Última actualización: 22/05/2023


Curso Académico: 2023/2024

Agentes y Sistemas Multiagente
(19205)
Máster Universitario en Inteligencia Artificial Aplicada (Plan: 475 - Estudio: 378)
Escuela de Ingeniería y Ciencias Básicas


Coordinador/a: CARBO RUBIERA, JAVIER IGNACIO

Departamento asignado a la asignatura: Departamento de Informática

Tipo: Optativa
Créditos: 3.0 ECTS

Curso:
Cuatrimestre:




Requisitos (Asignaturas o materias cuyo conocimiento se presupone)
Programación
Objetivos
El objetivo de la asignatura es proporcionar al estudiante los conocimientos necesarios sobre los agentes y sistemas multiagente desde un punto de vista cognitivo/simbólico, a través de su aplicación en un juego de mesa, ya que este tipo de problema es de naturaleza distrbuida y requiere privacidad, inteligencia y planificación en la toma de decisiones Para ello, el alumno debe terminar conociendo los principios, métodos y técnicas propias de los agentes.
Competencias y resultados del aprendizaje
Descripción de contenidos: Programa
- Introducción al concepto de agente: fundamentos, conceptos básicos y su relación con la IA. - Identificación de aspectos clave de un dominio de problemas desde la perspectiva de los agentes: Diseño de un sistema de agents. - Comunicación y coordinación entre agentes: FIPA - Inteligencia de los agentes: BDI - Instituciones electrónicas: Normas y obligaciones sociales.
Actividades formativas, metodología a utilizar y régimen de tutorías
Actividades formativas: * Clases magistrales (Actividad formativa 1 - AF1):. Tienen por objetivo alcanzar las competencias específicas cognitivas de la asignatura, así como las competencias transversales capacidad de análisis y abstracción. * Clases prácticas (Actividad formativa 2 - AF2) : Tienen por objetivo iniciar el desarrollo de las competencias específicas instrumentales, así como las competencias transversales resolución de problemas y aplicación de conocimientos. * Pruebas parciales de evaluación continua (Actividad formativa 8 - AF8): Tienen por objeto incidir y complementar en el desarrollo de las capacidades específicas cognitivas y procedimentales. Refleja especialmente el aprovechamiento de las clases magistrales. * Trabajos prácticos en grupo (Actividad formativa 6 - AF6): Desarrollados sin presencia del profesor, tienen por objetivo completar e integrar el desarrollo de todas las competencias específicas y transversales, en la resolución de un caso práctico elaborado donde queden bien documentados el planteamiento del problema, la elección del método de resolución, los resultados obtenidos y la interpretación de los mismos. Refleja especialmente el aprovechamiento de las clases prácticas. * Tutorías (online o presenciales): Asistencia individualizada (Actividad formativa 5 - AF5) a los estudiantes por parte del profesor pedida por email con antelación. Metodología a utilizar: * Exposiciones en clase del profesor (Metodología Docente 1 - MD1) * Elaboración de trabajos en grupo (Metodología Docente 5 - MD5) * Resolución de casos prácticos planteados por el profesor en grupo (Metodología Docente 3 - MD3)
Sistema de evaluación
  • Peso porcentual del Examen Final 0
  • Peso porcentual del resto de la evaluación 100

Calendario de Evaluación Continua


Bibliografía básica
  • Gerhard Weiss. MultiAgent Systems. MIT Press. 2013
  • Michael J. Wooldridge. An introduction to multiagent systems. John Wiley & Sons . 2002
  • Michael J. Wooldridge. Reasoning about rational agents. MIT Press . 2000

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