Inteligencia Artificial
Código: 101764 Créditos ECTS: 6| Titulación | Tipo | Curso | Semestre |
|---|---|---|---|
| 2501232 Empresa y Tecnología | OT | 4 | 2 |
| 2501233 Gestión aeronáutica | OB | 2 | 2 |
Contacto
- Nombre:
- Robert Benavente Vidal
- Correo electrónico:
- robert.benavente@uab.cat
Uso de idiomas
- Lengua vehicular mayoritaria:
- catalán (cat)
- Algún grupo íntegramente en inglés:
- No
- Algún grupo íntegramente en catalán:
- No
- Algún grupo íntegramente en español:
- No
Otras observaciones sobre los idiomas
Las clases de teoria y problemas se impartirán en catalán. Las prácticas se impartirán mayoritariamente en español.Prerequisitos
Para poder hacer las prácticas de la asignatura es necesario tener los conocimientos adecuados de programación en lenguaje Python que se proporcionan en Fundamentos de Informática y en Informática Avanzada.
Por lo tanto, EN CASO DE NO HABER SUPERADO LA ASIGNATURA DE FUNDAMENTOS DE INFORMÁTICA PREVIAMENTE Y/O NO TENER PREVISTO MATRICULARSE DE INFORMÁTICA AVANZADA EN EL CURSO 2020-2021 SE RECOMIENDA FIRMEMENTE NO MATRICULARSE DE ESTA ASIGNATURA.
Para la parte teórica de la asignatura, también son necesarios unos conocimientos mínimos de estadística (1er curso) y álgebra (2º curso).
En el caso de los estudiantes del grado de Empresa y Tecnología, se recomienda haber superado las asignaturas de su grado equivalentes a las mencionadas por los estudiantes de Gestión Aeronáutica.
Objetivos y contextualización
Los objetivos de la asignatura se pueden resumir en:
- Describir las áreas más importantes de la inteligencia artificial
- Describir las técnicas básicas de representación del conocimiento, aprendizaje y búsqueda para la resolución de problemas
- Reconocer situaciones donde la aplicación de la inteligencia artificial puede ser adecuada para solucionar un problema del sector aeronáutico
- Analizar el problema a resolver y diseñar la solución óptima aplicando las técnicas aprendidas
- Programar los algoritmos básicos para solucionar los problemas propuestos
- Evaluar los resultados de la solución implementada y valorar las posibles mejoras
- Defender y argumentar las decisiones tomadas en la solución de los problemas propuestos
Competencias
- Empresa y Tecnología
- Capacidad de trabajar en equipo.
- Desarrollar estrategias de aprendizaje autónomo.
- Encontrar soluciones algorítmicas y utilizar las herramientas de programación adecuadas para su implementación en el entorno de una organización.
- Proponer, analizar, validar y mantener soluciones informáticas en el contexto de una organización empresarial.
- Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía.
- Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado.
- Gestión aeronáutica
- Aplicar herramientas software específicas para la resolución de problemas propios del sector aeronáutico.
- Comunicación.
- Disponer de los fundamentos de matemáticas, economía, tecnologías de la información y psicología de las organizaciones y del trabajo, necesarios para comprender, desarrollar y evaluar los procesos de gestión de los distintos sistemas presentes en el sector aeronáutico.
- Hábitos de pensamiento.
- Hábitos de trabajo personal.
- Trabajo en equipo.
Resultados de aprendizaje
- Aplicar eficientemente la programación imperativa.
- Aplicar los sistemas expertos adecuados para ayudar a tomar decisiones y resolver problemas en el sector aeronáutico.
- Aplicar los sistemas expertos adecuados para la ayuda a la toma de decisiones y a la resolución de problemas en el sector aeronáutico.
- Asumir y respetar el rol de los diversos miembros del equipo, así como los diferentes niveles de dependencia del equipo.
- Asumir y respetar el rol de los diversos miembros del equipo, así como los distintos niveles de dependencia del mismo.
- Comprender los métodos básicos de representación de la información, aprendizaje y búsqueda para la resolución de problemas.
- Comunicar eficientemente de forma oral y/o escrita conocimientos, resultados y habilidades, tanto en entornos profesionales como ante públicos no expertos.
- Desarrollar el pensamiento científico.
- Desarrollar estrategias de aprendizaje autónomo.
- Desarrollar la capacidad de análisis, síntesis y prospectiva.
- Gestionar el tiempo y los recursos disponibles. Trabajar de forma organizada.
- Gestionar el tiempo y los recursos disponibles. Trabajar de manera organizada.
- Hacer un uso eficiente de las TIC en la comunicación y la transmisión de ideas y resultados.
- Hacer uso eficiente de las TIC en la comunicación y transmisión de ideas y resultados.
- Trabajar cooperativamente.
- Trabajar de forma autónoma.
- Trabajar de manera autónoma.
Contenido
TEMA 1: INTRODUCCIÓN
- Conceptos básicos
- Historia de la inteligencia artificial
- Agentes inteligentes
TEMA 2: RESOLUCIÓN DE PROBLEMAS Y BÚSQUEDA
- Búsqueda no informada
- Búsqueda informada
- Búsqueda local
- Búsqueda para satisfacción de restricciones
TEMA 3: REPRESENTACIÓN DEL CONOCIMIENTO
- Fundamentos de lógica
- Sistemas basados en reglas
- Razonamiento con incertidumbre
TEMA 4: APRENDIZAJE
- Selección y representación de características
- Aprendizaje supervisado
- Aprendizaje no supervisado
TEMA 5: INTELIGENCIA ARTIFICIAL DISTRIBUIDA Y SISTEMAS MULTIAGENTE
- Introducción a los sistemas multiagente
Metodología
La plataforma Caronte (http://caronte.uab.cat) será la herramienta habitual de intercambio de información entre profesores y estudiantes. Todos los materiales e informaciones relacionados con el desarrollo de la asignatura se publicarán en esta plataforma.
Las actividades que se llevarán a cabo en la asignatura se organizan de la siguiente manera:
Clases de teoría
Se seguirán dos metodologías principales:
- Clase magistral participativa en la que se expondrán los principales conceptos y algoritmos de cada tema, y se propondrán ejemplos y ejercicios cortos para que los estudiantes pongan en práctica aspectos concretos de los temas expuestos.
- Aula invertida donde se realizarán ejercicios y problemas que se entregarán al finalizar la clase. Antes de la clase, habrá que realizar alguna tarea de preparación como mirar un vídeo, leer algún documento o responder a un cuestionario.
Clases de problemas
Se propondrán ejercicios cortos a resolver en pequeños grupos cooperativos para consolidar el aprendizaje de los temas expuestos en las clases de teoría. Los problemas permitirán ilustrar cómo aplicar los contenidos teóricos a la solución de problemas reales. Los trabajos realizados en el aula se entregarán al finalizar la clase.
Proyecto práctico
Al inicio del curso, se presentará el problema a resolver en equipos de 4 estudiantes y cada equipo definirá su propio proyecto. A lo largo del semestre, los equipos deberán analizar el problema, diseñar e implementar la solución (programa en lenguaje Python), analizar los resultados obtenidos y defender su trabajo.
Los equipos de trabajo se deberán formar la primera semana del curso y deberán mantenerse hasta elfinal. Los equipos se deberán autogestionar: reparto de roles, planificación del trabajo, asignación de tareas, gestión de los recursos disponibles, conflictos, etc. Aunque el profesorado guiará y supervisará el proceso de aprendizaje, los equipos trabajarán de forma autónoma y la intervención del profesorado en la gestión de los equipos será mínima.
En las sesiones de prácticas, cada equipo tendrá asignado un tiempo para hacer una reunión de seguimiento con el profesorado, donde se supervisará el trabajo hecho hasta el momento. El resto de la sesión servirá para avanzar en el desarrollo del proyecto según el plan de trabajo proporcionado. Cada miembro del equipo deberá responsabilizarse de las tareas que tenga encomendadas, así como de la integración de las diferentes partes para obtener el resultado final. La asistencia a estas sesiones es obligatoria. La no asistencia a una sesión implicará ser evaluado con un cero de la parte del proyecto correspondiente a aquella sesión.
En la quinta sesión de prácticas, se hará la evaluación del programa desarrollado. Cada equipo tendrá que demostrar que su programa funciona correctamente y soluciona el problema planteado al inicio de curso. Además, los miembros del equipo deberán responder un cuestionario individual para evaluar el conocimiento global del programa presentado y la participación activa en su desarrollo.
En la última sesión de prácticas, los grupos harán una presentación oral donde explicarán al resto de equipos el proyecto desarrollado y el resultado obtenido. En esta presentación cada componente del equipo tendrá que hacer una parte de la presentación.
Competencias transversales
A lo largo del curso se trabajarán las siguientes competencias transversales:
T01. Hábitos de pensamiento
En las clases de teoría y problemas, se trabajarán aspectos del pensamiento científico como son la observación y adquisición de datos relevantes de un problema, evaluación de diferentes posibilidades de solución, evaluación del rendimiento de una solución, elaboración de propuestas de mejora, etc.
Evaluación: Los problemas propuestos en las clases de problemas y las pruebas escritas de la parte teórica incluirán apartados específicos donde se evaluará el logro de esta competencia.
T02. Hábitos de trabajo personal
En las clases de problemas, los estudiantes deberán desarrollar la capacidad de tomar la iniciativa para analizar el caso planteado y buscar la información necesaria para proponer una solución adecuada al problema. También deberán responsabilizarse de su trabajo ya que al trabajar en grupos cooperativos, la solución final depende del trabajo individual de cada uno de los componentes del grupo.
En el desarrollo del proyecto práctico, los equipos deberán trabajar de forma autónoma, autogestionando y tomando sus propias decisiones sobre el trabajo. Así deberán definir el tema y alcance del trabajo, planificar y repartirse las tareas, explorar diferentes fuentes de información para adquirir los conocimientos de programación que les falten, plantear mejoras sobre el plan de trabajo básico propuesto, etc.
Evaluación: En la evaluación del proyecto práctico, esta competencia se evalúa a través de:
- las mejoras implementadas sobre el programa básico propuesto a los planes de trabajo del proyecto
- preguntasen el cuestionario individual de evaluación del proyecto práctico
- cuestionario de co-evaluación entre los miembros de los equipos del proyecto
- presentación oral del proyecto (gestión deltiempo disponible)
T03. Trabajar en equipo
En las clases de problemas se trabajará en grupos cooperativos donde sus miembros resolverán partes de un problema complejo y la solución final sólo podrá ser obtenida a partir de la combinación de las diferentes partes.
En la realización del proyecto práctico, esta competencia se trabaja de diferentes formas:
- lecturas de textos sobre cómo trabajar en equipo de forma cooperativa y sobre gestión de conflictos
- asignación de roles como responsables de alguna de las áreas del trabajo (gestión del grupo, programación, presentación, gestión de documentos)
- asignación de tareas a los miembros del equipo de las que deberán responsabilizarse
- uso de herramientas de gestión de trabajo en equipo (repositorios de código, espacios en la nube, herramientas de comunicación)
Evaluación: El grado de consecución de esta competencia se evaluará a través de:
- las soluciones de los problemas entregados a las clases de problemas
- evaluación grupal del programa desarrollado en el proyecto práctico
- evaluación de la presentación oral del proyecto (coherencia global de la presentación)
- cuestionario de co-evaluación entre los componentes del equipo
T04. Comunicación
En la última sesión de prácticas, cada equipo realizará una presentación oral para defender su trabajo ante el resto de laclase. Esta presentación estará supervisada por el profesorado y se proporcionará una guía sobre cómo hacer presentaciones orales.
Evaluación: La presentación oral se evaluará mediante una rúbrica específica para la comunicación oral, en las que también se valoran aspectos del uso de las TIC en la comunicación.
Nota: se reservarán 15 minutos de una clase dentro del calendario establecido por el centro o por la titulación para que el alumnado rellene las encuestas de evaluación de la actuación del profesorado y de evaluación de la asignatura o módulo.
Actividades
| Título | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
|---|---|---|---|
| Tipo: Dirigidas | |||
| Clases de problemas | 12 | 0,48 | 3, 2, 6, 7, 8, 9, 15, 16, 17 |
| Clases de prácticas | 12 | 0,48 | 1, 3, 2, 9, 15, 16, 17 |
| Clases de teoría | 24 | 0,96 | 6, 8 |
| Tipo: Supervisadas | |||
| Preparación de las clases de teoría | 10 | 0,4 | 6, 9, 16, 17 |
| Preparación y discusión de temas relacionados amb el proyecto práctico | 5 | 0,2 | 3, 2, 5, 4, 6, 7, 9, 14, 13, 11, 12, 15, 16, 17 |
| Tipo: Autónomas | |||
| Estudio personal | 19 | 0,76 | 9, 11, 12, 16, 17 |
| Programación del proyecto | 60 | 2,4 | 1, 3, 2, 5, 4, 9, 11, 12, 15, 16, 17 |
Evaluación
Proceso y actividades de evaluación programadas
La asignatura consta de las actividades de evaluación:
1 - Prueba escrita del Bloque 1: Examen parcial de teoría y problemas de los temas 1 y 2, con un peso del 20% sobre la calificación final.
2 - Prueba escrita del Bloque 2: Examen parcial de teoría y problemas de los temas 3, 4 y 5, con un peso del 20% sobre la calificación final.
3 - Cuestionarios de teoria: Cuestionarios sobre la teoria de cada tema del curso, con un peso del 10% de la calificación final.
4 - Entrega de problemas: Las actividades realizadas en las clases de problemas se entregarán al final de cada sesión. La nota de las entregas de problemas se obtendrá a partir de la media de todos los trabajos del curso. Los problemas no entregados contarán como un cero en el cálculo de la media. Esta actividad tiene un peso del 10% sobre la calificación final.
La evaluación del proyecto práctico incluirá una parte de evaluación grupal y una parte de evaluación individual. Las actividades de evaluación del proyecto práctico, con un peso total del 40% sobre la calificación final de la asignatura, son:
5 - Programa (nota grupal): Evaluación única para todo el equipo de trabajo que valorará el resultado global del programa implementado, con un peso del 10% sobre la calificación final.
6 - Programa (nota individual): Evaluación individual sobre la parte del programa implementada por cada componente del equipo de trabajo y otros trabajos individuales realizados a lo largo del proyecto. La no asistencia sin justificación a una sesión de prácticas implica un cero en la parte de trabajo correspondiente a aquella sesión. Esta actividad tiene un peso del 10% sobre la calificación final.
7 - Cuestionario individual:Prueba escrita de preguntas cortas sobre cuestiones relacionadas con el programa implementadoen el proyecto práctico, con un peso del 10% sobre la calificación final.
8 - Presentación oral: Exposición oral en clase sobre el resultado final del proyecto práctico, con un peso del 5% de la calificación final.
9 - Coevaluación del proyecto: Cuestionario de evaluación en el que cada componente del equipo de trabajo evaluará la contribución del resto de componentes del equipo en el desarrollo del proyecto, así como aspectos de hábitos de trabajo personal y trabajo en equipo . La nota de cada miembro del equipo se obtendrá a partir de la media de las evaluaciones recibidas del resto del equipo. Esta actividad tendrá un peso del 5% sobre la calificación final.
Para poder aprobar la asignatura, mediante la evaluación continuada, habrá sacar una nota mínima de 5 en las actividades 1, 2, 5, 6 y 7.
Programación de actividades de evaluación
La calendarización de las actividades de evaluación se dará el primer día de la asignatura y se hará pública a través de la plataforma Caronte (http://caronte.uab.cat) y en la web de la Escuela de Ingeniería, a el apartado de exámenes. Se prevé el siguiente calendario:
- Prueba escrita del Bloque 1 - semana 8 de la asignatura
- Prueba escrita del Bloque 2 - periodo de exámenes
- Cuestionarios de teoria - cada tema
- Entrega de problemas - cada clase de problemas
- Programa (nota grupal) - semana 13 de la asignatura
- Programa (nota individual) - semana 13 de laasignatura
- Cuestionario individual - semana 13 de laasignatura
- Presentación oral - semana 14 de la asignatura
- Coevaluación del proyecto - semana 15 dela asignatura
Esta calendarización puede estar sujeta a cambios por motivos de adaptación a posibles incidencias. Siempre se informará a Caronte sobre estos cambios.
Proceso de recuperación
De acuerdo con la coordinación del Grado y la dirección de la Escuela de Ingeniería las siguientes actividades no se podrán recuperar:
4. Entrega de problemas resueltos en grupos cooperativos
6. Programa (nota individual)
8. Presentación oral
9. Coevaluación del proyecto
Para las actividades 1, 2 y 7 (Pruebas escritas de los bloques 1 y 2, y Cuestionario individual de prácticas) el estudiante puede presentarse a la recuperación siempre que se haya presentado a un conjunto de actividades que representen al menos dos terceras partes de la calificación total de la asignatura.
En las pruebas escritas de los bloques 1 y 2, el estudiante puede presentarse a subir nota, excepto en el caso de que haya cometido irregularitatas en un acto de evaluación del curso. Si la nota obtenida en el examen de recuperación de alguno de los bloques es menor a la nota de ese bloque en el primer examen, se mantendrá la nota del primer examen.
Los cuestionarios de teoria (actividad 3) de cada tema se podrán responder hasta en 3 ocasiones. La nota de cada cuestionario será la mayor de los 3 intentos.
Si un equipo no ha podido terminar el proyecto en la fecha fijada al principio del curso, se acordará una segunda fecha de entrega que no podrá ser posterior a la fecha de la presentación oral del proyecto. Los trabajos entregados en esta segunda fecha de entrega tendrán una penalización en la nota.
Procedimiento de revisión de las calificaciones
Para cada actividad de evaluación, se indicará un lugar,fecha y horade revisión en la que el estudiante podrá revisar la actividadcon el profesorado responsable. En este contexto, se podrán hacer reclamaciones sobrela nota de la actividad que serán evaluadas por el profesorado responsable de la asignatura. Si el estudiante no se presenta en esta revisión, no se revisará posteriormente esta actividad.
Calificaciones
En caso de que la asignatura quede suspendida por no haber alcanzado la nota mínima en alguna de las partes, la nota numérica del expediente será el valor menor entre 4.5 y la media ponderada de las notas.
En caso de que la asignatura quede suspendida por haber cometido irregularidades en un acto de evaluación, la nota numérica del expediente será el valor menor entre 3.0 y la media ponderada de las notas.
Otorgar una calificación de matrícula de honor es decisión del profesorado responsable de la asignatura. La normativa de la UAB indica que las MH sólo se podrán conceder a estudiantes que hayan obtenido una calificación final igual o superior a 9,0. Se puede otorgar hasta un 5% de MH del total de estudiantes matriculados. En caso de que haya más estudiantes con nota igual o superior a 9,0 que el número de MH permitidas, se priorizará según los siguientes criterios (en orden):
- Estudiantes que hayan conseguido la nota igual o superior a 9.0 haciendo menos recuperaciones de actividades (ya sea por haber suspendido la actividad o porque se ha ido a subir nota).
- Estudiantes con más notas iguales o superiores a 9.0 a las actividades 1, 2, 6 y 7.
- Estudiantes con mejor nota global.
La calificación de no evaluable (NA) se asignará si el estudiante no hace ninguna de las actividades de evaluación de la asignatura.
Irregularidades por parte del estudiante, copia y plagio
Sin perjuicio de otras medidas disciplinarias que se estimen oportunas, se calificarán con un cero las irregularidades cometidas por el estudiante que puedan conducir a una variacióde la calificación de un acto de evaluación. Por lo tanto, la copia, el plagio, el engaño, dejar copiar, etc. en cualquiera de las actividades de evaluación implicará suspender con un cero. Las actividades de evaluación calificadas de esta forma y por este procedimiento, no serán recuperables. Si es necesario superar cualquiera de estas actividades de evaluación para aprobar la asignatura, esta asignatura quedará suspendida directamente, sin oportunidad de recuperarla en el mismo curso. En este caso,la nota numérica del expediente será el valor menor entre 3.0 y la media ponderada de las notas.
En ediciones futuras de esta asignatura, el estudiante que haya cometido irregularidades en un acto de evaluación no se le convalidará ninguna de las actividades de evaluación realizadas.
Evaluación de los estudiantes repetidores
No se convalidará ninguna actividad de evaluación de cursos anteriores.
Actividades de evaluación
| Título | Peso | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
|---|---|---|---|---|
| 01 - Prueba escrita del Bloque 1 | 20% | 2 | 0,08 | 6, 8 |
| 02 - Prueba escrita del Bloque 2 | 20% | 2 | 0,08 | 3, 2, 6, 8 |
| 03 - Cuestionarios de teoria | 10% | 2 | 0,08 | 6, 9, 16, 17 |
| 04 - Entrega de problemas | 10% | 0 | 0 | 3, 2, 6, 8, 10, 15 |
| 05 - Proyecto práctico: programa (nota grupal) | 10% | 0,5 | 0,02 | 1, 3, 2, 9, 15, 16, 17 |
| 06 - Proyecto práctico: programa (nota individual) | 10% | 0 | 0 | 1, 3, 2, 9, 16, 17 |
| 07 - Cuestionario individual del proyecto | 10% | 0,5 | 0,02 | 1, 3, 2, 9, 15, 16, 17 |
| 08 - Presentación oral del proyecto | 5% | 0,5 | 0,02 | 7, 14, 13, 11, 12, 15 |
| 09 - Coevaluación del proyecto | 5% | 0,5 | 0,02 | 5, 4, 9, 11, 12, 15, 16, 17 |
Bibliografía
Enlaces web
- Caronte: http://caronte.uab.cat
- Artificial Intelligence: A Modern Approach. http://aima.cs.berkeley.edu/
- Bibliografía de curso en la web de las bibliotecas de la UAB. http://cataleg.uab.cat/
Bibliografía básica
- S. Russell, P. Norvig. Artificial Intelligence: A Modern Approach. Ed. Prentice Hall, Second Edition, 2003. (Existe traducción al castellano: Inteligencia artificial: Un Enfoque Moderno)
Bibliografía complementaria
- P.H. Winston. Inteligencia Artificial, Addison-Wesley, 1992.
- V. Torra. Fonaments d’Intel·ligència Artificial, Fundació UOC, 2007.
- R.O. Duda, P.E. Hart, D.G. Stork. Pattern Classification, Wiley, 2nd Edition, 2001.
- G. Klir, B. Yan. Fuzzy Sets and Fuzzy Logic: Theory and Applications. Prentice Hall, 1995.
- J. Ferber. Multi-Agent Systems: An Introduction to Distributed Artificial Intelligence. Addison-Wesley, 1999.
- M. Wooldridge, An Introduction to MultiAgent Systems. Wiley, 2nd Edition, 2009.
Software
Se utilizará la última versión del paquete Anaconda que incluye Python 3.x y el editor Spyder (https://www.anaconda.com/products/individual).