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   TÉCNICAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL    Año académico       Versión PDF.  Versión PDF para convalidación.
Código9183Descripción
Crdts. Teor.2,25APRENDIZAJE. PERCEPCION
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
DepartamentosÁreaCrdts. Teor.Crdts. Pract.Dpto. Respon.Respon. Acta
CIENCIA DE LA COMPUTACION E INTELIGENCIA ARTIFICIALCIENCIA DE LA COMPUTACION E INTELIGENCIA ARTIFICIAL2,252,25


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
Sin Datos


Matriculados (2011-12)
Grupo (*)Número
1 40
2 35
TOTAL 75
(*) 1: GRUPO 1 - CAS
(*) 2: GRUPO 2 - CAS


Ofertada como libre elección (2011-12)
Número máximo de alumnos: 100
Plazas disponibles 100
Pincha aquí para ver a qué estudios se oferta
Consulta Gráfica de Horario
A efectos de intercambios en programas de movilidad, la carga de esta asignatura equivale aPincha aquí


Horario (2011-12)
ModoGrupo (*)Día inicioDía finDíaHora inicioHora finAula
CLASE TEÓRICA 1 01/02/2012 25/05/2012 M 11:30 13:00 A2/B11
  2 01/02/2012 11/03/2012 M 18:00 19:30 A2/E14
  2 12/03/2012 03/04/2012 M 18:00 19:30 A2/E14
  2 04/04/2012 25/05/2012 M 18:00 19:30 A2/E14
PRÁCTICAS CON ORDENADOR 1 01/02/2012 25/05/2012 J 09:00 10:30 0016P2006
  2 01/02/2012 25/05/2012 X 17:00 18:30 0016P1008
  3 01/02/2012 25/05/2012 J 11:00 12:30 0016PB063
  4 01/02/2012 25/05/2012 J 15:00 16:30 0016P1008
  5 01/02/2012 25/05/2012 J 17:00 18:30 0016P1008
  6 01/02/2012 25/05/2012 M 16:00 17:30 0016P2002
  7 01/02/2012 25/05/2012 X 09:00 10:30 0016P2004
(*) CLASE TEÓRICA
1: GRUPO 1 - CAS
2: GRUPO 2 - CAS
(*) PRÁCTICAS CON ORDENADOR
1: GRUPO PRACTICAS DE TECNICAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL - CAS
2: GRUPO PRACTICAS DE TECNICAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL - CAS
3: GRUPO PRACTICAS DE TECNICAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL - CAS
4: GRUPO PRACTICAS DE TECNICAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL - CAS
5: GRUPO PRACTICAS DE TECNICAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL - CAS
6: GRUPO PRACTICAS DE TECNICAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL - CAS
7: GRUPO PRACTICAS DE TECNICAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL - CAS


Grupos de matricula (2011-12)
Grupo (*)CuatrimestreTurnoIdiomaDistribución (letra nif)
1 2do. M CAS desde A hasta M
2 2do. T CAS desde N hasta Z
(*) 1: GRUPO 1 - CAS
(*) 2: GRUPO 2 - CAS


Objetivos de las asignatura / competencias (2011-12)
* Conocer las áreas de la Inteligencia Artificial: Visión Artificial y Aprendizaje.
* Implementar algoritmos de Visión Artificial y Aprendizaje en Java.


Contenidos teóricos y prácticos (2011-12)
TEORIA:
1. Introducción a la Visión Artificial:
a. Filtrado por Deconvolución.
b. Características geométricas: edges, corners, lineas, círculos.
c. Características de área: esqueletos, momentos invariantes.
d. Segmentación: Clustering EM, algoritmo de blobs.
e. Reconocimiento mediante matching de grafos.
2. Introducción al Aprendizaje
a. Redes neuronales. Perceptrones y Mapas Auto-organizativos.
b. Clasificadores Naïve Bayes.
c. Árboles de Decisión.
d. Support Vector Machines.
e. Modelos ocultos de Markov.
f. Boosting. Adaboost.

PRACTICAS:
1. Implementación de un algoritmo de Visión Artificial con JavaVis
2. Implementación de un algoritmo de Aprendizaje en Java.


Más información
Profesor/a responsable
CAZORLA QUEVEDO , MIGUEL ANGEL


Metodología docente (2011-12)
Clases teóricas y prácticas
Clase magistral con participación de los estudiantes.


Tipo de actividades: teóricas y prácticas
Laboratorios
Visión Artificial: Introducir la Librería de Visión Artificial JavaVis
http://javavis.sourceforge.net/ y implementar un algoritmo de los
vistos en clase (clasificación de imágenes, segmentación, etc).

Aprendizaje: Implementación de un algoritmo de Aprendizaje en
Java. Este algoritmo podrá estar relacionado con el desarrollado
para la practica anterior.


Profesores (2011-12)
Grupo Profesor/a
TEORIA DE 91831CAZORLA QUEVEDO, MIGUEL ANGEL
COLOMINA PARDO, OTTO
2CAZORLA QUEVEDO, MIGUEL ANGEL
VIEJO HERNANDO, DIEGO
PRÁCTICAS CON ORDENADOR DE 91831VIEJO HERNANDO, DIEGO
2VIEJO HERNANDO, DIEGO
3VIEJO HERNANDO, DIEGO
4VIEJO HERNANDO, DIEGO
5VIEJO HERNANDO, DIEGO
6VIEJO HERNANDO, DIEGO
7CAZORLA QUEVEDO, MIGUEL ANGEL
VIEJO HERNANDO, DIEGO
Enlaces relacionados
Sin Datos


Bibliografía

Inteligencia artificial : modelos, técnicas y áreas de aplicación
Autor(es):Francisco Escolano ... [et al.]
Edición:Madrid : Thomson, D.L. 2003.
ISBN:84-9732-183-9
Recomendado por:CAZORLA QUEVEDO, MIGUEL A. (*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 (2011-12)
ConvocatoriaGrupo (*)fechaHora inicioHora finAula(s) asignada(s)Observ:
Exámenes extraordinarios de finalización de estudios (diciembre) -1 14/11/2011 -
Periodo ordinario para asignaturas de segundo semestre y anuales -1 01/06/2012 12:00 15:00 OP/1003
OP/1002
-
Periodo extraordinario de julio -1 17/07/2012 08:30 11:30 OP/1003 -
(*) 1: GRUPO 1 - CAS
(*) 2: GRUPO 2 - CAS


Instrumentos y criterios de evaluación (2011-12)
Evaluación continua, examen final
Se realizará evaluación continua consistente en dos exámenes parciales. Si se superan estos y las prácticas, se aprueba la asignatura. Si se suspende un examen parcial, el alumno se podrá presentar al examen final. No se guarda para septiembre la nota de teoría ni ningún parcial.