Competencias y objetivos
- Contexto de la asignatura para el curso 2012-13
- Competencias de la asignatura (verificadas por ANECA en grados y másteres oficiales)
- Resultados de aprendizaje (Objetivos formativos)
- Objetivos específicos indicados por el profesorado para el curso 2012-13
Contexto de la asignatura para el curso 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.
Competencias de la asignatura (verificadas por ANECA en grados y másteres oficiales)
Competencias Generales del Título (CG)
- B1 : Capacidad de investigar en el diseño de arquitecturas de sistemas de información.
- B10 : Capacidad para la identificación de la información relevante en las tareas de aprendizaje automático.
- B11 : Capacidad de diseño, configuración, implementación y evaluación de sistemas de cómputo y comunicación que satisfagan requisitos en cuanto a coste, velocidad, seguridad y consumo.
- B12 : Capacidad de desarrollo y gestión de sistemas informáticos seguros, confiables y con mantenimiento cero.
- B13 : Capacidad de adaptar los sistemas informáticos a las necesidades de diversos sectores (económico, productivo, consumo, salud, etc.) de la Sociedad.
- B3 : Capacidad de producir eficientemente la documentación técnica asociada al trabajo de investigación y desarrollo realizado.
- B4 : Capacidad de investigar la forma de integrar sistemas informáticos.
- B5 : Capacidad de especificar y desarrollar interfaces adecuados en tecnologías informáticas.
- B6 : Conocimientos básicos de las técnicas estadísticas más relevantes para la investigación en las tecnologías informáticas.
- B7 : Capacidad de modificar algoritmos clásicos para adaptarlos a cada situación.
- B8 : Evaluar la calidad de los modelos para la elaboración de un proyecto de investigación.
- B9 : Capacidad de desarrollo de heurísticas para la resolución de problemas.
Competencias Básicas y del MECES (Marco Español de Cualificaciones para la Educación Superior)
- 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.
Competencias Específicas:>>De Tecnologías de Reconocimiento de Formas y de Inteligencia Artificial
- C1.1 : Capacidad de diseñar y evaluar sistemas que tomen decisiones.
- C1.2 : Capacidad de diseñar un sistema robotizado para automatizar un proceso industrial.
- C1.3 : Capacidad de programar un robot para que interactúe con su entorno utilizando datos sensoriales.
- C1.4 : Habilidades en la manipulación (análisis, descripción, recuperación, etc.) de contenidos multimedia.
- C1.5 : Capacidad de diseñar e implementar soluciones a problemas de visión artificial.
- C1.6 : Conocimiento de técnicas de optimización.
- C1.8 : Capacidad de analizar y solucionar problemas de extracción de características y clasificación en sistemas inteligentes.
Resultados de aprendizaje (Objetivos formativos)
- Conocer los principales conceptos y las herramientas más importantes para la construcción de sistemas inteligentes.
- Introducir los conceptos de sistemas inteligentes distribuidos, dinámicos y adaptativos.
- Conocer qué son los agentes inteligentes y los sistemas multiagente, y sus mecanismos de interacción.
- Estudiar la importancia creciente de los mecanismos de fusión y comprender el valor añadido que supone la fusión sobre la mera adición.
- Entender el tratamiento de la incertidumbre y la no completitud de la información en las arquitecturas para la fusión sensorial.
- Conocer el formalismo de la programación Bayesiana y su aplicación dentro del campo de la fusión sensorial.
- Aplicar de forma práctica los diferentes conceptos relacionados con la construcción de sistemas inteligentes.
Objetivos específicos indicados por el profesorado para el curso 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.
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