Última actualización: 24/04/2024


Curso Académico: 2024/2025

Inteligencia Artificial de Inspiración Biológica
(18829)
Máster Universitario en Ciencia y Tecnología Informática (Plan: 462 - Estudio: 71)
Escuela de Ingeniería y Ciencias Básicas


Coordinador/a: ISASI VIÑUELA, PEDRO

Departamento asignado a la asignatura: Departamento de Informática

Tipo: Obligatoria
Créditos: 3.0 ECTS

Curso:
Cuatrimestre:




Requisitos (Asignaturas o materias cuyo conocimiento se presupone)
Ninguno
Objetivos
Recientemente han adquirido una gran importancia, dentro del campo de la Inteligencia Artificial, las técnicas que se inspiran en la biología. El curso pretende dar a conocer a los alumnos estas técnicas, en su aspecto más avanzado. Los objetivos fundamentales son que los alumnos comprendan los fundamentos teóricos de estas técnicas, cómo pueden utilizarse para resolver problemas, y en qué ámbitos son más útiles y eficaces. Las técnicas con inspiración biológica se fundamentan en dos paradigmas independientes, la genética y las redes neuronales. En el curso se abarcan ambos paradigmas, así como la relación entre ellos y su utilización conjunta para ampliar la eficacia de resolución de problemas que tienen por separado.
Competencias y resultados del aprendizaje
Descripción de contenidos: Programa
1. Introducción a las técnicas de computación bio-inspiradas 1.1. Inspiración biológica en la ingeniería 1.2. Conceptos generales de algoritmos evolutivos 2. Sistemas genéticos 2.1. Algoritmos genéticos 2.2. Estrategias evolutivas 2.3. Programación genética 2.4. Expresiones genéticas 3. Sistemas de enjambres 3.1. Optimización mediante enjambres de partículas 3.2. Optimización mediante colonias de hormigas 3.3. Enjambres de robots 4. Sistemas emergentes 4.1. Sistemas complejos adaptativos 4.2. Sistemas auto-organizados 4.3. Autómatas celulares 4.4. Evolución de estrategias de cooperación/competición 4.5 Coevolución 5. Sistemas alternativos de inspiración biológica 5.1. Glowworm 5.2. Evolución diferencial 5.3. Sistemas inmunes artificiales 5.4. Otros métodos bio-inspirados 5.5. Aplicaciones y ejemplos de resolución de problemas complejos 6. Sistemas neuronales 6.1. Redes neuronales supervisadas 6.2. Redes neuronales no supervisadas
Actividades formativas, metodología a utilizar y régimen de tutorías
1. Clases teóricas. Se impartirán clases magistrales para la enseñanza de los conceptos teóricos de los contenidos de la asignatura además de su vertiente práctica y aplicada. 2. Caso práctico. Los alumnos deberán elegir un caso práctico de resolución de problemas de un conjunto propuesto por los profesores y realizar: 2.1 Un análisis y estudio crítico del mismo. 2.2 Una implementación del problema y un entorno de experimentación en el que deberán poder desarrollar un análisis y unas conclusiones sobre el caso práctico.
Sistema de evaluación
  • Peso porcentual del Examen Final 0
  • Peso porcentual del resto de la evaluación 100

Calendario de Evaluación Continua


Bibliografía básica
  • D. Borrajo, J. Gonzalez, P. Isasi. Aprendizaje Automático. Sanz y Torres. 2013
  • D. Floreano, C. Mattiussi. Bio-Inspired Artificial Intelligence: Theories, Methods, and Technologies. The MIT Press. 2008
Bibliografía complementaria
  • Gary William Flake. The computational beauty of nature. MIT Press. 1998

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