Grado en Ingeniería de Sistemas de Telecomunicación

Fórmate para trabajar como Ingeniero de Telecomunicación y desarrollarás tu carrera en un sector estratégico y en constante crecimiento

Inteligencia artificial aplicada a la robótica

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Descripción
En esta asignatura se introducirán los conceptos básicos de la Inteligencia Artificial. Entenderemos que para que un robot actúe de forma inteligente, necesita entender el entorno, adaptarse (aprender), resolver problemas, planificar, tomar decisiones y actuar. La asignatura pondrá el foco en los pilares fundamentales de la Inteligencia Artificial para avanzar hacia el diseño de robots inteligentes el próximo curso.
Tipo asignatura
Optativa
Semestre
Segundo
Créditos
3.00

Profesores Titulares

Agustí Padrós Rios
Conocimientos previos

Es altamente recomendable haber cursado previamente las siguientes tres asignaturas:

• Metodología y tecnología de la programación
• Diseño y Programación Orientada a Objetos
• Introducción a la Robótica

Objetivos

El objetivo de esta asignatura es sentar las bases de la Inteligencia artificial para la aplicación a la robótica:

• Conocer el alcance de la Inteligencia Artificial y su aplicación en la robótica.
• Conocer costes computacionales y la calidad de las soluciones de los diferentes algoritmos de búsqueda.
• Conocer métodos de Machine Learning básicos.
• Aprender cómo funcionan las redes neuronales (Deep Learning) y obtener la capacidad de crear redes neuronales desde cero.
• Descubrir el funcionamiento interno de un algoritmo de IA Generativa.
• Alcanzar un conjunto de técnicas de análisis, interpretación y procesado de los datos para el uso en los algoritmos.

Contenidos

0. Presentación
1. Introducción, ética y legalidad
2. Problemas de búsqueda
3. Aprendizaje Automático: agrupamiento
4. Aprendizaje Automático: clasificación
5. Aprendizaje Automático: regresiones
6. Procesado de imágenes
7. Redes Neuronales: MLP
8. Redes Neuronales: CNN
9. Inteligencia Artificial Generativa y Agentes IA

Metodología

Clases magistrales, ejercicios, avaluaciones contínuas, prácticas, debates.

Evaluación

Evaluación continua a partir de ejercicios, avaluaciones contínuas y un proyecto final.

Criterios evaluación

Esta asignatura tendrá una evaluación continua de la siguiente manera:

NOTA FINAL = 20% AC1 + 20% AC2 + 20% AC3 + 40% Proyecto; todas las partes >= 5

Bibliografía básica

Los materiales proporcionados en el curso de la asignatura.

Material complementario

• D. Floreano & C. Mattiussi (2008). “Bio-Inspired Artificial Intelligence: Theories, Methods, and Technologies (Intelligent Robotics & Autonomous Agents Series)
” Intelligent Robotics and Auton. ISBN-10: 0262062712 / ISBN-13: 978-0262062718.
• D. Jefferis. “Artificial Intelligence: Robotics and Machine Evolution
” Crabtree Pub Co (1750)
• M. Ginsberg. "Essentials of Artificial Intelligence". Morgan Kaufmann Publishers (1993);
• E. Golobardes and A. Orriols. "Intel·ligència artificial. Guia d'estudi". Creative Commons Deed (2008)
• N.J. Nilsson. "Artificial Intelligence: A New Syntesis". Morgan Kaufmann Publishers, Inc. (1998);
• E. Rich and K. Knight. "Inteligencia Artificial". McGrawHill;
• S. Russell and P. Norvig. "Artificial Intelligence. A Modern Approach". Prentice Hall International Editions;