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ARTIFICIAL INTELLIGENCE I (COMPUTER ENGINEERING)

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Teaching staff

• GARCIA-QUISMONDO FERNANDEZ, MANUEL
• GRACIANI DIAZ, MARIA CARMEN
• ROMERO JIMENEZ, ALVARO

Programa de la asignatura

Objetivos docentes específicos

Conocer las diferentes técnicas de búsqueda en espacios de estados y su aplicación para la resolución de diferentes problemas en Inteligencia Artificial, incluyendo teoría de juegos, problemas de satisfacción de restricciones y planificación.

Competencias transversales genéricas

• Habilidades para trabajar en grupo (Se entrena de forma moderada)
• Capacidad de análisis y síntesis (Se entrena de forma moderada)
• Comunicación oral en la lengua nativa (Se entrena de forma moderada)
• Comunicación escrita en la lengua nativa (Se entrena de forma moderada)
• Conocimiento de una segunda lengua (Se entrena de forma moderada)
• Habilidades elementales en informática (Se entrena de forma moderada)
• Resolución de problemas (Se entrena de forma moderada)
• Trabajo en equipo (Se entrena de forma moderada)
• Habilidades para trabajar en grupo (Se entrena de forma moderada)
• Capacidad para aplicar la teoría a la práctica (Se entrena de forma moderada)
• Capacidad de aprender (Se entrena de forma moderada)
• Habilidad para trabajar de forma autónoma (Se entrena de forma moderada)

Competencias específicas

- Conocer en qué consisten los elementos que definen la representación de un problema como problema de espacio de estados y los distintos algoritmos de búsqueda en espacio de estados. Saber aplicarlos a la resolución de problemas.

- Apreciar el papel de la heurística en la reducción de la complejidad práctica de un proceso de búsqueda y saber construir funciones heurísticas para resolver problemas.

- Conocer los elementos que definen un problema como problema de satisfacción de restricciones y aplicar distintas técnicas para resolverlo. Saber reconocer, representar y resolver un problema de satisfacción de restricciones.

- Conocer los fundamentos básicos en la programación de juegos de estrategia. Saber aplicarlos a la programación de juegos.

- Conocer las características específicas de los algoritmos de búsqueda local y de aquellos problemas abordables mediante técnicas de búsqueda local y/o algoritmos genéticos. Saber representar problemas adecuados para ser resueltos por dichas técnicas.

- Conocer el formalismo más común de representación de problemas de planificación en Inteligencia Artificial, y algunos de los algoritmos usados para su resolución.

Contenidos de la asignatura

- Búsqueda en espacios de estados y heurísticas.

- Técnicas de búsqueda en juegos con adversario.

- Problemas de satisfacción de restricciones

- Planificación

Actividades formativas de primer cuatrimestre

Clases teóricas

Horas presenciales: 30

Horas no presenciales: 45

Metodología de enseñanza aprendizaje:

Clases teóricas, de problemas y actividades de evaluación

Competencias que desarrolla

Todas

Prácticas informáticas

Horas presenciales: 15

Horas no presenciales: 22.5

Metodología de enseñanza aprendizaje:

Clases prácticas y actividades de evaluación

Competencias que desarrolla

Todas

Sistemas y criterios de evaluación

Evaluación por curso

La evaluación por curso podría constar de pruebas escritas, pruebas de laboratorio y trabajos. La nota por curso se obtendría a partir de las notas de las distintas pruebas de evaluación.

Evaluación final

La evaluación final podría constar de pruebas escritas, pruebas de laboratorio y trabajos. Opcionalmente se podría conservar la nota de alguna de las pruebas de evaluación por curso. La nota final se obtendría a partir de las notas de las distintas pruebas de evaluación.