Requisitos Previos

Recomendaciones

Se recomienda al alumno la asistencia a las clases, así como el estudio y el trabajo continuado sobre los contenidos de la asignatura.
Se recomienda disponer de un ordenador personal para poder trabajar en casa la implementación de los ejercicios propuestos, así como de conexión a Internet para poder acceder al campus virtual de la asignatura. 
Se recomienda la utilización de las horas de tutorías, tanto presenciales como virtuales, de forma que se puedan resolver las dudas planteadas durante el estudio y 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, pero se hace necesario la consulta de dudas y el estudio en profundidad de los distintos tópicos utilizando la bibliografía recomendada en la asignatura.

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.

Total de actividades de docencia presencial:

Total de otras actividades:

Total de la asignatura:

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 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 final	Examen final por escrito.	90 %
2	Ejercicios Prácticos Evaluables	Implementaciones por ordenador	10 %

Criterios de Evaluación

La evaluación se realiza a través de la realización y entrega de las PRACTICAS de la asignatura y un examen final.
La calificación final se calcula como:
CALIFICACION = 0.1*PRACTICAS + 0.9*EXAMEN_FINAL

El alumno tendrá derecho a una prueba de evaluación global según el Reglamento de Evaluación vigente. Esta prueba constará de un examen calificable con hasta 10 puntos sobre 10. 


En la resolución de cuestiones y problemas prácticos, así como la implementación de programas y realización del examen final se valorarán los siguientes aspectos: 
- Cumplimiento de las diferentes actividades prácticas en plazo y/o forma. 
- Correcta expresión escrita. 
- Claridad y precisión en el proceso de resolución de ejercicios. 
- 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.

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

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   para todos los implicados, sea cual fuere su papel. En particular, se informa de que las entregas electrónicas podrán almacenarse durante un plazo de 5 años para ulteriores comprobaciones.
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, 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 en la convocatoria en curso.

ID/ Orden	Temario	Descripción
1	1. Técnicas Avanzadas de Optimización y Búsqueda 1.1 Problemas de Satisfacción de Restricciones (PSR) Backtracking Arco Consistencia en PSR 1.2 Metaheurísticas basadas en trayectorias Estrategia Annealing Estrategia Tabú 1.3 Metaheurísticas basadas en poblaciones Algoritmos Genéticos Cúmulos de Partículas Otros métodos de optimización 1.4 Optimización Multiobjetivo
2	2. Representación del Conocimiento e Incertidumbre 2.1 Sistemas Basados en Reglas 2.2 Sistemas de Regresión y Clasificación 2.3 Sistemas Difusos

Bibliografía

Bibliografía Básica

1. How to Solve It: Modern Heuristics, 2nd Ed. Zbigniew, Michalewicz, David B. Fogel. Springer, 2004.    
2. Inteligencia Artificial: Un Enfoque Moderno. Stuart Russell y Peter Norvig 2ª Edición. Pearson-Prentice Hall, Madrid 2005.
3. Metaheuristics. From design to implementation. El-Ghazali Talbi (Wiley 2009)

Bibliografía Específica

1. Handbook of Evolutionary Computation.T. Bäck, D. Fogel, and Z. Michalewicz. IOP Publishing and Oxford University Press, New York and Bristol (UK), 1997.
2. Introduction to Fuzzy Logic using MATLAB (2010) S.N. Sivanandam, S. Sumathi , S. N. Deepa

Bibliografía Ampliación

1. Artificial Intelligence: Structures and Strategies for Complex Problem Solving, Sixth Ed. George. F. Luger. Pearson International Edition, 2009.   
2. Inteligencia artificial e ingeniería del conocimiento. Pajares Martin-Sanz, Gonzalo y Santos Peñas, Matilde. Editorial ra-ma, 2005.   
3. Inteligencia Artificial: Una nueva síntesis. Nils Nilsson. McGrawHill, Madrid 2001.

Comentarios / Observaciones Adicionales

Esta asignatura trabajará la competencia en otros valores (de carácter complementario para el desarrollo curricular) "CV8. Desarrollo de competencias idiomáticas, y en especial de las más específicas de la titulación." con 2 créditos ECTS dentro del Programa de Enseñanza Bilingüe (AICLE) de la Escuela Superior de Ingeniería, utilizando como lengua vehicular el inglés.

UniversidaddeCádiz

Programa Docente de 21714031 - SISTEMAS INTELIGENTES