ASIGNATURA-FONAMENTS D'INTEL·LIGÈNCIA ARTIFICIAL

Codi	9182	Descripció
Crdts. Teor.	2,25	HEURÍSTICA. SISTEMES BASATS EN EL CONEIXEMENT.
Crdts. Pract.	2,25	HEURÍSTICA. SISTEMES BASATS EN EL CONEIXEMENT.
A efectes d'intercanvis en programes de mobilitat, la càrrega d'aquesta assignatura equival a 5,62 ECTS.

Departamentos y Áreas
Departaments	Àrea	Crdts. Teor.	Crdts. Pract.	Dpto. Respon.	Respon. Acta
CIÈNCIA DE LA COMPUTACIÓ I INTEL·LIGÈNCIA ARTIFICIAL	CIÈNCIA DE LA COMPUTACIÓ I INTEL·LIGÈNCIA ARTIFICIAL	2,25	2,25

Estudis en què s'imparteix

Enginyeria en Informàtica - pla 2001

Prerequisitos

DISSENY I ANÀLISI D'ALGORISMES

LÒGICA COMPUTACIONAL

Incompatibilitats de matricula per continguts equivalents
Aquesta assignatura és incompatible, per tenir continguts equivalents, amb les següents assignatures:
Codi	Assignatura
3167	FONAMENTS D'INTEL·LIGÈNCIA ARTIFICIAL

Grup (*)	Nombre
Matriculats (2009-10)
1	44
2	23
3	46
TOTAL	113

(*) 1: GRUPO 1 - CAS

(*) 2: GRUPO 2 - CAS

(*) 3: GRUPO 3 - CAS

Oferida com a lliure elecció (2009-10)
Sense departament

Consulta Gràfica d'Horari
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Mode	Grup (*)	Data d’inici	Data de finalització	Dia	Hora d’inici	Hora d’fi	Aula
Horari (2009-10)
CLASSE TEÒRICA	1	14/09/2009	23/12/2009	M	11:00	12:30	A2/D24
	2	14/09/2009	23/12/2009	M	09:30	11:00	A2/C14
	3	14/09/2009	23/12/2009	M	15:30	17:00	A2/D24
PRÀCTIQUES AMB ORDINADOR	1	14/09/2009	23/12/2009	X	08:30	10:00	0016P1008
	2	14/09/2009	23/12/2009	X	13:30	15:00	0016P1008
	3	14/09/2009	23/12/2009	J	08:30	10:00	0016PB063
	4	14/09/2009	23/12/2009	J	10:00	11:30	0016PB063
	5	14/09/2009	23/12/2009	J	11:30	13:00	0016PB063
	6	14/09/2009	23/12/2009	J	15:00	16:30	0016P1008
	7	14/09/2009	23/12/2009	J	16:30	18:00	0016P1008
	8	14/09/2009	23/12/2009	J	18:00	19:30	0016P1008

(*) CLASE TEÓRICA
	1: GRUPO 1 - CAS
	2: GRUPO 2 - CAS
	3: GRUPO 3 - CAS
(*) PRÁCTICAS CON ORDENADOR
	1: GRUPO PRACTICAS DE FUNDAMENTOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL - CAS
	2: GRUPO PRACTICAS DE FUNDAMENTOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL - CAS
	3: GRUPO PRACTICAS DE FUNDAMENTOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL - CAS
	4: GRUPO PRACTICAS DE FUNDAMENTOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL - CAS
	5: GRUPO PRACTICAS DE FUNDAMENTOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL - CAS
	6: GRUPO PRACTICAS DE FUNDAMENTOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL - CAS
	7: GRUPO PRACTICAS DE FUNDAMENTOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL - CAS
	8: GRUPO PRACTICAS DE FUNDAMENTOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL - CAS

Grup (*)	Quadrimestre	Torn	Idioma	Distribució (lletra nif)
Grups de matricula (2009-10)
1	1er.	M	CAS	des de A fins a H
2	1er.	M	CAS	des de J fins a N
3	1er.	T	CAS	des de P fins a Z

(*) 1: GRUPO 1 - CAS

(*) 2: GRUPO 2 - CAS

(*) 3: GRUPO 3 - CAS

Objectius de l'assignatura / competències (2009-10)
Reflexionar sobre el contexto de la Inteligencia Artificial a partir del análisis de sus problemáticas, técnicas y líneas de investigación. 2.- Tomar contacto con literatura general y específica de Inteligencia Artificial. 3.- Dominar y utilizar la terminología utilizada en Inteligencia Artificial 4.- Identificar lenguajes y herramientas de desarrollo propias de la Inteligencia Artificial. 5.- Comprender, conocer, analizar y aplicar los métodos de búsqueda avanzada para la resolución de problemas. 6.- Comprender los métodos utilizados habitualmente en el diseño de juegos por ordenador de dos contrincantes 7.- Conocer distintas formas de representar el conocimiento 8.- Adquirir conocimientos para poder diseñar un sistema basado en el conocimiento. 9.- Aplicar los métodos de razonamiento utilizados en Sistemas Expertos 10.- Capacidad de integrar los conocimientos, métodos, algoritmos y destrezas prácticas de la Inteligencia Artificial. 11.- Desarrollar la madurez en la realización de informes y documentación útil de los algoritmos implementados 12.- Ser capaces de mostrar mediante ejemplos y resultados la validez de sus trabajos 13.- Capacidad de aplicar y relacionar, de forma autónoma, la Inteligencia Artificial de forma interdisciplinar.

Continguts teòrics i pràctics (2009-10)
BLOQUE I. INTRODUCCIÓN Tema 1: Introducción a la I.A. BLOQUE II. TÉCNICAS DE BÚSQUEDA Tema 2: Estrategias de búsqueda en juegos Tema 3: Estrategias de búsqueda básica Tema 4: Búsqueda heurística Tema 5: Búsqueda con satisfacción de restricciones BLOQUE III. SISTEMAS BASADOS EN EL CONOCIMIENTO. SISTEMAS EXPERTOS Tema 6: Introducción. Sistemas basados en reglas Tema 7: Factores de certeza Tema 8: Sistemas expertos difusos Tema 9: Redes bayesianas

Enllaç al programa
http://www.dccia.ua.es/dccia/inf/asignaturas/FIA/

Professor/a responsable
Compañ Rosique , Patricia Maria

Metodologia docent (2009-10)
Classes teòriques i pràctiques
La lección magistral tiene un papel importante en la transmisión de conocimientos pero se complementa con otras actividades. Para favorecer la participación, las clases se complementan con materiales de apoyo: apuntes de la asignatura, presentaciones con ordenador, páginas Web, etc. Se realizan actividades optativas para incrementar la calificación.

Tipus d'activitats: teòriques i pràctiques
Laboratoris
Las prácticas se realizan de forma individual. Cualquier caso de copia de prácticas detectado supondrá el SUSPENSO de los alumnos implicados en dicha convocatoria. Asistencia obligatoria (máximo 2 faltas). Si el alumno no aprueba la parte práctica durante las sesiones, debe realizar una práctica adicional además de las prácticas de todo el cuatrimestre. Se realizan en Java y Clips. Las prácticas se entregan a través de un sistema de entrega de prácticas. Cada práctica tiene una fecha de entrega.

	Grup	Professor
Professorat (2009-10)
TEORIA DE 9182	1	Aznar Gregori, Fidel
		Compañ Rosique, Patricia Maria
	2	Aznar Gregori, Fidel
		Compañ Rosique, Patricia Maria
	3	Aznar Gregori, Fidel
		Compañ Rosique, Patricia Maria
PRÁCTICAS CON ORDENADOR DE 9182	1	Sempere Tortosa, Mireia Luisa
	2	Sempere Tortosa, Mireia Luisa
	3	Aznar Gregori, Fidel
	4	Aznar Gregori, Fidel
	5	Aznar Gregori, Fidel
		Sempere Tortosa, Mireia Luisa
	6	Sempere Tortosa, Mireia Luisa
	7	Sempere Tortosa, Mireia Luisa
	8	Sempere Tortosa, Mireia Luisa

Enllaços relacionats

http://cv1.cpd.ua.es/cuestionario/pub/preg.asp?idioma=es&cuestionario=242

http://cv1.cpd.ua.es/cuestionario/pub/preg.asp?idioma=va&cuestionario=242

http://research.microsoft.com/adapt/MSBNx/

http://www.ai-class.com/

http://www.eclipse.org/

http://www.ghg.net/clips/Version623.html

http://www.ndsu.nodak.edu/instruct/juell/vp/cs724s01/alpha/alpha.html

http://y.20q.net/

Bibliografia

Artificial intelligence : structures and strategies for complex problem solving.
Autors:	Luger, George F.
Edició:	Harlow : Addison-Wesley. , 2005.
ISBN:	0-321-26318-9
Recomanat per:	COMPAÑ ROSIQUE, PATRICIA (*1)
[ Accés al catàleg de la biblioteca universitària ]

Expert systems : design and development
Autors:	John Durkin
Edició:	Englewood Cliffs, N.J. .
ISBN:	0-13-348640-0
Recomanat per:	COMPAÑ ROSIQUE, PATRICIA (*1)
[ Accés al catàleg de la biblioteca universitària ]

Fundamentos de inteligencia artificial
Autors:	CAZORLA QUEVEDO. Miguel Angel [et al]
Edició:	Alicante : Universidad de Alicante, 1999.
ISBN:	84-7908-446-4
Recomanat per:	AZNAR GREGORI, FIDEL (*1)
[ Accés al catàleg de la biblioteca universitària ]

Inteligencia artificial
Autors:	Crevier, Daniel
Edició:	Madrid : Acento, 1996.
ISBN:	84-483-0132-3
Recomanat per:	COMPAÑ ROSIQUE, PATRICIA (*1)
[ Accés al catàleg de la biblioteca universitària ]

Inteligencia artificial : un enfoque moderno
Autors:	Russell, Stuart J.; Norvig, Peter
Edició:	Madrid : Pearson-Prentice Hall, 2008.
ISBN:	84-8322-756-8
Recomanat per:	AZNAR GREGORI, FIDEL (*1)
[ Accés al catàleg de la biblioteca universitària ] [ Accés a les edicions anteriors ] [ Enllaç al recurs bibliogràfic ]

Inteligencia artificial : una nueva síntesis
Autors:	Nilsson Nils J.7
Edició:	Madrid : Mc Graw-Hill. , 2001.
ISBN:	84-481-2824-9
Recomanat per:	COMPAÑ ROSIQUE, PATRICIA (*1)
[ Accés al catàleg de la biblioteca universitària ]

(*1) Aquest professor ha recomanat el recurs bibliogràfic a tot l'alumnat de l'assignatura.

Convocatòria	Grup (*)	Data	Hora d’inici	Hora d’fi	Aules assignades	Observacions:
Dates d'exàmens oficials (2009-10)
Exàmens extraordinaris de finalització d'estudis (desembre)	-1	30/10/2009				L'examen serà en la Sala de Reunions del Dpt. Ciència de la Computació i Intel·ligència Artificial (Edifici Politècnica III, primer pis) a les 10 del matí.
Període ordinari per a assignatures de primer semestrre	-1	20/01/2010	12:00	15:00	0039PB013 0039PB011	-
Període extraordinari de juliol	-1	14/07/2010	11:30	14:30	A2/C11	-

(*) 1: GRUPO 1 - CAS

(*) 2: GRUPO 2 - CAS

(*) 3: GRUPO 3 - CAS

Instruments i criteris d'avaluació (2009-10)
Avaluació contínua, examen final
Para obtener la nota de teoría se realiza un examen final escrito. La nota de prácticas se calcula a partir de las distintas prácticas realizadas. Cada una de las prácticas debe tener una nota mínima de cuatro para poder superar la parte práctica de la asignatura. Caso de no ser así, en la siguiente convocatoria hay que entregar todas las prácticas cuya nota sea inferior a cinco, más una práctica adicional. La nota final de la asignatura se obtiene como 60% Teoría + 40% Práctica, teniendo como mínimo un cuatro en cada parte. Para superar la asignatura la nota final debe ser igual o superior a cinco. Si hay sólo una parte aprobada, se guarda esa nota hasta la segunda convocatoria de la asignatura del año en curso. Esta calificación se puede incrementar mediante la realización de trabajos optativos como máximo en 1 punto.


FONAMENTS D'INTEL·LIGÈNCIA ARTIFICIAL	Any acadèmic