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Resolución de Problemas

Código: 106570 Créditos ECTS: 6
2024/2025
Titulación Tipo Curso
2504392 Inteligencia Artificial / Artificial Intelligence OB 2

Contacto

Nombre:
Pedro Meseguer Gonzalez
Correo electrónico:
pedro.meseguer@uab.cat

Equipo docente

(Externo) Instructor/a prácticas 1
(Externo) Instructor/a prácticas 2
(Externo) Jordi Levy Diaz
(Externo) Pedro Meseguer González

Idiomas de los grupos

Puede consultar esta información al final del documento.


Prerrequisitos

Introduction to AI


Objetivos y contextualización

En esta materia se ofrecerá una visión completa (incluyendo métodos algorítmicos) a lo que se entiende por resolución de problemas en IA, centrado en los problemas de búsqueda (heurística o con metaheurísticas), búsqueda con adversario y juegos, razonamiento con restricciones y satisfactibilidad booleana.

 


Competencias

  • Analizar y resolver problemas de forma efectiva, generando propuestas innovadoras y creativas para alcanzar los objetivos.
  • Diseñar, implementar, analizar y validar soluciones algorítmicas eficientes y robustas a problemas computacionales derivados del diseño de sistemas inteligentes.
  • Identificar, comprender y aplicar los conceptos y técnicas fundamentales de representación del conocimiento, razonamiento y aprendizaje computacional para la solución de problemas de inteligencia artificial.
  • Introducir cambios en los métodos y los procesos del ámbito de conocimiento para dar respuestas innovadoras a las necesidades y demandas de la sociedad.
  • 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.

Resultados de aprendizaje

  1. Analizar una situación e identificar sus puntos de mejora.
  2. Analizar y resolver problemas de forma efectiva, generando propuestas innovadoras y creativas para alcanzar los objetivos.
  3. Conocer la representación de problemas basada en espacio de estados y su resolución mediante búsqueda.
  4. Conocer las técnicas de satisfacción de restricciones para representar y resolver problemas en el ámbito de la IA.
  5. Conocer los diferentes modelos de razonamiento e inferencia en IA.
  6. Entender los conceptos de explosión combinatoria y heurística.
  7. 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.
  8. Ser capaz de aplicar metaheurísticas y técnicas de computación evolutiva y bioinspiradas para resolver problemas de optimización.
  9. Ser capaz de conceptualizar y modelar problemas de juegos como problemas de búsqueda.

Contenido

HEURISTIC SEARCH

            Blind search

            Heuristic search

            Heuristics

LOCAL SEARCH. METAHEURISTICS.

            Optimization

            Metaheuristics

            Online search

ADVERSARIAL SEARCH. GAMES.

            Zero-sum games.

            Mini-max. Alpha-beta.

            Modern strategies: MCTS

CONSTRAINT REASONING

Definitions and examples

Constraint networks and arc consistency

Look-ahead

BOOLEAN SAT

Introduction and applications

Resolution and DPLL

Learning and backjumping

Restarts and clause deletion


Actividades formativas y Metodología

Título Horas ECTS Resultados de aprendizaje
Tipo: Dirigidas      
Elaboracion de problemas y prácticas 35,5 1,42 1, 2, 8, 9, 7, 4, 5, 6, 3
Sesiones de teoría y problemas 50 2 1, 2, 8, 9, 7, 4, 5, 6, 3
Tipo: Autónomas      
Asimilación de las sesiones de teoría y problemas 60 2,4 1, 2, 8, 9, 7, 4, 5, 6, 3

Las sesiones serán presenciales en clase y se organizarán para introducir los contenidos de la asignatura mediante clases magistrales. 
Además, se realizarán clases de problemas y/o prácticas para afianzar los contenidos de las clases de teoría.
Otras actividades podrán ser la lectura y presentación de artículos relacionados con la materia.
Se apreciará muy especialmente la actitud dinámica y proactiva del estudiantado, de cara a alcanzar las competencias de la asignatura.
Las clases se organizarán en dos sesiones de dos horas semanales con todos los estudiantes. 
La mayoría de las clases serán de teoría, con clases de problemas/prácticas intercaladas.
Los alumnos sabrán con antelación cuando sucederán esas clases de problemas/prácticas.
Se alienta a que el alumno lleve su propio portátil a clase si dispone de uno.
Las sesiones de prácticas recibirán una atención especial. Serán desdobladas en paralelo 
(es decir, el colectivo de clase será dividido en dos, cada mitad enseñada por un instructor/ra diferente).
Los estudiantes se agruparán en grupos de prácticas. Cada grupo realizará un número pequeño de proyectos prácticos.
Si los instructores/ras consideran que un determinado proyecto no pasa, el grupo de estudiantes,
tras recibir el feedback de los instructores, tendrá una segunda oportunidad para corregir y presentar el proyecto.
En las clases de teoría se irán trabajando los conceptos que se detallan en el temario de la asignatura. 
En algunos casos, se considerará la posibilidad de poner a disposición del estudiante vídeos explicativos
que el estudiante deberá visionar antes de la sesión de clase.
Cada estudiante tendrá que completar las clases presenciales con el trabajo personal autónomo en la realización de las lecturas, 
problemas y prácticas que se vayan proponiendo y que deben servir para acabar de entender los contenidos de la asignatura.
Hay que tener presente que el temario de la asignatura tiene una continuidad lógica a lo largo del curso,
de modo que para poder seguir correctamente una clase es necesario haber asimilado lo que se ha explicado en las sesiones anteriores.
 
La gestión de la docencia laasignatura se hará a través de la plataforma Campus Virtual UAB, 
que servirá para poder ver los materiales, gestionar los grupos de prácticas, realizar las entregas correspondientes,
ver las notas, comunicarse con los profesores, etc .

 

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.


Evaluación

Actividades de evaluación continuada

Título Peso Horas ECTS Resultados de aprendizaje
Entrega de problemas/prácticas 0,4 0,5 0,02 1, 2, 8, 9, 7, 4, 5, 6, 3
Evaluación individual 0,6 4 0,16 1, 2, 8, 9, 7, 4, 5, 6, 3

La evaluación de la asignatura tendrá en cuenta dos tipos de actividades de evaluación: 
Dos exámenes parciales en tanto que evaluación individual y la realización de prácticas por parte de grupos de estudiantes.
La nota final de la asignatura se obtiendrá combinando la evaluación de estas actividades de la siguiente forma:
Nota Final = (0.6 la evaluación individual) + (0.4 prácticas)
Evaluación individual: en este apartado se incluye el resultado de las pruebas individuales que se realizarán a lo largo del curso. 
Habrá pruebas parciales que se harán durante el período lectivo del curso y una prueba final durante el período oficial de exámenes.
Esta prueba final será de recuperación y sólo tendrán que hacerla los estudiantes que no hayan superado alguno de los dos parciales.
Si se ha superado uno de los dos parciales, pero el otro no, en esta prueba sólo debe recuperarse la parte de la asignatura correspondiente
al parcial que no se haya superado.
Se tendrá que conseguir una nota mínima de 4,5 en cada uno de los dos parciales para poder aprobar la asignatura.
La nota final de la evaluación individual será la media de los dos parciales:
           Evaluación Individual = (0.5 * Parcial1) + (0.5 * Parcial 2)
Evaluación individual: se tendrá que alcanzar una nota mínima de 5 para aprobar la asignatura.
Prácticas: se tendrá que alcanzar una nota mínima de 5 para aprobar la asignatura.
Recuperación:
• Primer parcial: un alumno que suspenda el primer parcial puede recuperarlo en el examen final.
• Segundo parcial: un alumno quesuspenda el primer parcial puede recuperarlo en el examen final.
• Prácticas: en caso de no alcanzar el 5 en el trabajo de problemas/prácticas, el grupo debe volver a entregar el trabajo corregido, 
de forma que incluya las indicaciones de los profesores.
No evaluable: Un alumno se considerará no evaluable (NA) si no participa en la presentación y no realiza ninguna de las siguientes pruebas de evaluación: 
parcial 1, parcial 2, prueba final de recuperación.
Suspendidos: Si el cálculo de la nota final es igual o superior a 5 pero no se alcanza el mínimo exigido en alguna de las actividades de evaluación, 
la nota final será suspendido y se pondrá un 4.5 en la nota del expediente de el alumnoMatrículas de honor: 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 podrán concederse a estudiantes que hayan obtenido una calificación final igual o superior a 9.00. Puede otorgarse hasta un 5% de MH del total de estudiantes matriculados.
Nota importante: copias y plagios
Sin perjuicio de otras medidas disciplinarias que se estimen oportunas, y de acuerdo con la normativa académica vigente, las irregularidades cometidas por un estudiante que puedan conducir a una variación de la calificación se calificarán con un cero (0). 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 mismocurso. Estas irregularidades incluyen, entre otras:
• La copia total o parcial de una práctica, informe, o cualquier otra actividad de evaluación
• Dejar copiar
• Presentarun trabajo de grupo no realizado íntegramente por los miembros del grupo
• Presentar como propios materiales elaborados por un tercero, aunque sean traducciones o adaptaciones, y en general trabajos con elementos no originales y exclusivos del estudiante
• Tener dispositivos de comunicación (como teléfonos móviles, smart watches, etc.) accesibles durante las pruebas de evaluación teórico-prácticas individuales (exámenes).
• Hablar con compañeros durante las pruebas de evaluación teórico-prácticas individuales (exámenes);
• Copiar o intentar copiar de otros alumnos durante las pruebas de evaluación teórico-prácticas (exámenes);
• Usar o intentar usar escritos relacionados con la materia durante la realización de las pruebas de evaluación teórico-prácticas (exámenes), cuando éstos no hayan sido explícitamente permitidos.
En estos casos, la nota numérica del expediente será el valor menor entre 3.0 y la media ponderada de las notas (y por tanto no será posible el aprobado por compensación).
En la evaluación de las entregas de problemas y prácticas se utilizarán herramientas de detección de copia del código del programa.
Nota sobre la planificación de las actividades de evaluación:
Las fechas de evaluación continua y entrega de trabajos se publicarán al principio de curso y pueden estar sujetas a cambios de programación por motivos de adaptación a posibles incidencias. Siempre se informará al Campus Virtual sobre estos cambios ya que se entiende que ésta es la plataforma habitual de intercambio de información entre profesores y estudiantes

Bibliografía

Artificial Intelligence. A modern approach. Stuart Russell, Peter Norvig. Cuarta edición. Pearson, 2020.

 


Software

A decidir.


Lista de idiomas

Nombre Grupo Idioma Semestre Turno
(PAUL) Prácticas de aula 711 Inglés primer cuatrimestre tarde
(PLAB) Prácticas de laboratorio 711 Inglés primer cuatrimestre tarde
(PLAB) Prácticas de laboratorio 712 Inglés primer cuatrimestre tarde
(TE) Teoría 71 Inglés primer cuatrimestre tarde