DADES IDENTIFICATIVES 2010_11
Assignatura (*) INTEL·LIGÈNCIA ARTIFICIAL Codi 175171106
Ensenyament
Intel·ligència Artificial (2006)
Cicle 2n
Descriptors Crèd. Tipus Curs Període
4.5 Obligatòria Primer Únic anual
Llengua d'impartició
Anglès
Departament Enginyeria Informàtica i Matemàtiques
Coordinador/a
MORENO RIBAS, ANTONIO
Adreça electrònica antonio.moreno@urv.cat
lucas.marin@urv.cat
Professors/es
MORENO RIBAS, ANTONIO
MARÍN ISERN, LUCAS
Web http://moodle.urv.cat
Descripció general i informació rellevant Introducció a diversos camps de la Intel·ligència Artificial, especialment la planificació i el raonament aproximat.

Competències
Tipus A Codi Competències Específiques
  Recerca
  AR5 Redactar documentació científica.
  AR10 Analitzar, dissenyar i desenvolupar sistemes robotitzats i intel·ligents.
  AR12 Aplicar metodologies de la intel·ligència artificial.
Tipus B Codi Competències Transversals
  Comú
  BC1 Creativitat. Desenvolupar idees i projectes originals
  BC4 Resoldre problemes de manera efectiva.
  BC5 Transferibilitat. Aplicar coneixements i habilitats en entorns nous o no familiars i en contextos multidisciplinars relatius a la seva àrea específica
  BC6 Actuar amb un esperit crític i responsable.
  BC13 Aprendre a aprendre.
  BC15 Promoure una actitud orientada a la motivació per la qualitat.
Tipus C Codi Competències Nuclears
  Comú
  CC1 Domini de l’expressió i la comprensió del/s idioma/es estrangers per al desenvolupament professional derivat del curs del postgrau.
  CC2 Ús de les eines específiques de TIC per al desenvolupament professional derivat del curs de postgrau.
  CC4 Desenvolupament d’habilitats informacionals

Objectius d'aprenentatge
Objectius Competències
Comprendre els fonaments de la Intel·ligència Artificial. AR12
BC5
Solucionar problemes de planificació amb algorismes i heurístiques pròpies de la Intel·ligència Artificial AR10
AR12
BC4
BC5
BC6
BC15
CC1
CC2
CC4
Conèixer les possibilitats i limitacions de la Intel·ligència Artificial. AR10
AR12
BC4
BC5
BC6
CC1
CC2
CC4
Utilitzar manuals sobre els llenguatges de programació. BC13
CC1
CC2
Descomposar un problema en termes de cerca en un espai d'estats. AR12
BC4
BC6
Argumentar els resultats pràctics obtinguts comparant-los amb la teoria estudiada. AR5
AR12
BC1
BC4
CC1
CC2
Formalitzar i raonar en lògica difusa. AR10
AR12
BC1
BC4

Continguts
Tema Subtema
Sistemes experts amb raonament aproximat (23 hs) Lògica difusa i raonament basat en regles difuses.
Introducció als mètodes de planificació. (22 hs) Tècniques avançades de cerca amb planificació.

Planificació
Metodologies  ::  Proves
  Competències (*) Hores a classe Hores fora de classe (**) Hores totals
Activitats Introductòries
1 0 1
 
Sessió Magistral
25 37.5 62.5
Pràctiques a través de TIC en aules informàtiques
15 30 45
 
Atenció personalitzada
1 0 1
 
Proves objectives de preguntes curtes
4 0 4
 
(*) 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 de l'assignatura.
Sessió Magistral Presentació i explicació dels continguts amb suport multimèdia.
Pràctiques a través de TIC en aules informàtiques Sessions de desenvolupament pràctic dels continguts, consistents en implementar els algorismes i mètodes estudiats.

Atenció personalitzada
 
Pràctiques a través de TIC en aules informàtiques
Sessió Magistral
Descripció
Els professors tindran un horari de consultes per atendre els dubtes dels estudiants, referents a qualsevol de les activitats del curs. Si es creu adient, es dedicarà alguna de les hores de classe a atenció personalitzada.

Avaluació
  Descripció Pes
Pràctiques a través de TIC en aules informàtiques Exercicis pràctics sobre els temes del curs. 50
Proves objectives de preguntes curtes Preguntes i exercicis sobre els continguts del curs. 50
 
Altres comentaris i segona convocatòria

S'avaluaran els 2 blocs del curs de forma independent.


Fonts d'informació

Bàsica Russell, Norvig, Inteligencia Artificial, un enfoque moderno, Prentice-Hall, 1995

Complementària

Recomanacions

Assignatures que en continuen el temari
INTEL·LIGÈNCIA ARTIFICIAL II/17012008


 
Altres comentaris
Es recomana cursar l'assignatura d'Intel·ligència Artificial d'Enginyeria Tècnica en Informàtica de Gestió (obtindreu coneixements bàsics de tècniques de IA).
(*)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