Requisitos Previos

Es recomendable que el alumno haya adquirido las competencias
correspondientes a las materias de los semestres anteriores

Recomendaciones

La principal recomendación es que el alumno implemente en el lenguaje de programación correspondiente todos los ejercicios que se tratan en la asignatura. 
Además, se recomienda al alumno la asistencia a las clases, así como el estudio y el trabajo continuado sobre los contenidos de la asignatura.
La asistencia a tutorías presenciales y las consultas virtuales, permiten resolver las dudas planteadas durante el estudio y facilitan la realización de las actividades semanales propuestas en la asignatura.
El material facilitado al alumno a través del campus virtual constituye la base para desarrollar los contenidos de cada tema, pero se hace necesario la consulta de dudas y el estudio en profundidad de los distintos contenidos utilizando la bibliografía recomendada en la asignatura.

Documento	Primer Apellido	Segundo Apellido	Nombre	Categoria
45337574C	CABRERA	SANCHEZ	JUAN FRANCISCO	PROFESOR/A SUSTITUTO/A INTERINO/A
44965478H	DELGADO	PEREZ	PEDRO	PROFESOR/A TITULAR DE UNIVERSIDAD
75561140E	GUERRERO	LEBRERO	MARIA DE LA PAZ	PROFESOR/A TITULAR DE UNIVERSIDAD
33377956B	GUERRERO	VÁZQUEZ	ELISA	PROFESORA TITULAR DE UNIVERSIDAD

Id. Compentencia	Orden	ID	Resultado formación y aprendizaje	Competencia
19320	3	C15	Conocimiento y aplicación de los principios fundamentales y técnicas básicas de los sistemas inteligentes y su aplicación práctica.	COMPETENCIA ESPECÍFICA
19329	2	CG08	Conocimiento de las materias básicas y tecnologías, que capaciten para el aprendizaje y desarrollo de nuevos métodos y tecnologías, así como las que les doten de una gran versatilidad para adaptarse a nuevas situaciones.	COMPETENCIA GENERAL
33128	2	CB2	Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio	COMPETENCIA GENERAL
33131	2	CB5	Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía	COMPETENCIA GENERAL
33132	4	CT1	Trabajo en equipo: capacidad de asumir las labores asignadas dentro de un equipo, así como de integrarse en él y trabajar de forma eficiente con el resto de sus integrantes	COMPETENCIA TRANSVERSAL

ID/ Orden	Resultado
1	Conocer los fundamentos básicos de la Inteligencia Artificial, los Agentes Inteligentes, su evolución histórica y sus áreas de aplicación.
2	Realizar la representación del conocimiento humano de acuerdo a formalismos lógicos y estructurados de representación .
3	Saber realizar inferencias sobre los sistemas implementados para obtener nuevo conocimiento.
4	Realizar la formalización de problemas de búsqueda utilizando la información específica del dominio del problema.
5	Conocer y saber aplicar las estrategias más adecuadas para la resolución de problemas basados en búsqueda de la solución en espacios de estados.
6	Implementar correctamente los algoritmos desarrollados en un lenguaje de programación.

Total de actividades de docencia presencial:

Total de otras actividades:

Total de la asignatura:

Tipo actividad formativa	Código	Descripción	Horas	Detalle
1	01	Teoría	24	Impartición de los contenidos teóricos y resolución de cuestiones y ejercicios sencillos que ilustren dichos contenidos.
2	02	Prácticas, seminarios y problemas	12	Realización de problemas sobre los distintos tópicos de la asignatura.
3	03	Prácticas de informática	24	Implementación de los métodos tratados en teoría utilizando un lenguaje de programación.
10	10	Actividades formativas no presenciales	86,00	Realización de tareas de teoría y práctica propuestas que serán realizadas de forma individual o en grupos.
12	12	Actividades de evaluación	4,00	Examen final de la asignatura

Procedimientos de Evaluación

ID/ Orden	Tarea / Actividad	Medios, Técnicas e Instrumentos	Ponderación
1	Examen: podrá incluir preguntas sobre los contenidos impartidos en la asignatura (teoría, seminarios y prácticas), así como planteamientos de problemas y propuestas de implementaciones en el lenguaje de programación correspondiente a cada bloque temático.	Los exámenes serán realizados en las correspondientes convocatorias oficiales de exámenes.	90 %
2	Realización de cuestionarios sobre los contenidos teórico-prácticos estudiados en la asignatura.	A través de cuestionarios que se realizarán en cada sesión de laboratorio. Preferentemente se utilizarán los recursos del campus virtual para plantear las preguntas y recoger las respuestas de los alumnos.	10 %

Criterios de Evaluación

La evaluación constará de la realización de un examen en la convocatoria correspondiente, así como la entrega y realización a lo largo del curso de las prácticas y cuestionarios requeridos para cada bloque temático.

El examen se podrá calificar con una puntuación máxima de 9 sobre 10 puntos.
La asistencia presencial a clase de prácticas, junto con la entrega  de los ejercicios durante las sesiones prácticas constituye un requisito indispensable para poder realizar los cuestionarios correspondientes (durante las mismas sesiones prácticas), los cuales se calificarán con hasta 1 punto sobre 10, cuando al menos se haya hecho entrega del 80%.

Por tanto, la calificación final de la asignatura constará de las calificaciones obtenidas en el examen, con un peso del 90% del total y de los cuestionarios, que supone el 10% restante. 

En cualquier caso, será necesario obtener al menos un 4 sobre 10 en el examen, para poder optar a superar la asignatura. En caso de no obtener un 4 sobre 10 en el examen, el alumno suspenderá la asignatura y la calificación final será calculada según lo dispuesto en el Reglamento de Evaluación vigente.

El alumno tendrá derecho a una prueba de evaluación global en las convocatorias del curso según lo dispuesto en el Reglamento de Evaluación vigente. Esta prueba constará de un examen calificable con hasta 10 puntos sobre 10. 

En cualquier modalidad de evaluación, se valorarán los siguientes aspectos: 
- Correcta expresión escrita. 
- Claridad y precisión en la resolución de los problemas planteados. 
- Corrección en la solución de los problemas. 
- Adecuada aplicación de los conocimientos teóricos a la práctica. 
- Uso de un buen estilo de programación. 
- Documentación de programas. 
- Corrección, claridad y eficiencia de los programas. Adecuación a los principios de la materia en cuestión.

La copia total o parcial de exámenes o prácticas, así como cualquier otro tipo de fraude detectado por los profesores, podrá ser motivo de SUSPENSO INMEDIATO (0)  para todos los implicados, sea cual fuere su papel. 
Durante la realización de las pruebas de evaluación el alumno no podrá llevar consigo, ni estar al lado, ni utilizar ningún tipo de dispositivo electrónico (teléfonos, relojes, ordenadores, etc.) que no haya sido previamente autorizado por los profesores, incluso aunque estén apagados. Cualquier incumplimiento de esta norma puede ser motivo de SUSPENSO INMEDIATO (0) en la convocatoria en curso.

Los alumnos son responsables de proteger sus ficheros y datos personales, incluyendo sus contraseñas de acceso al correo electrónico y al campus virtual.

El campus virtual será el medio donde se publicará el material docente, calificaciones, convocatorias, etc. En general, se publicará toda la información necesaria, constituyendo una fuente oficial de comunicación entre profesorado y alumnado. Esto implica la obligación diaria de revisar el estado del aula virtual, para tener conocimiento en el plazo adecuado de todo lo relacionado con la asignatura.

ID/ Orden	Temario	Descripción
1	1. INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL 1.1. Definición y conceptos básicos en IA 1.2. Revisión Histórica 1.3. Áreas de Aplicación 1.4 Aprendizaje Automático 1.5 Estado actual de la materia
2	2. TÉCNICAS DE BÚSQUEDA 2.1 Búsqueda No Informada 2.2. Búsqueda Heurística Búsqueda Voraz y Algoritmo A* Búsqueda Gradiente y Haz Local 2.3 Búsqueda entre Adversarios Evaluación minimax Poda alfa-beta
3	3. REPRESENTACIÓN DEL CONOCIMIENTO 3.1 Introducción a las principales técnicas de representación del conocimiento 3.2 Agentes Inteligentes basados en reglas Mecanismos de Inferencia Técnicas de Equiparación Resolución de Conflictos

Bibliografía

Bibliografía Básica

RUSSELL, S. y NORVIG, P.(2003): Artificial Intelligence: A Modern Approach. Prentice Hall, 2003.
BORRAJO D., JURISTO N., MARTÍNEZ V. y PAZOS J.(1993): Inteligencia Artificial. Métodos y Técnicas. Centro de Estudios Universitarios Ramón Areces, Madrid, 1993.
GIARRATANO J., RILEY G. (2001): Sistemas expertos: principios y programación. Thomsom, 2001.
CALVO CUENCA A., GARCÍA MARTÍNEZ C., GONZÁLEZ ESPEJO P., ROMERO MORALES C. y VENTURA SOTO S. (2008). Programación en lenguaje CLIPS. Ed. universitaria Ramón Areces, 2ª edición, Madrid.

Bibliografía Específica

WINSTON, P. H. (1994): Inteligencia Artificial. 3ª Edición, Addison-Wesley Iberoamericana, Wilmington, Delaware, EE.UU.
PALMA MÉNDEZ T., MARÍN MORALES R. (2008): Inteligencia artificial: métodos, técnicas y aplicaciones. McGraw-Hill, 2008.
NILSSON N (2001): Inteligencia Artificial: Una nueva síntesis. McGrawHill, 2001.
RICH, E. and KNIGHT, K., (1997): Inteligencia artificial. McGraw-Hill Interamericana, 1997.
FERNÁNDEZ S., GONZÁLEZ J. y MIRA J. (2003):Problemas Resueltos de Inteligencia Artificial Aplicada. Búsqueda y Representación. Pearson, Madrid.

Bibliografía Ampliación

ESCOLANO F., CAZORLA M.A. , ALFONSO M.I., COLOMINA O.  y LOZANO M.A. (2003): Inteligencia Artificial. Modelos, Técnicas y Áreas de Aplicación. Thomson, Madrid, 2003.
NORVIG P. (1992): Paradigms of AI programming: Case studies in Common Lisp.      
GABBAY D. M. (1998): Handbook of logic in artificial intelligence and logic programming. Clarendon, Oxford, 1998.

UniversidaddeCádiz

Programa Docente de 21714013 - INTELIGENCIA ARTIFICIAL