Universidad Pública de Navarra - Nafarroako Univertsitate Publikoa

Módulo/Materia

Módulo: Común a la Rama de Informática

Materia: Inteligencia Artificial

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Descripción/Contenidos

Esta asignatura pretende proporcionar al estudiante los principios y conceptos básicos de la Inteligencia Artificial con un  enfoque teórico y otro aplicado a la Ingeniería. Deben adquirir una base sólida en la representación de estados , en las búsquedas y en los elementos básicos aplicados de la inteligencia artificial.

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Competencias genéricas

Las competencias genéricas que un alumno debería adquirir en esta asignatura son:

• G6. Capacidad para concebir y desarrollar sistemas o arquitecturas informáticas centralizadas o distribuidas integrando hardware, software y redes.
• G8. Conocimiento de las materias básicas y tecnologías, que capaciten para el aprendizaje y desarrollo de nuevos métodos y tecnologías, así como las que les doten de una gran versatilidad para adaptarse a nuevas situaciones.
• G9. Capacidad para resolver problemas con iniciativa, toma de decisiones, autonomía y creatividad. Capacidad para saber comunicar y transmitir los conocimientos, habilidades y destrezas de la profesión de Ingeniero Técnico en Informática.

Aparte de estos conocimientos y habilidades, la asignatura  pretende la adquisición de las competencias transversales:

• T1. Capacidad de análisis y síntesis
• T3. Comunicación oral y escrita
• T4. Resolución de problemas
• T8. Aprendizaje autónomo.

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Competencias específicas

Las competencias específicas que un alumno debería adquirir en esta asignatura son:

• FC1 Capacidad para diseñar, desarrollar, seleccionar y evaluar aplicaciones y sistemas informáticos, asegurando su fiabilidad, seguridad y calidad, conforme a principios éticos y a la legislación y normativa vigente.
• FC6 Conocimiento y aplicación de los procedimientos algorítmicos básicos de las tecnologías informáticas para diseñar soluciones a problemas, analizando la idoneidad y complejidad de los algoritmos propuestos.
• FC15 Conocimiento y aplicación de los principios fundamentales y técnicas básicas de los sistemas inteligentes y su aplicación práctica.

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Resultados aprendizaje

R1 - Conocer y aplicar los procedimientos algorítmicos básicos de la Inteligencia Artificial

R2 - Identificar los problemas en los que pueden aplicarse las diferentes algoritmos básicos.

R3 - Diseñar soluciones para problemas específicos a partir de las técnicas estudiadas

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Metodología

La asignatura Inteligencia Artificial se desarrollará según la metodología flipped classroom, en la que los contenidos teóricos se mostrarán a través de vídeos que los estudiantes deben visionar en su tiempo de estudio. Al acabar cada uno de estos vídeos se realizará un cuestionario para evaluar y comprobar si se han comprendido los contenidos explicados en cada vídeo. Las clases teóricas se dedicarán a realizar ejercicios y problemas relacionados con los conceptos y algoritmos presentados en los vídeos de esa semana. Además, en las clases de prácticas se desarrollarán programas y pequeños proyectos en los que se implementarán los algoritmos estudiados.

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Idiomas

Castellano

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Evaluación

Seguiremos una metodología de evaluación continua mediante la realización de diferentes pruebas teóricas y la entrega de prácticas. En particular se realizarán tres pruebas escritas sobre cada una de las partes de la asignatura y se entregarán 3 proyectos.

La parte teórica tiene un peso del 60% de la nota y el parte práctica otro 40%.

Para que las pruebas teóricas  puedan hacer media deben tener una nota superior a 5 sobre 10.

Para que los proyectos  puedan hacer media deben tener una nota superior a 4 sobre 10.

En caso de no aprobar la asignatura, la nota será la obtenida en el examen escrito.

La entrega de un proyecto que no sea original, en la que la mayor parte de código sea copiado implicará el suspenso de la asignatura.

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Temario

Parte I.

1. Introducción a la Inteligencia Artificial
2. Representación en espacio de estados
3. Búsquedas exhaustivas
   1. Búsqueda en anchura
   2. Búsqueda en profundidad
4. Búsquedas informadas
   1. Búsqueda óptima
   2. A*
   3. Heurística
5. Búsquedas aproximadas
   1. Beam search
6. Juegos e Inteligencia Artificial
   1. Algoritmo Minimax
   2. Juegos de suma cero. Negamax
   3. Poda alfa-beta

Parte II.

1. Razonamiento aproximado
2. Introducción a la representación del conocimiento
3. Representación de la incertidumbre. Probabilidad
   1. Teorema de la probabilidad total
   2. Regla de Bayes
   3. Dependencia condicional
4. Redes Bayesianas
   1. D-separación
   2. Problema de Monty-Hall
5. Inferencia probabilista
   1. Inferencia por enumeración
   2. Inferencia por eliminación de variables
   3. Inferencia aproximada
6. Construcción de redes Bayesianas
   1. Estimación de parámetros
   2. Aprender la estructura de la red

Parte III.

1. Introducción al aprendizaje automático (machine learning)
2. Modelo de neuronal artificial. Perceptrón
1. Adaline. Regresión lineal
2. Función de perdida o error
3. Descenso por gradiente
4. Perceptrón simple. Clasificación lineal
5. Función de perdida bisagra
3. Red neuronal artificial
1. Perceptrón multicapa
2. Aprendizaje
4. Evaluación
1. Validación cruzada
2. Medidas de rendimiento

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Programa de prácticas experimentales

Las prácticas se realizarán en Python utilizando el entorno jupyter notebook.

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Bibliografía

Acceda a la bibliografía que el profesorado de la asignatura ha solicitado a la Biblioteca.

• Russell, S., Norvig, P. "Artificial Intelligence: A Modern Approach". Prentice Hall Series in Artifical Intelligence. ( New Jersey ). EE.UU.1995  
• Francisco Escolano [et al.]. Inteligencia Artificial: modelos, técnicas y áreas de aplicación. Madrid Thomson. 2003.
• S. Fernández [et al.]. Problemas resueltos de inteligencia artificial aplicada: búsqueda y representación. Madrid Addison-Wesley. 2001.
• Miguel Angel Cazorla Quevedo [et al.]. Técnicas de inteligencia artificial. TextosDocentes. Publicaciones Universidad de Alicante. 1999.

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