Última actualización: 23/05/2022


Curso Académico: 2022/2023

Inteligencia Artificial
(17306)
Titulación: Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos (350)


Coordinador/a: FERNANDEZ REBOLLO, FERNANDO

Departamento asignado a la asignatura: Departamento de Informática

Tipo: Optativa
Créditos: 6.0 ECTS

Curso:
Cuatrimestre:




Objetivos
En esta asignatura se verán los fundamentos de las técnicas de Inteligencia Artificial desde el punto de vista conceptual y desde el punto de vista práctico.
Competencias y resultados del aprendizaje
Descripción de contenidos: Programa
· Introducción a la Inteligencia artificial · Sistemas de producción · Búsqueda · Razonamiento bajo incertidumbre · Áreas de aplicación
Actividades formativas, metodología a utilizar y régimen de tutorías
AF1: CLASES TEÓRICO-PRÁCTICAS. En ellas se presentarán los conocimientos que deben adquirir los alumnos. Estos recibirán las notas de clase y tendrán textos básicos de referencia para facilitar el seguimiento de las clases y el desarrollo del trabajo posterior. Se resolverán ejercicios, prácticas problemas por parte del alumno y se realizarán talleres y prueba de evaluación para adquirir las capacidades necesarias. AF2:  Actualizado a alegación AF3: TRABAJO INDIVIDUAL O EN GRUPO DEL ESTUDIANTE. AF9: EXAMEN FINAL. En el que se valorarán de forma global los conocimientos, destrezas y capacidades adquiridas a lo largo del curso. MD1: CLASE TEORÍA. Exposiciones en clase del profesor con soporte de medios informáticos y audiovisuales, en las que se desarrollan los conceptos principales de la materia y se proporcionan los materiales y la bibliografía para complementar el aprendizaje de los alumnos. MD2: PRÁCTICAS. Resolución de casos prácticos, problemas, etc. planteados por el profesor de manera individual o en grupo. MD3: TUTORÍAS. Asistencia individualizada (tutorías individuales) o en grupo (tutorías colectivas) a los estudiantes por parte del profesor. MD6: PRÁCTICAS DE LABORATORIO. Docencia aplicada/experimental a talleres y laboratorios bajo la supervisión de un tutor.
Sistema de evaluación
  • Peso porcentual del Examen Final 60
  • Peso porcentual del resto de la evaluación 40
Calendario de Evaluación Continua
Bibliografía básica
  • S. Russell, P. Norving. Artificial intelligence: A modern approach. Prentice Hall.

El programa de la asignatura podría sufrir alguna variación por causa de fuerza mayor debidamente justificada o por eventos académicos comunicados con antelación.