Última actualización: 30/07/2020


Curso Académico: 2020/2021

Técnicas de inteligencia artificial con inspiración biológica
(16440)
Titulación: Máster Universitario en Ciencia y Tecnología Informática (71)
Escuela de Ingeniería y Ciencias Básicas


Coordinador/a: ISASI VIÑUELA, PEDRO

Departamento asignado a la asignatura: Departamento de Informática

Tipo: Optativa
Créditos: 3.0 ECTS

Curso:
Cuatrimestre:




Materias que se recomienda haber superado
Ninguno
Competencias que adquiere el estudiante y resultados del aprendizaje.
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.
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 emergentes 2.1. Sistemas complejos adaptativos 2.2. Sistemas auto-organizados 2.3. Autómatas celulares 2.4. Evolución de estrategias de cooperación/competición 3. Sistemas de enjambres 3.1. Glowworm 3.2. Optimización mediante enjambres de partículas 3.3. Optimización mediante colonias de hormigas 3.4. Sistemas inmunes artificiales 3.5. Enjambres de robots 4. Aplicaciones de los sistemas bio-inspirados 4.1. Clasificación automática 4.2. Colonias de hormigas para la generación de caminos en grafos 4.3. Paradigma evolutivo para la generación de sistemas clasificadores
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. 3. Exposición oral. Los alumnos deberán realizar, en el aula en presencia de sus compañeros, una exposición oral y defensa del caso práctico desarrollado. 4. Se realizarán tutorías, tanto presenciales como a distancia.
Sistema de evaluación
  • Peso porcentual del Examen Final 0
  • Peso porcentual del resto de la evaluación 100
Bibliografía básica
  • D. Borrajo, J. Gonzalez, P. Isasi. Aprendizaje Automático. Sanz y Torres. 2013
  • M. Mitchell. An Introduction to Genetic Algorithms. MIT press. 1996
Bibliografía complementaria
  • Gary William Flake. The computational beauty of nature. MIT Press. 1998

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