Código	9182	Descripción
Crdts. Teor.	2,25	HEURISTICA. SISTEMASBASADOS EN EL CONOCIMIENTOS
Crdts. Pract.	2,25
A efectos de intercambios en programas de movilidad, la carga de esta asignatura equivale a 5,62 ECTS.

Departamentos y Áreas
Departamentos	Área	Crdts. Teor.	Crdts. Pract.	Dpto. Respon.	Respon. Acta
CIENCIA DE LA COMPUTACION E INTELIGENCIA ARTIFICIAL	CIENCIA DE LA COMPUTACION E INTELIGENCIA ARTIFICIAL	2,25	2,25

Estudios en los que se imparte

Ingeniería en Informática - plan 2001

Pre-requisitos

DISEÑO Y ANÁLISIS DE ALGORITMOS

LÓGICA COMPUTACIONAL

Incompatibilidades de matrícula por contenidos equivalentes
Esta asignatura es incompatible, por tener contenidos equivalentes, con las asignaturas siguientes:
Código	Asignatura
3167	FUNDAMENTOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Matriculados (2010-11)
Grupo (*)	Número
1	25
2	20
3	29
TOTAL	74

(*) 1: GRUPO 1 - CAS

(*) 2: GRUPO 2 - CAS

(*) 3: GRUPO 3 - CAS

Ofertada como libre elección (2010-11)
Número máximo de alumnos:	Sin límite
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Consulta Gráfica de Horario

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Horario (2010-11)
Modo	Grupo (*)	Día inicio	Día fin	Día	Hora inicio	Hora fin	Aula
CLASE TEÓRICA	1	13/09/2010	23/12/2010	L	10:00	11:30	A2/D22
	2	13/09/2010	23/12/2010	L	11:30	13:00	A2/D22
	3	13/09/2010	23/12/2010	L	15:30	17:00	A2/D21
PRÁCTICAS CON ORDENADOR	1	13/09/2010	23/12/2010	X	08:30	10:00	0016P1002
	2	13/09/2010	23/12/2010	X	13:30	15:00	0016P1006
	3	13/09/2010	23/12/2010	M	11:30	13:00	0016PB061
	4	13/09/2010	23/12/2010	M	08:30	10:00	0016P1006
	5	13/09/2010	23/12/2010	M	10:00	11:30	0016P1006
	6	13/09/2010	23/12/2010	M	15:00	16:30	0016P1006
	7	13/09/2010	23/12/2010	M	16:30	18:00	0016P1006

(*) 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

Grupos de matricula (2010-11)
Grupo (*)	Cuatrimestre	Turno	Idioma	Distribución (letra nif)
1	1er.	M	CAS	desde A hasta H
2	1er.	M	CAS	desde J hasta N
3	1er.	T	CAS	desde P hasta Z

(*) 1: GRUPO 1 - CAS

(*) 2: GRUPO 2 - CAS

(*) 3: GRUPO 3 - CAS

Objetivos de las asignatura / competencias (2010-11)

1.- 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.

Contenidos teóricos y prácticos (2010-11)

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

Más información

http://www.dccia.ua.es/dccia/inf/asignaturas/FIA/

Profesor/a responsable

Compañ Rosique , Patricia Maria

Metodología docente (2010-11)

Clases teóricas y prácticas

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.

Tipo de actividades: teóricas y prácticas

Laboratorios

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 Campus Virtual. Cada práctica tiene una fecha de entrega.

Profesores (2010-11)
	Grupo	Profesor/a
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
	6	Aznar Gregori, Fidel
		Sempere Tortosa, Mireia Luisa
	7	Sempere Tortosa, Mireia Luisa

Enlaces relacionados

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/

Bibliografía

Ordenar por título del libro Ordenar por profesor que lo recomienda

Artificial intelligence : structures and strategies for complex problem solving. Autor(es): Luger, George F. Edición: Harlow : Addison-Wesley. , 2005. ISBN: 0-321-26318-9 Recomendado por: COMPAÑ ROSIQUE, PATRICIA (*1) [ Acceso al catálogo de la biblioteca universitaria ] Expert systems : design and development Autor(es): John Durkin Edición: Englewood Cliffs, N.J. . ISBN: 0-13-348640-0 Recomendado por: COMPAÑ ROSIQUE, PATRICIA (*1) [ Acceso al catálogo de la biblioteca universitaria ] Fundamentos de inteligencia artificial Autor(es): CAZORLA QUEVEDO. Miguel Angel [et al] Edición: Alicante : Universidad de Alicante, 1999. ISBN: 84-7908-446-4 Recomendado por: AZNAR GREGORI, FIDEL (*1) [ Acceso al catálogo de la biblioteca universitaria ] Inteligencia artificial Autor(es): Crevier, Daniel Edición: Madrid : Acento, 1996. ISBN: 84-483-0132-3 Recomendado por: COMPAÑ ROSIQUE, PATRICIA (*1) [ Acceso al catálogo de la biblioteca universitaria ] Inteligencia artificial : un enfoque moderno Autor(es): Russell, Stuart J.; Norvig, Peter Edición: Madrid : Pearson-Prentice Hall, 2008. ISBN: 84-8322-756-8 Recomendado por: AZNAR GREGORI, FIDEL (*1) [ Acceso al catálogo de la biblioteca universitaria ] [ Acceso a las ediciones anteriores ] [ Enlace al recurso bibliográfico ] Inteligencia artificial : una nueva síntesis Autor(es): Nilsson Nils J.7 Edición: Madrid : Mc Graw-Hill. , 2001. ISBN: 84-481-2824-9 Recomendado por: COMPAÑ ROSIQUE, PATRICIA (*1) [ Acceso al catálogo de la biblioteca universitaria ]

(*1) Este profesor ha recomendado el recurso bibliográfico a todos los alumnos de la asignatura.

Fechas de exámenes oficiales (2010-11)
Convocatoria	Grupo (*)	fecha	Hora inicio	Hora fin	Aula(s) asignada(s)	Observ:
Exámenes extraordinarios de finalización de estudios (diciembre)	-1	26/10/2010				Lugar: laboratorio de tercer ciclo del Dpto. Ciencia de la Computación e I.A. (Edificio Politécnica III, primer piso, tercer pasillo) Hora: 12:30
Periodo ordinario para asignaturas de primer semestre	-1	27/01/2011	12:00	15:00	A2/C01	-
Periodo extraordinario de julio	-1	05/07/2011	11:30	14:30	A2/C24	-

(*) 1: GRUPO 1 - CAS

(*) 2: GRUPO 2 - CAS

(*) 3: GRUPO 3 - CAS

Instrumentos y criterios de evaluación (2010-11)

Evaluación continua, 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.