Titulació | Tipus | Curs |
---|---|---|
Intel·ligència Artificial / Artificial Intelligence | FB | 1 |
Podeu consultar aquesta informació al final del document.
No hi ha prerequisits.
Ja sigui com a mètode de representació del coneixement, sistema de raonament, eina d'anàlisi o fins i tot llenguatge de programació, el paper de la lògica en la intel·ligència artificial (IA) ha estat destacat des dels inicis de la disciplina. L'objectiu d'aquest curs és, per tant, aprofundir en el paper de la lògica dins de la IA, proporcionant a l'alumnat una comprensió dels seus conceptes, tècniques i mètodes fonamentals, de manera que els permeti aplicar la lògica en aquestes facetes de la IA.
Part I. Lògica proposicional (lògica veritativo-funcional, TFL)
I.1 Sintaxi de TFL (alfabet, connectives, enunciats...).
I.2 Semàntica de TFL (connectives veritativo-funcionals, taules de veritat característiques, taules de veritat completes, taules de veritat parcials...).
I.3 Formalització del llenguatge natural fent servir TFL (i limitacions).
I.4 Raonament en TFL.
I.5 Formes normals i estructures de dades.
Part II. Lògica de primer ordre (FOL)
II.1 Sintaxi de FOL (quantificadors, fórmules, enunciats...).
II.2 Semàntica de FOL (extensionalitat, interpretacions...).
II.3 Formalització del llenguatge natural fent servir FOL (i limitacions).
II.4 Resolució en FOL (transformació de fórmules en formes normals).
II.5 FOL i bases de dades.
Títol | Hores | ECTS | Resultats d'aprenentatge |
---|---|---|---|
Tipus: Dirigides | |||
Exercicis a classe | 30 | 1,2 | 4, 5, 6 |
Presentació i discussió al voltant dels conceptes teòrics principals | 12 | 0,48 | 3 |
Tipus: Supervisades | |||
Assimilació dels conceptes teòrics | 10 | 0,4 | 1, 5 |
Reforç i seguiment en la resolució d'exercicis | 12 | 0,48 | 4 |
Tipus: Autònomes | |||
Preparació i resolució d'exercicis | 42 | 1,68 | 4, 5, 6, 7 |
Treball autònom i lectures | 38 | 1,52 | 7 |
La metodologia del curs es basa en classes teòriques del professor/a, resolució de problemes a classe (concretament, l'alumnat participarà en pràctiques individuals o grupals per reforçar l'aprenentatge del contingut de la classe i realitzarà exercicis d'avaluació) i aprenentatge invertit (és a dir, l'alumnat completarà les classes amb lectures i treballs a casa). En algunes classes es dedicarà temps per revisar i corregir les pràctiques avaluatives.
Nota: es reservaran 15 minuts d'una classe, dins del calendari establert pel centre/titulació, perquè els alumnes completin les enquestes d'avaluació de l'actuació del professorat i d'avaluació de l'assignatura.
Títol | Pes | Hores | ECTS | Resultats d'aprenentatge |
---|---|---|---|---|
Examen | 50% | 2 | 0,08 | 1, 4, 5, 6, 7 |
Proves avaluable | 50% | 4 | 0,16 | 1, 2, 3, 7 |
L'avaluació es pot dur a terme de les dues maneres que es presenten a continuació.
Avaluació contínua
D'una banda, l'alumnat ha de realitzar individualment, a l'aula i en horari de classe, dues proves avaluables (P1 i P2). D'altra banda, es durà a terme un examen final (EF) individual que constarà del contingut de les parts I i II. Per poder ser avaluat amb l'avaluació contínua, l'estudiant haurà d'haver fet almenys una prova avaluativa i l'EF. La qualificació final de l'assignatura en aquesta modalitat es determinarà de la manera següent (totes les notes són sobre 10). Si nota_EF < 4, aleshores l'estudiant no haurà superat l'avaluació contínua i, en cas de complir les condicions pertinents, podrà presentar-se a la recuperació (vegeu l'apartat Recuperació). En altre cas, la qualificació final de l'assignatura es determinarà amb la fórmula següent: nota_final = max{0.5 * nota_EF + 0.25 * nota_P1 + 0.25 * nota_P2, nota_EF}.
Avaluació única
L'estudiant realitzarà individualment l'EF i dos exercicis addicionals (E1 i E2), un per cada prova corresponent de l'altra modalitat d'avaluació. Laqualificació final de l'assignatura en aquesta modalitat es determinarà de la manera següent. Si nota_EF < 5 o nota_E1 < 5 o nota_E2 < 5, aleshores l'estudiant no haurà superat l'avaluació única i, en cas de complir les condicions pertinents, podrà presentar-se a la recuperació (vegeu l'apartat Recuperació). En altre cas, la qualificació final de l'assignatura es determinarà amb la fórmula següent: nota_final = 0.5 * nota_EF + 0.25 * nota_E1 + 0.25 * nota_E2.
Recuperació
Per poder presentar-se a la recuperació, l'alumnat haurà d'haver fet l'EF i almenys una prova avaluativa (avaluació contínua) o un exercici addicional (avaluació única). Per recuperar l'assignatura es farà un examen final individual de recuperació (EFR). Per aprovar l'assignatura en aquesta modalitat, nota_EFR ha de ser major o igual que 5. Pel que fa a la qualificació final, nota_final = nota_EFR.
Revisió de qualificacions
Després de cada activitat d’avaluació, el professorat informarà a través de Moodle sobre les notes obtingudes i el procediment i la data per a la revisió.
Matrícula d’honor
S’atorgaran a estudiants amb una nota final de 10. Si hi ha més estudiants amb aquesta nota que matrícules d’honor assignades a aquesta assignatura, es realitzarà una prova addicional per determinar a qui s’atorguen.
No avaluable
L’estudiant rebrà la qualificació de “No avaluable” si no es presenta a més d’una activitat d’avaluació (avaluació continuada) o si no es presenta a l’examen de gener (avaluació única).
Estudiants repetidors
No es preveu cap tractament diferenciat per a estudiants repetidors.
Ús de la Intel·ligència Artificial (IA)
En aquesta assignatura, no es permet l'ús de tecnologies d'IA en cap de les seves fases. Qualsevol treball que inclogui fragments generats amb IA serà considerat una falta d'honestedat acadèmica i pot comportar una penalització parcial o total en la nota de l'activitat, o sancions majors en casos de gravetat.
Irregularitats
Qualsevol irregularitat que pugui alterar significativament la qualificació d’una activitat comportarà una nota de zero en aquesta activitat. En cas de múltiples irregularitats, la nota final de l’assignatura serà zero, independentment de qualsevol procés disciplinari.
Adaptació a format en línia
En el cas que les proves o exàmens no es puguin fer presencialment, s'adaptaran a un format en línia posat a disposició a través de les eines virtuals de la UAB (es mantindrà la ponderació original). Els deures, activitats i la participació a classe es realitzaran mitjançant fòrums, wikis i/o discussions a Teams, etc. Els professors vetllaran perquè els estudiants puguin accedir a aquestes eines virtuals o els oferiran alternatives factibles.
Bibliografia bàsica:
Notes del professor (estaran disponibles al Campus Virtual i s'actualitzaran al llarg del curs)
Bibliografia complementària:
M. Ben-Ari: Mathematical Logic for Computer Science. Springer, 2012.
J. van Benthem, H. van Ditmarsch, J. van Eijck, J. Jaspars. Logic in Action. Open Course Project, 2016, https://www.logicinaction.org/.
P. D. Magnus, Forallx, University at Albany. With additions under a Creative Commons License by T. Button, J. R. Loftis, and R.Trueman, 2021, http://forallx.openlogicproject.org/.
H. Zhang, J. Zhang, Logic in Computer Science. Springer, 2025.
Per determinar.
La informació proporcionada és provisional fins al 30 de novembre de 2025. A partir d'aquesta data, podreu consultar l'idioma de cada grup a través d’aquest enllaç. Per accedir a la informació, caldrà introduir el CODI de l'assignatura
Nom | Grup | Idioma | Semestre | Torn |
---|---|---|---|---|
(PAUL) Pràctiques d'aula | 711 | Anglès | primer quadrimestre | tarda |
(TE) Teoria | 71 | Anglès | primer quadrimestre | tarda |