Ser capaç d'identificar problemes resolubles mitjançant tècniques que ofereix la IA Utilitzar les eines que ofereix la IA Integrar tècniques d'IA en aplicacions convencionals
1. Intruducció 2. Agents 2.1. Definicions 2.2. Classificació 3. Agents que representen el món i resolen problemes 3.1. Agents que representen el món. Agents amb estats 3.2. Agents que resolen problemes :Resolució de problemes com una cerca dins d’un espai d’estats. 3.3. Agents que juguen. Mètode MINIMAX 4. Agents que aprenen 4.1. Tipus d'aprenentatge. 4.2. Clustering 4.3. Inducció d'arbres de decisió 4.4. Aprenentatge per deducció 5. Agents que representen els seus coneixements i raonen de forma lògica 5.1. Sistemes basats en regles. Sistemes experts. 5.2. Representació del coneixement amb lògica de predicats. 5.3. Mètodes de raonament automàtic. Realització d’inferències mitjançant la regla de resolució. 5.4. Raonament aproximat 6. Agents reactius 6.1. Agents estímul-resposta 6.2. Xarxes Neurals 6.3. Sistemes Difusos
Tipus d’activitat Hores amb professor Hores sense professor Total Anàlisi / estudi de casos 4,00 8,00 12,00 Cerca i anàlisi d'informació 0 10,00 10,00 Exposició dels estudiants 10,00 10,00 20,00 Lectura / comentari de textos 0 4,00 4,00 Prova d'avaluació 3,00 8,00 11,00 Resolució d'exercicis 15,00 15,00 30,00 Sessió expositiva 20,00 30,00 50,00 Sessió pràctica 20,00 26,00 46,00 Tutories de grup 1,00 0,50 1,50 Total 73,00 111,50 184,5
Nilsson, Nils J (cop. 2001). Inteligencia artificial, : una nueva síntesis. Madrid [etc.]: McGraw Hill. Wooldridge, Michael J (cop. 2002). An Introduction to multiagen systems. Chichester: John Wiley & Sons. Rich, Elaine, Knight, Kevin (1994). Inteligencia artificial (2ª ed). Madrid [etc.]: McGraw-Hill. Funge, John David (cop. 2004). Artificial intelligence for computer games, : an introduction. Wellesley: AK Peters. Bratko, Ivan (2001). Prolog programming for Artificial Intelligence (tercera). Addison- Wesley. Clocksin, W.F., Mellish, C.S. (1987). Programacion en Prolog. Gustavo Gili Editores. José T. Palma, Roque Marin (2008). Inteligencia Artificial. Técnicas, métodos y aplicaciones. Mc Graw Hill. Russell, Stuart J.|q(Stuart Jonathan) (cop. 2010 ). Artificial intelligence : a modern approach (3rd ed.). Upper Saddle River: Prentice Hall. Catàleg Escolano Ruiz, Francisco (cop. 2003 ). Inteligencia artificial : modelos, técnicas y áreas de aplicación . Madrid: Thomson. Catàleg Poole, David L.|q(David Lynton) (2010 ). Artificial intelligence : foundations of computational agents . New York [etc.]: Cambridge University Press. Catàleg
Activitats d'avaluació: Descripció de l'activitat Avaluació de l'activitat % Semipresencialitat. Agents intel·ligents Respondre adequadament a les preguntes de la prova d'avaluació. Semipresencialitat. Estudi de tècniques d'IA aplicades a un domini. - Capacitat de síntesi i claredat; continguts ajustats al que es demana (aplicació de les tècniques per resoldre els problemes) - Fonts d’informació consultades. - Reflexió sobre la seva aplicabilitat a alguna entitat local (empresa, servei, ...): com li proposaríeu que desenvolupés un sistema com el que descriviu (beneficis, limitacions, rellevància en el mercat, ...) Teoria. Exposició en grup del treball d'estudi - Presentació: organització de la informació, claredat de l’exposició, comprensió dels conceptes, exemples il•lustratius. - Demostracions disponibles Pràctiques. P1. Cerca 60% Formalització tècnica 20% Claritat dels documents i explicació 20% Programació Pràctiques. P2. Implementació d'un joc bipersonal 40% Formalització (espai d'estats, operadors) 30% Heurístiques 15% Programació 15% Claretat de la documentació aportada Pràctiques. P3. Prolog Presentació d'un conjunt de problemes de programació amb Prolog. Pràctiques. P4. Implementació d'un sistema expert amb Prolog Correcció del SE implementat. Prova d'avaluació Correcta formulació i resolució dels exercicis. Un exercici per a cada tema.
S: Semipresencialitat - Estudi: 0,2 de la qualificació final S'ha de lliurar dins el termini especificat i s'ha d'obtenir una qualificació superior o igual a 4. P: Pràctiques: 0,4 de la qualificació final. Cal haver lliurat totes les pràctiques dins el termini especificat, i aprovar-les totes (5). La nota de pràctiques és la mitjana de les notes de les pràctiques P1 a P5. E: Prova d'avaluació: 0,4 de la qualificació final Cal aprovar-la (5). La nota final de l'assignatura F és: si S>=4, P>=5, E>=5 ====> F= 0,2 *S + 0,4 * P + 0,4 * E Altrament ===> Suspens Criteris específics de la nota «No Presentat»:El no lliurament de l'examen serà motiu de NO Presentat.