Programa Docente de 21714031 - SISTEMAS INTELIGENTES
- Idioma
- Modo Impartición
- Nivel Requerido
| Documento | Primer Apellido | Segundo Apellido | Nombre | Categoria | Coordinador |
|---|---|---|---|---|---|
| 33377956B | GUERRERO | VÁZQUEZ | ELISA | PROFESORA TITULAR DE UNIVERSIDAD |
| Id. Compentencia | Orden | ID | Resultado formación y aprendizaje | Competencia |
|---|---|---|---|---|
| 29054 | 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 |
| 29055 | 3 | CO04 | Capacidad para conocer los fundamentos, paradigmas y técnicas propias de los sistemas inteligentes y analizar, diseñar y construir sistemas, servicios y aplicaciones informáticas que utilicen dichas técnicas en cualquier ámbito de aplicación | COMPETENCIA ESPECÍFICA |
| 29056 | 3 | CO05 | Capacidad para adquirir, obtener, formalizar y representar el conocimiento humano en una forma computable para la resolución de problemas mediante un sistema informático en cualquier ámbito de aplicación, particularmente los relacionados con aspectos de computación, percepción y actuación en ambientes o entornos inteligentes | COMPETENCIA ESPECÍFICA |
| 33156 | 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 |
Profundizar en las componentes básicas de un Sistema Inteligente a través de la descripción e identificación de problemas de optimización y búsqueda. |
| 2 |
Definir modelos de resolución de problemas de satisfacción de restricciones, y analizar el uso de la búsqueda heurística en la resolución de estos problemas. |
| 3 |
Conocer y saber aplicar las principales metaheurísticas basadas en trayectorias, tales como enfriamiento simulado y búsqueda tabú. |
| 4 |
Conocer y saber aplicar las principales metaheurísticas basadas en poblaciones, tales como algoritmos genéticos y cúmulos de partículas. |
| 5 |
Revisar distintos modelos de representación de conocimiento y saber determinar el modelo más apropiado de acuerdo al conocimiento adquirido. |
| 6 |
Conocer los distintos modelos con conocimiento impreciso o incierto de representación del conocimiento. |
| 8 |
Conocer y saber manipular el comportamiento bajo incertidumbre. |
| Tipo actividad formativa | Código | Descripción | Horas | Detalle |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 01 | Teoría | 20 |
Impartición de los contenidos teóricos y resolución de cuestiones y ejercicios sencillos que ilustren dichos contenidos. |
| 2 | 02 | Prácticas, seminarios y problemas | 10 |
Realización de problemas sobre los distintos tópicos de la asignatura. |
| 3 | 03 | Prácticas de informática | 30 |
Implementación de los métodos estudiados 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 |
| 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 final |
Examen final por escrito. |
90 % |
| 2 |
Ejercicios Prácticos Evaluables |
Implementaciones por ordenador |
10 % |
| ID/ Orden | Temario | Descripción |
|---|---|---|
| 1 |
1. Técnicas Avanzadas de Optimización y Búsqueda |
|
| 2 |
2. Representación del Conocimiento e Incertidumbre |