- Inteligencia Artificial (Curso 2 / Cuatrimestre 2) - Aprendizaje Automático (Curso 3 / Cuatrimestre 2)

El objetivo de la asignatura es proporcionar al estudiante los conocimientos necesarios sobre las aplicaciones de la Inteligencia Artificial, a través de sus diversos paradigmas, en la solución de problemas en una amplia gama de sectores. De la misma manera, el alumno debe terminar conociendo los principios, métodos y técnicas de Inteligencia Artificial.

RA1.1: Conocimiento y comprensión de las matemáticas y otras ciencias básicas inherentes a su especialidad de ingeniería, en un nivel que permita adquirir el resto de las competencias del título. RA5.1: Comprensión de las técnicas aplicables y métodos de análisis, proyecto e investigación y sus limitaciones en el ámbito de su especialidad. RA6.2: Capacidad de gestionar complejas actividades técnicas o profesionales o proyec tos de su especialidad, responsabilizándose de la toma de decisiones. RA7.1: Capacidad para comunicar eficazmente información, ideas, problemas y solu ciones en el ámbito de ingeniera y con la sociedad en general. RA7.2: Capacidad para funcionar eficazmente en contextos nacionales e internacionales, de forma individual y en equipo y cooperar tanto con ingenieros como con personas de otras disciplinas. CG2: Ser capaz de generar nuevas ideas (creatividad) y de anticipar nuevas situaciones y de adaptarse a Trabajar en equipo y relacionarse con otros, pero al mismo tiempo tener capacidad de trabajar de forma autónoma. CG7: Ser capaz de exponer y discutir propuestas en el trabajo en equipo, demostrando habilidades personales y sociales que le permitan asumir responsabilidades distintas dentro de los mismos. CTE2: Capacidad para conocer los fundamentos, paradigmas y técnicas propias de los sistemas inteligentes y analizar, diseñar y construir sistemas, servicios y aplicaciones informáticas que utilicen dichas técnicas en cualquier ámbito de aplicación. CTE3: Capacidad para adquirir, obtener, formalizar y representar el conocimiento humano en una forma computable para la resolución de problemas mediante un sistema informático en cualquier ámbito de aplicación, particularmente los relacionados con aspectos de computación, percepción y actuación en ambientes o entornos inteligentes. CTE5: Capacidad para conocer y desarrollar técnicas de aprendizaje computacional y diseñar e implementar aplicaciones y sistemas que las utilicen, incluyendo las dedicadas a extracción automática de información y conocimiento a partir de grandes volúmenes de datos.

1. Introducción - Contexto. - Características Claves - Principales técnicas 2. Sistemas Expertos - Introducción - ¿Que es un Sistema Experto? - Aplicaciones de los SSEE - Ventajas y Desventajas - Casos prácticos 3. Redes de Neuronas - Introducción - Redes de Neuronas Artificiales - Aplicaciones de RNA - Ventajas y Desventajas - Casos prácticos 4. Algoritmos Evolutivos - Introducción - Algoritmos evolutivos - Aplicaciones de los algoritmos evolutivos - Ventajas y desventajas - Casos prácticos 5. Minería de datos - Introducción - Aplicaciones - KDD y Minería de datos - Tareas de la minería de datos - Aplicaciones - Casos de estudio 6. Minería de textos - Definición - Arquitectura general - Operaciones de básicas - Aplicaciones - Casos de estudio 7. Minería de la Web - Introducción - Tipos de Web Mining - Web Mining de contenido - Web Mining de estructura - Web Mining de utilización - Casos de estudio 8. Lógica Difusa - El concepto de borroso - Conjuntos borrosos - Lógica borrosa - Sistemas de razonamiento borroso - Aplicaciones - Casos prácticos 9. Agentes - Introducción - ¿Qué es un agente? - Sistemas Multiagentes - Aplicaciones - Casos de estudio 10. Otras técnicas - Introducción - Descripción - Aplicaciones - Casos de estudio

- Clases Magistrales (0,6 ECTS). Tienen como objetivos alcanzar las competencias específicas cognitivas de la asignatura. Se presentarán las ideas fundamentales de la materia. - Seminarios (0,3 ECTS). Tienen la finalidad de complementar la adquisición de las competencias específicas cognitivas. Además, desarrollan algunas competencias transversales como son la capacidad de análisis y de síntesis, así como el trabajo en equipo. - Clases Prácticas (0,8 ECTS). Desarrollan las competencias específicas instrumentales y la mayor parte de las transversales, como son la de trabajo en equipo, capacidad de aplicar los conocimientos a la práctica, de planificar y organizar y de análisis y síntesis. También tienen por objetivo desarrollar las capacidades específicas actitudinales. - Realización de Actividades Académicas Dirigidas (4,3 ECTS) -- Con presencia del profesor. Participación en clases orientada por el profesor donde se profundiza y evalúa aspectos de la materia. Pruebas de evaluación de conocimientos teóricos y prácticos. -- Sin presencia del profesor. Ejercicios, lecturas complementarias propuestas por el profesor, preparación de clases, realización de prácticas. Participación en el SPOC de la asignatura. - Tutorías: Asistencia individualizada (tutorías individuales) o en grupo (tutorías colectivas) a los estudiantes por parte del profesor.