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

Sistemas basados en el conocimiento

Descripción
Un Sistema Basado en el Conocimiento (Knowledge-Based System) usa una base de conocimiento para razonar y resolver problemas complejos. Así pues, podríamos decir que hoy en día cualquier problema/sistema es un Sistema Basado en el Conocimiento (SBC). Los rasgos fundamentales que caracterizan un SBC son, como dice su nombre, el Conocimiento, la Representación del conocimiento, el Razonamiento y la búsqueda que se puede efectuar sobre el mismo. Y estos serán los ejes que tratará la asignatura.
Tipo asignatura
Optativa
Semestre
Segundo
Créditos
4.00

Profesores Titulares

Conocimientos previos
Objetivos

Los objetivos se centrarán en:
• Conocer el alcance de la Inteligencia artificial y, en concreto, el ámbito de los Sistemas basados los conocimientos.
• Ser conocedores de los costes computacionales y de la calidad de las soluciones de los diferentes algoritmos de búsqueda.
• Ser conocedores de la importancia del conocimiento, así como la manera de tratarlo.
• Desarrollar un caso concreto: un chatbot.

Contenidos

1. Introducción
2. Razonamiento y representación del conocimiento
3. Búsqueda. Resolución de problemas
4. Proyecto: chatbot

Metodología

La metodología usada combina las clases magistrales, la resolución de ejercicios, la participación del alumnado, cinefórum, debates y el desarrollo de un proyecto. Para el alumno / a ello conllevará tanto trabajos individuales como trabajos en grupo, así como ejercicios conceptuales, ejercicios implementados, presentaciones orales y presentaciones escritas.

El curso seguirá dos líneas en paralelo: 1) las clases magistrales y los ejercicios más conceptuales para ir avanzando el temario; y 2) el desarrollo del proyecto desde el primer día hasta la última clase que implicará hasta seis entregas: desde la conceptualización de un Chatbot hasta su desarrollo con una presentación final.

Evaluación

Esta asignatura tendrá una evaluación continua de la siguiente forma:

NOTA FINAL = 30% Ejercicios + 70% Proyecto; todas las partes> = 5

En función de la respuesta del alumnado, en referencia a la evaluación continua, nos reservamos la posibilidad de evaluar la parte teórica con dos exámenes: uno a lo largo de la semana del punto de control y, el otro, en el período de exámenes. Se decidirá a lo largo del primer mes de clases.

Convocatoria extraordinaria
Se determinará el examen y/o trabajos de convocatoria extraordinaria desde la coordinación de la asignatura.

Criterios evaluación

• 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. (Last Version)
• E. Rich and K. Knight. "Inteligencia Artificial". McGrawHill (Last versión)
• S. Russell and P. Norvig. "Artificial Intelligence. A Modern Approach". Prentice Hall International Editions (Last version)

Bibliografía básica
Material complementario