Última actualización: 04/06/2021


Curso Académico: 2021/2022

Inteligencia artificial en industria de entretenimiento
(15987)
Titulación: Grado en Ingeniería Informática (218)


Coordinador/a: FERNANDEZ ARREGUI, SUSANA

Departamento asignado a la asignatura: Departamento de Informática

Tipo: Optativa
Créditos: 6.0 ECTS

Curso:
Cuatrimestre:




Requisitos (Asignaturas o materias cuyo conocimiento se presupone)
Inteligencia Artificial (Curso: 2/ Cuatrimestre: 2)
Objetivos
Resultados del aprendizaje: R1. Conocimiento y comprensión: Tener conocimientos básicos y la compresión de los fundamentos científicos y tecnológicos de la Ingeniería Informática, así como un conocimiento específicos de las ciencias de la computación, la ingeniería de computadores y sistemas de información. R2 Análisis de la Ingeniería: Ser capaces de identificar problemas de Ingeniería Informática, reconocer sus especificaciones, establecer diferentes métodos de resolución y seleccionar el más adecuado para su solución, teniendo en cuenta las en limitaciones sociales, salud humana, Medio Ambiente, y comerciales aplicables en cada caso. R3 Diseño en Ingeniería: Ser capaces de realizar diseños de ingeniería de acuerdo a su nivel de conocimiento y comprensión que cumplan con las especificaciones requeridas colaborando con otros ingenieros y titulados. El diseño abarca dispositivos, procesos, métodos y objetos, y especificaciones más amplias que las estrictamente técnicas, lo cual incluye conciencia social, salud y seguridad, y consideraciones medioambientales y comerciales. R4 Investigación e Innovación: Ser capaces de usar métodos apropiados para realizar investigación y llevar a cabo aportaciones innovadoras en el ámbito de la Ingeniería Informática.
Competencias y resultados del aprendizaje
Descripción de contenidos: Programa
1. Introducción 2. Juegos, Cine, Otros 3. Programación Clásica 4. Búsqueda de caminos 5. Toma de decisiones 6. Máquinas de estados finitos, Sistemas basados en guiones (scripting) 7. Teoría de Juegos, Planificación 8. Aprendizaje automático 9. Aplicaciones 10. Sistemas de recomendación 11. Creatividad artificial 12. Sistemas de simulación
Actividades formativas, metodología a utilizar y régimen de tutorías
Clases magistrales (1 crédito ECTS) - Orientadas, entre otras, a las competencias relacionadas con el conocimiento de los conceptos, relaciones entre los mismos, técnicas a utilizar, o formas de analizar y sintetizar conocimiento (PO a, CECC4) Prácticas en grupos (3 créditos ECTS) - Orientadas, entre otras, a las competencias relacionadas con el trabajo en equipo, la resolución de problemas, la organización del trabajo, o la comunicación oral (presentación de los resultados en público) y escrita (redacción de memorias de los trabajos realizados) Trabajos individuales (1,5 créditos ECTS) - Orientadas, entre otras, a las competencias relacionadas con la planificación, el análisis y la síntesis, el razonamiento crítico, o el aprendizaje de los conceptos. Tutorías: - Asistencia individualizada (tutorías individuales) o en grupo (tutorías colectivas) a los estudiantes por parte del profesor. Examen final (0,5 créditos ECTS) - Tiene por objeto incidir y complementar en el desarrollo de las capacidades específicas cognitivas y procedimentales. Refleja especialmente la capacidad del alumno de resolver problemas nuevos utilizando las técnicas aprendidas en la asignatura.
Sistema de evaluación
  • Peso porcentual del Examen Final 40
  • Peso porcentual del resto de la evaluación 60
Bibliografía básica
  • David M. Bourg, Glenn Seemann. AI for game developers. O'Reilly. 2004
  • Ian Millington, John Funge. Artificial Intelligence for Games. Morgan Kaufmann. 2009
  • Steve Rabin. AI game programming wisdom (1,2,3,4). Charles River Media. 2002-2008
Bibliografía complementaria
  • Mat Buckland. Programming Game AI by Example. Wordware Pub. 2004
  • Brian Schwab. AI game engine programming. Course Technology. 2008
  • S. Russell, P. Norvig. Artificial Intelligence: A Modern Approach. Prentice Hall. 2010

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