DADES IDENTIFICATIVES 2012_13
Assignatura (*) GESTIÓ DEL CONEIXEMENT Codi 17012211
Ensenyament
Enginyeria Informàtica (1997)
Cicle 2n
Descriptors Crèd. Crèd. teoria Crèd. pràctics Tipus Curs Període
6 6 0 Optativa Primer
Llengua d'impartició
Anglès
Departament Enginyeria Informàtica i Matemàtiques
Coordinador/a
RIAÑO RAMOS, DAVID
Adreça electrònica david.riano@urv.cat
Professors/es
RIAÑO RAMOS, DAVID
Web
Descripció general i informació rellevant The objective is to introduce the student in the world of knowledge management, the methodologies, the techniques and the tools to capture, to validate and to use knowledge. Among these techniques, we will put special attention in some ones coming from the area of Data Mining. These are useful to take conclusions from the intelligent analysis of the data and, therefore, as a support to decision making.

Competències
Codi  

Objectius d'aprenentatge
Objectius Competències
Aprendre els aspectes rellevants de la gestió del coneixement. A7
A20
B9
B11
B12
B13
B15
Aprendre els models actuals de representació del coneixement. A19
A20
B1
B2
B3
Utilitzar tècniques i eines per a la gestió del coneixement. A15
B11
B12
B13
Conèixer l'ús de la mineria de dades en la gestió del coneixement. A19
B12
C1
Familiaritzar-se amb l'ús pràctic d'una eina de gestió del coneixement. A20
B3
B5
B9
B12
B14
B15
C2
C4

Continguts
Tema Subtema
Introduction to Knowledge Management Description and Objectives
Knowledge Management Model
Data, Information, Knowledge, etc.
Sorts of Knowledge and Representations
Knowledge Engineering
First and Second Knowledge Management Generations A Brief History of Computer-Based Knowledge Management
First Generation Knowledge Management
a) Knowledge Repositories
b) Document Management
c) Data Mining
Second Generation Knowledge Management
a) The Knowledge Life Cycle
b) Knowledge Audit
c) Knowledge Maps
Knowledge Representation Standards Ontologies
Introduction to CommonKADS
Introduction to Protege
Other tools
Knowledge in the Web: HTML, XML, RDF, OWL
Semantic Web
Techniques and tools for Knowledge Management Scope of the Techniques and Tools
Information Retrieval Techniques and Tools
Artificial Intelligence Techniques and Tools
Other Techniques and Tools
Introduction to Data Mining Data mining in KDD and in Knowledge Management
Modeling Structures
Algorithms for Data Mining
Validation processes
Data Mining tools

Planificació
Metodologies  ::  Proves
  Competències (*) Hores a classe Hores fora de classe (**) Hores totals
Activitats Introductòries
1 0 1
 
Sessió Magistral
29 50.75 79.75
Resolució de problemes, exercicis a l'aula ordinària
22.5 22.5 45
 
Atenció personalitzada
2 0 2
 
Proves objectives de preguntes curtes
7.5 15 22.5
 
(*) En el cas de docència no presencial, són les hores de treball amb suport vitual del professor.
(**) Les dades que apareixen a la taula de planificació són de caràcter orientatiu, considerant l’heterogeneïtat de l’alumnat

Metodologies
Metodologies
  Descripció
Activitats Introductòries Presentació dels professors. Presentació dels objectius de l’assignatura, dels continguts, la metodologia docent, forma d’avaluació i material de referència a utilitzar durant el curs.
Sessió Magistral El professor explicarà els continguts bàsics de l’assignatura amb exemples. Posant a disposició de l’alumne tot el material que necessiti per a l’estudi de la matèria.
Resolució de problemes, exercicis a l'aula ordinària En equips s’estudiarà una eina per a la gestió del coneixement amb la qual es farà un treball pràctic. Caldrà lliurar el resultat del treball al professor.
Atenció personalitzada Sis hores de consulta setmanals a disposició de l'alumne.

Atenció personalitzada
 
Atenció personalitzada
Resolució de problemes, exercicis a l'aula ordinària
Descripció
Per fer el seguiment de l'assignatura, però més concretament per facilitar la realització de les pràctiques al laboratori el professor posarà a disposició de l'alumne 6h setmanals d'atenció personalitzada en hores de consultes.

Avaluació
  Descripció Pes
Resolució de problemes, exercicis a l'aula ordinària Durant el curs es faran diverses proves parcials. 50%
Proves objectives de preguntes curtes Proves objectives de preguntes curtes bisetmanals de 30min cadascuna. Es dedicarà una d'aquestes proves (que serà de 2h) a avaluar el contingut total de l'assignatura. 50%
 
Altres comentaris i segona convocatòria

L'assignatura pot ser aprovada en segona convocatòria.


Fonts d'informació

Bàsica Riaño, D., Apunts del curs, moodle, anualment
Liebowitz, J., Knowledge Management, CRC Press, 2001
Davenport, T.H., Prusak L., Working Knowledge, Harvard Business School Press, 2000

Complementària Liebowitz, J., Knowledge Management Handbook, Knowledge Management Handbook, 1999
McElroy, M.W., The New knowledge management, Butterworth-Heinemann, 2003

Recomanacions

Assignatures que es recomana cursar simultàniament
VISUALITZACIÓ CIENTÍFICA/17012209
INTEL·LIGÈNCIA ARTIFICIAL II/17012008

Assignatures que es recomana haver cursat prèviament
INTEL·LIGÈNCIA ARTIFICIAL I/17012004
(*)La Guia docent és el document on es visualitza la proposta acadèmica de la URV. Aquest document és públic i no es pot modificar, llevat de casos excepcionals revisats per l'òrgan competent/ o degudament revisats d'acord amb la normativa vigent