Competències i objectius

 

Context de l'assignatura per al curs 2012-13

En casi todos los lugares donde hay vida podemos encontrar sistemas inteligentes naturales: una comunidad de hormigas, un banco de peces, un cerebro humano… incluso los seres más simples, como las células de moho de fango forman sistemas grupales capaces de mostrar comportamientos sorprendentemente inteligentes.

Desde los comienzos de la informática, la mayoría de los científicos que han trabajado en la ciencia de los computadores han tratado de reproducir, de un modo u otro, los comportamientos inteligentes que muestran los sistemas naturales. De estos intentos de reproducción, con mayor o menor grado de acierto, han salido muchas y muy diversas técnicas para la creación de sistemas inteligentes artificiales: redes neuronales, algoritmos genéticos, lógica difusa, razonamiento basado en casos, sistemas expertos, sistemas multiagente…

Las mejoras desde el campo de la investigación serán directamente aplicables a todos los ámbitos de la vida moderna que demanden necesidades de capacidades cognitivas como pueden ser: conducción automática de vehículos, sistemas de apoyo a la toma de decisión, vigilancia automática, control de procesos industriales, ocio electrónico, videojuegos, etc.

En esta asignatura se va a hacer una revisión de los principales conceptos, técnicas y aplicaciones de los Sistemas Inteligentes.

 

 

Competències de l'assignatura (verificades per ANECA en graus i màsters oficials) per al curs 2012-13

Competències generals del títol (CG)

  • B1 : Capacitat d'investigar en el disseny d'arquitectures de sistemes d'informació.
  • B10 : Capacitat per a identificar la informació rellevant en les tasques d'aprenentatge automàtic.
  • B11 : Capacitat de disseny, configuració, implementació i avaluació de sistemes de còmput i comunicació que satisfacen requisits relatius a cost, velocitat, seguretat i consum.
  • B12 : Capacitat de desenvolupament i gestió de sistemes informàtics assegurances, confiables i amb manteniment zero.
  • B13 : Capacitat d'adaptar els sistemes informàtics a les necessitats de sectors diferents (econòmic, productiu, consum, salut, etc.) de la societat.
  • B3 : Capacitat de produir eficientment la documentació tècnica associada al treball de recerca i de desenvolupament dut a terme.
  • B4 : Capacitat d'investigar la manera d'integrar sistemes informàtics.
  • B5 : Capacitat d'especificar i desenvolupar interfícies adequades en tecnologies informàtiques.
  • B6 : Coneixements bàsics de les tècniques estadístiques més rellevants per a la investigació en les tecnologies informàtiques.
  • B7 : Capacitat de modificar algorismes clàssics per a adaptar-los a cada situació.
  • B8 : Avaluar la qualitat dels models per a l'elaboració d'un projecte d'investigació.
  • B9 : Capacitat per a desenvolupar heurístiques per a la resolució de problemes.

 

Habilitats/Destreses

  • A1 : Capacidad de análisis y síntesis.
  • A10 : Capacidad de razonamiento y extracción de conclusiones.
  • A11 : Compromiso ético y respeto por la propiedad intelectual.
  • A12 : Habilidad de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
  • A13 : Habilidad de adaptación al ambiente cambiante propio de la disciplina, sabiendo aplicar los conocimientos adquiridos y resolver problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
  • A14 : Capacidad de creatividad.
  • A15 : Capacidad de dirección de proyectos de desarrollo de investigación.
  • A16 : Motivación por la calidad.
  • A17 : Habilidad para transferir resultados de investigación.
  • A18 : Capacidad de autonomía científica y técnica.
  • A2 : Capacidad de organización y planificación.
  • A20 : Aplicar las nuevas tecnologías al ámbito de la dependencia.
  • A21 : Capacidad para mostrar información de forma clara atendiendo a un amplio conjunto de discapacidades técnicas, físicas y psíquicas.
  • A3 : Capacidad de comunicación oral y escrita (en la lengua nativa e inglesa) de los conocimientos y conclusiones (y razones últimas que las sustentan) a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
  • A4 : Capacidad de gestión de la información y de los recursos disponibles.
  • A5 : Capacidad de resolver problemas e integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
  • A6 : Capacidad de trabajar en equipo con iniciativa y espíritu emprendedor.
  • A7 : Capacidad de trabajar en un equipo de carácter interdisciplinar.
  • A8 : Habilidad de trabajo en un contexto internacional.
  • A9 : Habilidades en las relaciones interpersonales.

 

Competències Específiques:>>de Tecnologies de Reconeixement de Formes i d'Intel·ligència Artificial

  • C1.1 : Capacitat de dissenyar i avaluar sistemes que prenguen decisions.
  • C1.2 : Capacitat de dissenyar un sistema robotitzat per a automatitzar un procés industrial.
  • C1.3 : Capacitat de programar un robot perquè interactue amb el seu entorn utilitzant dades sensorials.
  • C1.4 : Habilitats en la manipulació (anàlisi, descripció, recuperació, etc.) de continguts multimèdia.
  • C1.5 : Capacitat de dissenyar i implementar solucions a problemes de visió artificial.
  • C1.6 : Coneixement de tècniques d'optimització.
  • C1.8 : Capacitat d'analitzar i solucionar problemes d'extracció de característiques i classificació en sistemes intel·ligents.

 

 

 

Resultats d'aprenentatge (Objectius formatius)

  • Conèixer els principals conceptes i les eines més importants per a la construcció de sistemes intel·ligents.
  • Introduir els conceptes de sistemes intel·ligents distribuïts, dinàmics i adaptatius.
  • Conèixer què són els agents intel·ligents i els sistemes multiagent i els seus mecanismes d'interacció.
  • Estudiar la importància creixent dels mecanismes de fusió i comprendre el valor afegit que suposa la fusió sobre la mera addició.
  • Entendre el tractament de la incertesa i la no-completitud de la informació en les arquitectures per a la fusió sensorial.
  • Conèixer el formalisme de la programació bayesiana i la seua aplicació dins del camp de la fusió sensorial.
  • Aplicar de manera pràctica els diferents conceptes relacionats amb la construcció de sistemes intel·ligents.

 

 

Objectius específics indicats pel professorat per al curs 2012-13

• Adquirir conocimientos específicos de las principales arquitecturas de agentes y SMA.
• Conocer las metodologías disponibles para el diseño de SMA.
• Conocer las técnicas de desarrollo y construcción de sistemas basados en agentes.
• Estudiar las aplicaciones existentes para la percepción de emociones y su aplicación para el desarrollo de sistemas multiagente interactivos.
• Conocer los mecanismos actuales para la percepción de emociones utilizando el paradigma de los agentes inteligentes.
• Conocer las implicaciones de la interacción entre agentes y estudiar mecanismo de comunicación y coordinación entre agentes.
• Conocer qué se entiende por inteligencia artificial distribuida, agente inteligente y sistema multiagente (SMA).
• Conocer el desarrollo de proyectos y aplicaciones basados en agentes en diversos ámbitos.
• Conocer cuál es el estado del arte de las arquitecturas de fusión actuales.
• Adquirir conocimientos específicos de la fusión sensorial robótica.
• Conocer las tipologías y arquitecturas de la fusión sensorial robótica.
• Conocer la importancia de la materia como base central de aplicación de desarrollos y técnicas en cuestiones relativas a la transferencia de tecnología al ámbito industrial.
• Conocer la base de la programación Bayesiana y su implicación en la fusión sensorial.
• Saber analizar e interpretar datos incompletos, inciertos y distribuciones de probabilidad así como deducir conclusiones acerca de una muestra de datos.
• Conocer la principal literatura científica y los principales foros de intercambio de conocimiento relacionados con estas disciplinas.

 

 

Dades generals

Codi: 11825
Professor/a responsable:
PUJOL LOPEZ, MARIA DEL MAR
Crèdits ECTS: 3,00
Crèdits teòrics: 0,60
Crèdits pràctics: 0,60
Càrrega no presencial: 1,80

Departaments amb docència

  • Dep.: CIÈNCIA DE LA COMPUTACIÓ I INTEL·LIGÈNCIA ARTIFICIAL
    Àrea: CIÈNCIA DE LA COMPUTACIÓ I INTEL·LIGÈNCIA ARTIFICIAL
    Crèdits teòrics: 0,6
    Crèdits pràctics: 0,6
    Aquest departament és responsable de l'assignatura.
    Aquest dep. és responsable de l'acta.

Estudis en què s'imparteix