- 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.

KOPT_1: Conocer y comprender en profundidad tecnologías avanzadas en un área específica relacionada con la ingeniería informática, que constituyan el estado del arte en el área de estudio, incluyendo tendencias emergentes y desarrollos recientes. KOPT_2: Interpretar fuentes de información científica y técnica para profundizar en el conocimiento de un área específica relacionada con la ingeniería informática. S2: 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 S3: 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 S5: 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 S13: Capacidad para planificar, concebir, desplegar y dirigir proyectos, servicios y sistemas informáticos en todos los ámbitos, liderando su puesta en marcha y su mejora continua y valorando su impacto económico y social S14: Capacidad para comprender la importancia de la negociación, los hábitos de trabajo efectivos, el liderazgo y las habilidades de comunicación en todos los entornos de desarrollo de software SOPT_1: Identificar, evaluar su viabilidad técnica y aplicar herramientas, metodologías y soluciones tecnológicas avanzadas utilizadas en el ámbito de la titulación, para desarrollar algoritmos o sistemas que integren tecnologías innovadoras y de vanguardia. SOPT_2: Aplicar metodologías analíticas y de diseño para la resolución de problemas avanzados en el ámbito de la ingeniería informática, y evaluar el rendimiento y las limitaciones de diferentes enfoques tecnológicos, proponiendo mejoras y alternativas. COPT_1: Concebir y elaborar proyectos que integren conocimientos avanzados y aporten soluciones innovadoras en el área de estudio de la ingeniería informática.

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.