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   RAONAMENT    Any acadèmic       Versió PDF.
Codi9207Descripció
Crdts. Teor.3MÈTODES DE RAONAMENT ARTIFICIAL. RAONAMENT CONDICIONAL. RAONAMENT AMB INCERTESA. RAONAMENT TEMPORAL.
Crdts. Pract.3
A efectes d'intercanvis en programes de mobilitat, la càrrega d'aquesta assignatura equival a 7,5 ECTS.


Departamentos y Áreas
DepartamentsÀreaCrdts. Teor.Crdts. Pract.Dpto. Respon.Respon. Acta
CIÈNCIA DE LA COMPUTACIÓ I INTEL·LIGÈNCIA ARTIFICIALCIÈNCIA DE LA COMPUTACIÓ I INTEL·LIGÈNCIA ARTIFICIAL33


Estudis en què s'imparteix
Enginyeria en Informàtica - pla 2001


Prerequisitos
Sense incompatibles


Incompatibilitats de matricula per continguts equivalents
Sense Dades


Matriculats (2009-10)
Grup (*)Nombre
1 22
TOTAL 22
(*) 1: GRUPO 1 - CAS


Oferida com a lliure elecció (2009-10)
Sense departament
Consulta Gràfica d'Horari
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Horari (2009-10)
ModeGrup (*)Data d’iniciData de finalitzacióDiaHora d’iniciHora d’fiAula
CLASSE TEÒRICA 1 14/09/2009 23/12/2009 V 10:00 12:00 0016P2007
PRÀCTIQUES AMB ORDINADOR 1 14/09/2009 23/12/2009 V 12:00 14:00 0016P2007
(*) CLASE TEÓRICA
1: GRUPO 1 - CAS
(*) PRÁCTICAS CON ORDENADOR
1: GRUPO PRACTICAS DE RAZONAMIENTO - CAS


Grups de matricula (2009-10)
Grup (*)QuadrimestreTornIdiomaDistribució (lletra nif)
1 1er. M CAS des de - fins a -
(*) 1: GRUPO 1 - CAS


Objectius de l'assignatura / competències (2009-10)
PARTE COGNITIVA:

* Comprender la arquitectura general de un videojuego.
* Entender la relación de los componentes de Inteligencia Artificial y Razonamiento Automático como parte de la arquitectura de un videojuego.
* Comprender las necesidades de Inteligencia Artificial específicas de un videojuego.
* Aprender a diseñar adecuadamente un motor de Inteligencia Artificial genérico basado en técnicas especficas de Razonamiento Automático.
* Aprender la necesidad de uso de máquinas de estados finitos y su papel tanto en el Razonamiento Automático como en el motor de Inteligencia Artificial de un Videojuego.
* Aprender y profundizar en el conocimiento de las lógicas clásicas y no-clásicas (no-montonas, temporales y difusas, principalmente).
* Aprender las distintas técnicas de Razonamiento Automático que tienen aplicación en la búsqueda de caminos y su implicación en el ámbito de los videojuegos.
* Desarrollar un motor de Inteligencia Artificial para videojuegos lo más genérico y bien diseñado posible.
* Desarrollar 3 módulos completamente funcionales de Máquinas de Estados Finitos, Lógica Difusa y Búsqueda de Caminos e integrarlos en el motor de Inteligencia Artificial para videojuegos.

COMPETENCIAS TRANSVERSALES:

* Introducir al alumno en el diseño, planificación y desarrollo de un proyecto ingenieril quasi real.
* Introducir al alumno en el uso de herramientas de trabajo colaborativo específicas para proyectos informáticos y gestión de configuraciones.
* Fomentar en trabajo en equipo y las habilidades sociales necesarias.
* Desarrollar las capacidades de aprendizaje autónomo del alumno y de búsqueda de soluciones a problemas reales.
* Desarrollar las capacidades de autoevaluación y autocrítica necesarias para el refinamiento y mejora constante de los proyectos que el alumno desarrolle.
* Reforzar las capacidades de expresión oral y escrita del alumno, así como su entendimiento y valoración de la necesidad de una buena documentación en un proyecto ingenierl.


Continguts teòrics i pràctics (2009-10)
## Bloque I: Elementos basicos
* I.1. Introducción al Razonamiento en Videojuegos
* I.2. Arquitecturas Básicas de Sistemas de Razonamiento para Videojuegos
* I.3. Máquinas de Estados Finitos (Finite-State Machines o FSMs)

## Bloque II: Razonamiento Lógico
* II.1. Lógica Clásica y Sistemas Basados en Reglas
* II.2. Otras Lógicas
* II.3. Lógica Difusa (Fuzzy Logic)

## Bloque III: Búsqueda de Caminos (Pathfinding)
* III.1. La Herramienta Indispensable: Los Grafos
* III.2. Búsqueda de Caminos con Dijkstra y A*
* III.3. Técnicas Avanzadas de Búsqueda de Caminos

## Bloque IV: Temas Avanzados
* IV.1. Razonamiento Dirigido por Objetivos (Goal-Based)
* IV.2. Comportamientos Emergentes de Grupos (Flocking)
* IV.3. Redes Neuronales y Algoritmos Genticos


Enllaç al programa
Professor/a responsable
GALLEGO DURÁN , FRANCISCO JOSÉ


Metodologia docent (2009-10)
Classes teòriques i pràctiques
La metodología de trabajo esta fundamentada en el Aprendizaje Basado en Proyectos. Los alumnos se agrupan alrededor de un proyecto común cuya realización requiere estar en disposición de los conocimientos contenidos en el temario. De esta forma se cubren 2 objetivos principales: por un lado, el alumno se siente motivado por la posibilidad de realizar un proyecto más cercano a la vida real, lo que trasciende de la mera motivación por aprobar la asignatura y, por otro lado, el alumno profundiza en los conocimientos para poder desarrollar el proyecto, alcanzando niveles muy superiores a los exigidos en la docencia tradicional, puesto que es la única forma de poder cumplir los objetivos marcados en su proyecto.

En las primeras clases el profesor introducirá los 4 bloques de la asignatura a través de pequeños seminarios, dando las referencias fundamentales y directrices sobre cómo aprender lo necesario para el desarrollo del proyecto. Durante el resto de la asignatura, el profesor supervisará a cada uno de los grupos de estudiantes a nivel particular, dándoles consejo y aportándoles la información que necesitarán para poder desarrollar su proyecto.

li { white-space: pre-wrap; } Para la realización de los proyectos, los estudiantes formarán grupos de 3 integrantes. Excepcionalmente, y en casos justificados, el profesor será flexible para admitir grupos de 2 o 4, pero serán preferentes los grupos de 3. Tras una introducción a la tarea que tendrán que realizar, los estudiantes tendrán que preparar una planificación para la realización del proyecto. Esta planificación deber incluir un esquema del proyecto, un detalle de los módulos a desarrollar, un estudio de la temporalización del proyecto, una asignación de roles, un plan de calidad, un plan de contingencia para control de imprevistos y un presupuesto detallado con la entrega repartida en un mínimo de 3 hitos.

Una vez que la planificación del proyecto sea aprobada por el profesor, todo el resto del tiempo de la asignatura estará dedicado a que los estudiantes desarrollen ese proyecto en supervisión directa por parte del profesor. Además, los alumnos deberán desarrollar las pruebas de verificación de funcionamiento de su proyecto sobre el entorno Real Time Battle.

Las últimas semanas de clase se reservarán para las entregas de los proyectos y para la realización de un campeonato de Real Time Battle. En este campeonato, los robots de prueba desarrollados por los alumnos utilizando sus respectivos proyectos de motor de Inteligencia Artificial competirán unos contra otros, ganando aquel que consiga una mayor puntuación en el total de combates en distintas circunstancias. El equipo ganador del torneo obtendrá una bonificación extra sobre la nota final.


Tipus d'activitats: teòriques i pràctiques
Laboratoris
* Planificación de un proyecto completo
* Búsqueda bibliográfica e investigación sobre el proyecto a realizar.
* Análisis de código y especificaciones previas al proyecto a realizar.
* Desarrollo del proyecto en grupo.
* Interacción con los distintos grupos integrantes del equipo.
* Participación en concurso de Inteligencia Artificial en clase.


Professorat (2009-10)
Grup Professor
TEORIA COMPARTIDA DE 9207, 9303 Y 93801GALLEGO DURÁN, FRANCISCO JOSÉ
PRÁCTICAS CON ORDENADOR DE 92071GALLEGO DURÁN, FRANCISCO JOSÉ
Enllaços relacionats
Sense Dades


Bibliografia

AI game engine programming
Autors:Schwab, Brian
Edició:Hingham : Charles River Media, 2004.
ISBN:1-58450-344-0
Recomanat per: GALLEGO DURAN, FRANCISCO JOSE (*1)
[ Accés a les edicions anteriors ] [ Enllaç al recurs bibliogràfic ]

AI game programming wisdom
Autors:Rabin, Steve
Edició:Hingham, Mass: : Charles River Media, 2002.
ISBN:1-58450-077-8
Recomanat per: GALLEGO DURAN, FRANCISCO JOSE (*1)
[ Accés al catàleg de la biblioteca universitària ]

AI game programming wisdom 2
Autors:Steve Rabin
Edició:Hingham : Charles River Media, 2004.
ISBN:1-58450-289-4
Recomanat per: GALLEGO DURAN, FRANCISCO JOSE (*1)
[ Accés al catàleg de la biblioteca universitària ]

A1 techniques for game programming
Autors:Buckland, Mat
Edició:Cincinnati : Premier Press, 2002.
ISBN:1-931841-08-X
Recomanat per: GALLEGO DURAN, FRANCISCO JOSE (*1)
[ Accés al catàleg de la biblioteca universitària ]

Programming game AI by example
Autors:Buckland, Mat
Edició:Plano (Texas) : Wordware Publishing, 2010.
ISBN:1-55622-078-2
Recomanat per: GALLEGO DURAN, FRANCISCO JOSE (*1)
[ Accés a les edicions anteriors ] [ Enllaç al recurs bibliogràfic ]
(*1) Aquest professor ha recomanat el recurs bibliogràfic a tot l'alumnat de l'assignatura.
Dates d'exàmens oficials (2009-10)
ConvocatòriaGrup (*)DataHora d’iniciHora d’fiAules assignadesObservacions:
Exàmens extraordinaris de finalització d'estudis (desembre) -1 06/11/2009 -
Període ordinari per a assignatures de primer semestrre -1 13/01/2010 12:00 15:00 0039PS002 -
Període extraordinari de juliol -1 14/07/2010 -
(*) 1: GRUPO 1 - CAS


Instruments i criteris d'avaluació (2009-10)
Avaluació contínua
La evaluación de la asignatura estará centrada en el documento inicial de planificación y presupuesto que debe entregar cada grupo al profesor. Este documento, una vez sea aceptado por el profesor, se convertirá en el contrato de evaluación de la asignatura. En el documento debe estar especificado qué es lo que el grupo entregará al profesor, cómo lo va a entregar y cuánta nota debe recibir a cambio de cada uno de los apartados que se especifiquen.

En la planificación se establecerán un mínimo de 3 hitos de entrega, y cada hito tendrá una evaluación propia. El profesor evaluará el grado de cumplimiento de los objetivos planteados para cada hito de entrega, otorgando al grupo un porcentaje de la nota que solicitaba proporcional al grado de cumplimiento de los objetivos. De esta forma, todo el proceso de evaluación está en manos de los propios estudiantes, cumpliendo, además, la tarea de enseñar lo que significa planificar bien y llevar a cabo un proyecto.

Además de la evaluación general de la asignatura a través del proyecto, el profesor planteará pequeñas actividades independientes que puedan reportarle a los alumnos algún aporte extra de nota. Así mismo, al final de las clases se realizará un torneo de Real Time Battle, en el que los distintos grupos competirán utilizando sus propios motores de Inteligencia Artificial.

En resumen, la evaluación será como sigue:
* 90%: por el grado de cumplimiento de los objetivos del proyecto.
* 10%: según clasificación final en el torneo de Real Time Battle.
* Hasta 15% extra: Actividades independientes planteadas por el profesor en clase.