctico y evaluar los resultados. |
| 19. |
Sistemas de optimización de recursos: Optimización de la base de maná en "Magic: The Gathering©" Moisés Sánchez Solano, Juan González Adrados En la presente memoria se describen las técnicas de realización de un sistema de optimización del número de tierras de maná a introducir en una baraja compuesta por unos determinados hechizos. |
| 20. |
Redes Neuronales Aplicadas a la Demodulación en Canal Gaussiano Luis Recuenco Pérez, José Romero Huertas, Alejandro Rivera Lavado Estudio de la aplicabilidad de redes neuronales como demoduladores para señales que han atravesado canales que filtran y que añaden ruido. |
| 21. |
Sistemas de recomendación musical Francisco Javier Rodríguez Donado, Gregorio Ignacio López López En este documento se estudian algunos de los portales de recomendación musical más populares, con el fin de dejar claro su funcionamiento. Hace especial hincapié en las distintas técnicas para clasificar la información, aunque también aborda de forma concisa los algoritmos utilizados para recomendar basados en el tratamiento digital de ésta. Dado que actualmente la mayoría (si no todos) los métodos que se utilizan para la clasificación musical dependen directamente del ser humano, concluye estudiando las posibilidades de una aproximación a dicho problema basada exclusivamente en el tratamiento digital de la música como señal. |
Trabajos del curso 06/07 (volumen completo ) |
|
|---|---|
| SESIÓN 1a: Ingeniería Lingüística | |
| 1. |
Clasificador lingüístico de textos en java Oscar Alberto García Pérez, Ignacio Martínez Fernández El documento presenta un sistema de clasificación automática de textos en función del idioma en el que estén escritos. Se proponen dos algoritmos diferentes, uno tradicional de diccionario y uno novedoso que se basa en la frecuencia de aparición de cada una de las letras del abecedario en el texto. Se comparan las ventajas y desventajas de cada algoritmo. |
| 2. |
Reconocimiento Digital del Habla José María Arriero García, Rosana Zarapuz Puertas Visión general de las tecnologías del habla: Procesado de habla-voz, procesado del lenguaje natural y sistemas de diálogo. Se trata la síntesis de voz, pero profundiza un poco más en el Reconocimiento de voz. |
| 3. |
OPENTRAD Ainhoa Bengoetxea Iriondo Estudio breve sobre el traductor automático Opentrad, primer traductor entre el castellano y todas las lenguas oficiales del estado español (catalán, gallego y euskera) de código abierto y gratuito. |
| 4. |
Olivia - Un generador creativo de cuentos en CLIPS Estrella María García Lozano Una de las metas de la Inteligencia Artificial es conseguir que un ordenador sea creativo. Esto quiere decir que debe crear una obra correcta e inédita de forma independiente, no guiada. Yendo más allá, se podría pretender llegar a cierto grado de belleza en la creación. En este sentido, se plantea la generación creativa de textos literarios. Puesto que es un campo muy amplio, en este caso se limitará a la generación de minicuentos. |
| SESIÓN 1b: Resolución de Problemas | |
| 5. |
Algoritmos Genéticos Antonio Parra Truyol, Jorge Arranz de la Peña Análisis de los algoritmos genéticos. Vemos en detenimiento como funcionan y se ve de forma práctica con unos applets. |
| 6. |
Algoritmos genéticos. Aplicación al juego de las N reinas Juan Carlos Pozas Bustos, Nieves Vázquez Vázquez |
| 7. |
Evaluación de clasificadores basados en redes RBF Jaime Martín Jiménez, Carlos Muñoz Gahete En este documento se describe el análisis de un clasificador basado en redes de Función de Base Radial (RBF) implementado en el software Weka. |
| 8. |
Teoría de Juegos y Aplicaciones: El Dilema del Prisionero María de Gracia Blázquez Vallejo, Carmen Virginia Gámez Jiménez Introducción a la Teoría de Juegos y en particular al Dilema del Prisionero. Aplicación de este dilema a distintos casos de la vida real. |
| SESIÓN 2: Sistemas basados en conocimiento/Sistemas expertos | |
| 9. |
Solución óptima de un laberinto Gunter Calvo Atance, Alberto Corisco Nieto Resolvemos un laberinto de forma óptima utilizando backtracking como algoritmo de resolución. |
| 10. |
Sistema experto: vendedor de coches Pablo Prieto Canela Sistema experto de concesionario de coches que se basa en el algoritmo del vecino más cercano (k-NN), calculando la distancia del modelo solicitado a cada uno de los modelos de la base de datos, y presentando los k primeros modelos más cercanos. |
| 11. |
Kinematic Solver Adrián Hurtado González, Cristóbal Miranda Puente |
| 12. |
Cásate con Inteligencia Elia Moreno Catalán, Anastasia Sotelsek Margalef En el presente trabajo se presenta un sistema experto en CLIPS, usando la versión de CLIPS en java llamada JESS. Este sistema responde a la conflictiva tarea de colocar los invitados de una boda en las distintas mesas. Se expone una breve introducción de CLIPS y JESS y se explica en detalle los criterios utilizados para el desarrollo del sistema. Por último se muestran simulaciones de distintas ejecuciones así como la programación del código. |
| 13. |
Sistema Experto para la construcción de mazos de “Magic the Gathering” Rubén Hidalgo López, Carlos Navarro del Dujo El propósito principal de este trabajo es la obtención de un herramienta de completado de barajas dado un cierto número de cartas a priori. Es por ello un problema de optimización abordable con técnicas de IA pues debemos encontrar las mejores cartas que completan una serie de cartas dadas a partir de los conocimientos sobre el tema que tenga un experto. |
| 14. |
Reconocimiento automático de matrículas Carlos Parra Ramos, David Regajo Rodríguez Reconoce de forma automática matrículas a partir de entrenamiento supervisado (se deben etiquetar las matrículas con una cadena de caracteres completa). Las matrículas que no segmentan bien no se entrena con ellas. |
| 15. |
Armonizador de melodías Raquel Aparicio Morenilla, Lorena Cuadrado Gutiérrez Para una melodía de entrada dada genera una secuencia de armonías y asigna las tres voces que acompañaran a la melodía. |
| SESIÓN 3: Sistemas basados en conocimiento/Juegos | |
| 16. |
Entorno de simulación de carreras de coches: rars Cristina Romero Barbado, Antonio Aldea Gómez Este proyecto está planteado desde el punto de vista de un sistema experto. Utilizando el simulador gráfico RARS, hemos desarrollado un coche de ejemplo que en base a un conocimiento es capaz de recorrer distintos escenarios. |
| 17. |
Cubo de Rubik Ignacio Alonso Muñoz, Jose Maximino Arévalo Garbayo, Víctor Collado Negro Trabajo que explica dos de los algoritmos de resolución del famoso Cubo de Rubik, así como las curiosidades que a lo largo de la historia de uno de los "juguetes" más famosos de la historia se derivan. |
| 18. |
Dominó Daniel Taveira Monteiro, Rodrigo Gómez Rodriguez, David Toledo Navarro Se ha implementado el juego del dominó con el lenguaje java utilizando la estrategia del minimax para su resolución. |
| 19. |
Mortal Sudoku Alejandro Jiménez Horas, Gerson Rodríguez de los Santos López La aplicación consta de un servidor y un cliente RMI para permitir jugar en dos máquinas distintas a los dos participantes. |
| 20. |
Jugador de Parchís Javier Diez Bermúdez de Castro He implementado en Java un jugador de parchís. El objetivo es ser capaz de identificar la jugada óptima en cada momento de manera que juegue de forma "inteligente". |
| 21. |
Desarrollo de un juego de naipes en JESS Paloma Fuentes Gutiérrez Diseño de un sistema experto usando JESS. Se implementará el juego “Seises”, en una versión simplificada, con dos palos nada más y cuatro jugadores. |
| SESIÓN 4a: Minería de datos | |
| 22. |
Minería de datos y aplicaciones Fernando Virseda Benito, Javier Román Carrillo Aplicaciones de la minería de datos en diversos ámbitos: deportes, medicina, espaciales, gubernamentales... |
| 23. |
Minería de datos sobre las pruebas de selectividad Vanessa Tejada Muñoz, Alicia Moreno Miguel Se ha realizado un análisis sobre un conjunto de datos, en concreto 18000 datos. Se han estudiado las relaciones que guardan estos datos en base a unos atributos y los casos curiosos que se dan en la relación. |
| 24. |
Análisis de Conducta Mediante Minería de Datos Blanca Galego Pascual, Elena Rábanos Iruela Analizar modelos de conducta de las personas a partir de datos fisiológicos recogidos mediante la medida de sensores. |
| 25. |
Evaluación de Modelos en la Predicción de la Bolsa Humberto Hernández Ansorena, Rico Hario Hardjono Estudio de distintos modelos que nos permitirán obtener predicciones sobre el crecimiento de los valores en la bolsa de Nueva York. |
| 26. |
Realización de un Estimador de Quinielas con un Perceptrón Iñigo Ucero Aristu, Raúl Sesmero Ramos Mediante la técnica de minería de datos pretendemos realizar un programa que sea capaz de estimar los resultados de una quiniela. Para simplificar el proyecto, vamos a tener en cuenta tan sólo los resultados de primera división. |
| 27. |
Análisis de datos electorales Javier Jiménez Dorado, Rubén Gómez-Chacón Camuñas En este artículo vamos a tratar un problema de minería de datos mediante técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado. Se estudia un conjunto de muestras donde están representados los datos electorales de las elecciones de octubre de 2003 a la Asamblea Legislativa de la Comunidad de Madrid. El problema se divide en dos partes bien diferenciadas: Selección de mesas representativas y Análisis de la distribución del voto. Los algoritmos de aprendizaje supervisado que hemos usado han sido los árboles de decisión (decisionStump, j48 y LMT) y perceptrón multicapa. Los algoritmos no supervisados han sido EM (Expectation Maximization) y K-Medias. Al final del artículo hacemos un breve repaso teórico de los mismos. La herramienta utilizada ha sido Weka, un programa de código abierto y que implementa gran variedad de algoritmos de aprendizaje muy útiles en tareas de minería de datos. |
| SESIÓN 4b: Minería de datos | |
| 28. |
Análisis de datos en WEKA - Pruebas de selectividad María García Jiménez, Aránzazu Álvarez Sierra En este trabajo vamos a utilizar la herramienta de minería de datos WEKA para analizar el contenido de un fichero .arff, que contiene las muestras correspondientes a 18802 alumnos presentados a las pruebas de selectividad y los resultados obtenidos en las pruebas. |
| 29. |
Minería de Datos aplicada a un Sitio Web Cristina Núñez Domínguez, Daniel García Arenas En este documento se hace un análisis sobre la minería de datos de uso web y su utilidad en la actualidad, siendo un proceso muy aplicado en empresas (sobre todo) debido a que con la magnitud de datos que se manejan en actualidad es importante disponer de una herramienta que extraiga información oculta de esos datos para que sean de utilidad. En un principio, este documento hace un análisis sobre la minería de datos de uso web, y en una segunda parte se hace un análisis sobre una aplicación específica de minería de datos de uso web, llamada lawerinto.com, poniendo algún ejemplo de su utilidad y funcionamiento. |
| 30. |
Clasificación jerárquica de contenidos Web Miguel María Rodríguez Aparicio, Álvaro Gascón y Marín de la Puente |
| 31. |
Filtrado colaborativo y Sistemas de recomendación Sergio Galán Nieto Los sistemas de recomendación basados en algoritmos de filtrado colaborativo utilizan las valoraciones de los usuarios sobre ciertos elementos del conjunto total para predecir valoraciones en el resto de los elementos y recomendar los de mayor valoración predicha. Este documento ofrece una descripción de los sistemas de filtrado colaborativo. Intenta cubrir los múltiples aspectos que comprenden: Las diversas aproximaciones estadísticas: Basados en modelo, basados en datos. También algunos métodos de evaluación, y los problemas relativos a la implementación. Ademas se presenta información acerca del uso de la librería de filtrado "Taste" que contiene implementaciones de varios algoritmos de filtrado colaborativo. |
| SESIÓN 5: Otros | |
| 32. |
Máquinas conscientes Fernando Ortigosa Barbero, Iñaki Ayensa Posibilidad de conseguir máquinas conscientes, los requisitos que tendrían que cumplir y los avances que se han realizado hasta ahora en este campo. |
| 33. |
Estudio mediante SVM, Boosting y Bootstrap de la relevancia de las regiones funcionales en la activación cerebral Miguel Ángel Rodríguez Jiménez En este Trabajo se ha abordado un problema de minería de datos, en el que se realiza un aprendizaje utilizando algoritmos de búsqueda sobre un conjunto de observaciones empíricas. El objetivo se ha centrado en estudiar la relación que existe entre las activaciones cerebrales visual, motora, cognitiva y auditiva y las diferentes regiones funcionales del cerebro: cerebelo, frontal, occipital, parietal, subcortical y temporal. |
| 34. |
El problema del agua y la inteligencia artificial Inés María Bebea González Las alteraciones del clima y los cambios inducidos por la acción humana afectan y afectarán los recursos de agua dulce a nivel mundial. A su vez, el acceso a los recursos hídricos en determinados territorios es sumamente difícil, llegando a causar la muerte de millones de personas. El agua es además un derecho fundamental, previo a la consecución de otros derechos y al desarrollo de los pueblos. La ingeniería civil actual y las últimas técnicas de la inteligencia artificial son herramientas conocidas y probadas en la gestión de los recursos hídricos como son las redes neuronales (NN) y la lógica difusa (fuzzy logic). ¿Por qué no aplicar la inteligencia artificial al desarrollo? |
| 35. |
Sistemas basados en conocimiento con Robocode: Smarty Javier Jiménez Dorado, Rubén Gómez-Chacón Camuñas En este artículo vamos a tratar un sistema de representación del conocimiento sencillo. Para ello utilizaremos la plataforma gratuita Robocode. El objetivo del trabajo realizado es presentar un esquema de un diseño para un robot que, partiendo de un conocimiento aprendido más la información que va adquiriendo durante el combate, sea capaz de tomar decisiones de cual es la estrategia más conveniente a utilizar en un combate individual, no por equipos. Finalmente se mostrará la explicación de una versión reducida del esquema propuesto así como los resultados. |
| 36. |
Solitario Daniel Taveira Monteiro, Rodrigo Gómez Rodriguez, David Toledo Navarro Nuestra práctica complementaria consiste en la realización de un juego, el solitario. El solitario es un juego determinista (no interviene el azar), en el que para su resolución se ha utilizado un algoritmo de búsqueda con retroceso (racktracking). Para el desarrollo del mismo se ha utilizado el lenguaje de programación java. |
Trabajos del curso 05/06 |
|
|---|---|
| SESIÓN 1 - Juegos de simulación: Robocode | |
| 1. |
ayb.zip,
aybTeam.zip
Ana Lasso de la Vega, Beatriz Martínez Santos |
| 2. |
Definitivo.java
David de Miguel Medina, Pablo Andreu Barásoain |
| 3. |
Simpsons.zip
Sergio Hernández Ruiz, Guillermo Félix Tapia Casellas |
| 4. |
Campanera.java
Jesús Sáez Gómez-Escalonilla |
| 5. |
LocoRobot.java
Jaime de Uriarte de Antonio, Olivia García Robas |
| 6. |
zb.zip
Alejandro Boris Valiente, Zaida Cebrián Jiménez |
| 7. |
SugarRayRobot.java,
SugarRayRobotTeam.java Ramon Andrío Viloria |
| 8. |
LordBot.java
Diego Escalada López, Mario Ramos Benito |
| 9. |
Correton.zip
Fernando García Fernández, Guillermo Ramos Hernández |
| 10. |
CircularRobot.java
Pablo Casas Muñoz, Roberto García Sánchez |
| 11. |
JohnMclaine.java
Alvaro Galán Sánchez, Julio Daniel Pérez Orr |
| 12. |
Porculator.java
Telmo Calle Facal, Ismael Fernández Castellano |
| 13. |
cobarde.java
Fernando García Diez, Carlos Blanco González |
| 14. |
U571.java
Julio Alberto Polo Fernández, Raúl Muñoz Martínez |
| 15. |
TroncoMovil.java
Miguel Ángel Fuente Rodríguez, Pablo Galarza Heredero |
| 16. |
Marvin.java
Aitor Mendaza Ormaza |
| SESIÓN 2a - Minería de datos: Predicción meteorológica | |
| 1. |
Jaime de Uriarte de Antonio, Olivia García Robas
|
| 2. |
Ana Lasso de la Vega, Beatriz Martínez Santos
|
| 3. |
Alvaro Galán Sánchez, Julio Daniel Pérez Orr
|
| 4. |
Jesús Sáez Gómez-Escalonilla
|
| 5. |
Pablo Casas Muñoz, Roberto García Sánchez
|
| 6. |
Telmo Calle Facal, Ismael Fernández Castellano
|
| 7. |
Diego Escalada López, Mario Ramos Benito
|
| 8. |
Sergio Hernández Ruiz, Guillermo Félix Tapia Casellas
|
| 9. |
Julio Alberto Polo Fernández, Raúl Muñoz Martínez
|
| 10. |
Pablo Galarza Heredero, Miguel Angel Fuente Rodriguez
|
| 11. |
Fernando García Diez, Carlos Blanco González
|
| 12. |
Ramon Andrío Viloria
|
| 13. |
Aitor Mendaza Ormaza
|
| SESIÓN 2b - Minería de datos: Diagnóstico en cardiología | |
| 1. |
Fernando García Fernández, Guillermo Ramos Hernández
|
| 2. |
David de Miguel Medina, Pablo Andreu Barásoain
|
| 3. |
Alejandro Boris Valiente, Zaida Cebrián Jiménez
|
Trabajos del curso 04/05 |
|
|---|---|
| SESIÓN 1a - Sistemas expertos | |
| 1. |
Sistema experto "Turismo con Prodigy"
Jesús Martínez Casadiego, Julián Mora Sánchez |
| 2. |
Sistema experto "Concesionario de coches MELEDAVO"
David Gandullo Holgueras, Agustín Cabanas López |
| 3. |
Sistemas expertos y contribución de la IA en proyectos de desarrollo sostenible
Javier González Llorente, Raúl Sánchez Gómez |
| SESIÓN 1b - Programación lógica/planificación | |
| 1. |
Sistema de guiado inteligente en el campus de Getafe de la UC3M
Jesús Martínez Casadiego, Julián Mora Sánchez |
| SESIÓN 2a - Juegos de simulación: Robocode | |
| 1. |
Jessica Rivero Espinosa, David del Valle Agudo
|
| 2. |
Elena Alaña Salazar, Eduardo Fernández Matamala
|
| 3. |
Elisabeth Pérez García, Jorge Carrasco Troitiño
|
| 4. |
Francisca Merchán Higuera, Eduardo Salagaray Cepeda
|
| 5. |
Carlos Rubio Prieto, Juan Santaella Vallejo
|
| SESIÓN 2b - Juegos de simulación: CodeRuler | |
| 1. |
José Pablo Martínez Castaño, Ricardo Lucena Rodríguez
|
| 2. |
Andres Sánchez García, Juan Moreno García-Loygorri
|
| 3. |
Sergio Peñalba López
|
| SESIÓN 2c - Juegos de simulación: carreras de coches con TORCS/RARS | |
| 1. |
Sofía Martínez Andrés, Raúl Alonso Moreno
|
| 2. |
Inmaculada Tomeo Reyes, Marcelo José Collado Martínez
|
| 3. |
Juan Ramón Martín Blanco, Miguel Ángel Herranz Trillo
|
| SESIÓN 3a - Minería de datos: Predicción meteorológica | |
| 1. |
Jaime Mayor Berzal, Roberto Díaz Morales
|
| 2. |
Ramón Fernández Lorenzana, Manuel Asenjo Chacón
|
| 3. |
Ruth Santana Tejero, Aurora Agudo de Carlos, Juan Carlos Alonso Bayall
|
| 4. |
David Panyagua Martín, Juan Carlos Soler Pascual del Pobil
|
| SESIÓN 3b - Minería de datos: Diagnóstico en cardiología | |
| 1. |
Javier García Cámara, Oscar Borja García Canfrán
|
| 2. |
Mª de las Mercedes Núñez Mayor, Abraham Cantalapiedra Puertas
|
| 3. |
Natalia Hernández Yuste, Ana Beatriz Solana Sánchez
|
| 4. |
María Sánchez Romo, Iván Rubio Polo
|
| SESIÓN 3c - Minería de datos: Otros proyectos | |
| 1. |
Reconocimiento de caras empleando redes neuronales
Alfonso Mateos Andaluz, Pablo Borches Juzgado |
| Estudios breves | |
| 1. |
Alan Turing y el premio Loebner
David del Valle Agudo |
| 2. |
Lenguajes de Programación
Jessica Rivero Espinosa |
| 3. |
WordNet
María Sánchez Romo |
| 4. |
Lógica Borrosa/Difusa
Raúl Sánchez Gómez |
| 5. |
Resolución de Problemas y Juegos
Eleña Alaña Salazar |
| 6. |
Algoritmos de los juegos del curso 03-04
Eduardo Salagaray Cepeda |
| 7. |
Algoritmo Minimax y poda alfa-beta
Ana Bea Solana Sánchez |
| 8. |
MYCIN
Juan Santaella Vallejo |
| 9. |
Lenguajes Lógicos
Eduardo Fernández Matamala |
| 10. |
ICAD y CATO
Jessica Rivero Espinosa |
| 11. |
COMPASS
Aurora Agudo de Carlos |
| 12. |
ONCOCIN
David del Valle Agudo |
| 13. |
DENDRAL
Ruth Santana |
| 14. |
SCALIR
Jaime Mayor Berzal |
| 15. |
Dietowin
Eduardo Salagaray Cepeda |
| 16. |
GUIDON
Roberto Díaz |
| 17. |
CLAES
Eleña Alaña Salazar |
| 18. |
Dxplain
Jesus Martinez Casadiego |
| 19. |
Minería de datos en el deporte
Jorge Carrasco Troitiño |
| 20. |
Visión artificial
Elisabeth Pérez García |
| 21. |
Robótica
Jaime Mayor Berzal |
| 22. |
Algoritmos evolutivos y algoritmos genéticos
Alfonso Mateos Andaluz |
| 23. |
Sistemas emergentes
Paqui Merchán Higuera |
| 24. |
La emoción en IA
Eduardo Fernández Matamala |
| 25. |
Millibots
Juan Moreno Garcia-Loygorri |
| 26. |
Web semántica
Natalia Hernández Yuste |
| 27. |
Aplicación en redes de comunicaciones
Pablo Borches Juzgado |
Trabajos del curso 03/04 |
|
|---|---|
| SESIÓN 1 - Sistemas expertos | |
| 1. |
Celestino - sistema experto para encontrar a tu pareja ideal
Julio F. Borreguero Ballesteros, Eduardo García Ballestero |
| 2. |
Sistema experto en clasificación de plantas
David Gómez Alba |
3. |
Sistema experto en turismo
Alberto Castro Hinojosa, María Sánchez Labrador |
| 4. |
Sistema experto en Prolog de reconocimiento de setas
Héctor Pérez Martín, Laura Asenjo Manzano |
| 5. |
AWA: Advanced-Wine-Advisor: Sistema experto en vinos
Jesús Fernández Benito, José Luis Frías Hidalgo |
| 6. |
Celestino
Juan Carlos Álvarez Mateos, David Júlvez Estrada, Raúl Retuerto Ramos |
| SESIÓN 2 - Programación lógica/planificación | |
| 1. |
Planificador de rutas de Metro con aprendizaje
Pablo Jiménez Bermejo, Aitor Rubio Elguea |
| 2. |
Estudio de la red de metro y cercanías RENFE mediante el lenguaje PROLOG
Alberto Martín Ascensión, Fernando Sánchez Sánchez |
| 3. |
Guía del Metro de Madrid
Mónica García Serrano, Antonio Miguel Varillas Hernández |
| SESIÓN 3 - Juegos | |
| 1. |
El juego de la escoba
Rubén Grande Baquero |
| 2. |
Juego de las Damas
Isidro García del Amo, Carlos Arias Fernández |
| 3. |
Blackjack
Ignacio Ribas Ramos, Miguel Flecha Lozano |
| 4. |
Las cuatro en raya
Javier Martín Manzano, Alejandro Bárcena Berzosa |
| 5. |
Agentes software y simulación de guerras de robots: Robocode
Juan Manuel Carrero Leal, Alberto Heredia García, Carlos Lapuente Iribas |
| 6. |
Juego de adivinación de animales (con aprendizaje)
Inmaculada Luengo López, Mª Esther Martín Rebollo |
| 7. |
Dominó
María Herrero Torres, Luis M. Corrales Ávila |
| 8. |
Diseño de un Expert-Juego con CLIPS: las siete y media
Elena A. Álvarez Conde |
| SESIÓN 4 - Minería de datos: Introducción | |
| 1. |
Aprendizaje y minería de datos
Raquel Blázquez García, Fernando Delicado Huelva, M.Carmen Domínguez González |
| 2. |
Minería de datos con Weka
Julio Escribano Barreno |
| 3. |
Minería de datos
Luis Javier Duque Cuadrado |
| 4. |
Comparación de algoritmos de clasificación para datos nominales y numéricos
Ana Mª García Díez, Mª de Guadalupe Gadella Melgar |
| 5. |
Minería de datos con Weka
Francisco Ferrero Mateos, Mª Jesús Martínez Vega |
| 6. |
Minería de datos con Weka
Sergio Hurtado Camarasa, Juan Luis Carrillo Arroyo |
|
Última Revisión: |
|
|