Créditos ECTS Créditos ECTS: 6
Horas ECTS Criterios/Memorias Horas de Tutorías: 1 Clase Expositiva: 21 Clase Interactiva: 21 Total: 43
Lenguas de uso Inglés
Tipo: Materia Ordinaria Máster RD 1393/2007 - 822/2021
Departamentos: Electrónica y Computación, Departamento externo vinculado a las titulaciones
Áreas: Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial, Área externa M.U en Intelixencia Artificial
Centro Escuela Técnica Superior de Ingeniería
Convocatoria: Segundo semestre
Docencia: Con docencia
Matrícula: Matriculable | 1ro curso (Si)
La asignatura introduce al estudiante en la extracción, evaluación y análisis de información presente en la Web mediante el uso de tecnologías que interpretan la semántica subyacente al formato de sus contenidos. En este contexto, se le capacitará en su explotación como fuente global de datos, independientemente de cuál sea su localización y el dispositivo o plataforma de acceso, tanto si están expresados en lenguaje natural como en lenguajes directamente interpretables por agentes inteligentes. Se trata en definitiva de facilitar el acceso, compartición e integración de información entre usuarios Web.
Estructura de la web. Motores de búsqueda. Análisis y minería del contenido y uso de la web. Personalización, descubrimiento y filtrado. Sistemas de recomendación. Tecnologías semánticas y web semántica. Ontologías y grafos de conocimiento. Lenguajes de modelado de datos. Datos enlazados y datos enlazados abiertos. Aplicaciones y casos de éxito.
Básica:
- Croft, W. B., Metzler, D., & Strohman, T. (2010). Search engines: Information retrieval in practice (Vol. 520, pp. 131-141). Reading: Addison-Wesley.
- Schütze, H., Manning, C. D., & Raghavan, P. (2008). Introduction to information retrieval (Vol. 39, pp. 234-265). Cambridge: Cambridge University Press.
- Berners-Le, T., Hendler, J., & Lassila, Ou. (2001). The semantic web. Scientific american, 284(5), 34-43.
- Gomez-Pérez, A., Fernández, M., Cortiza, Ou. (2003) Ontological Engineering. Springer
- Ehrlinger, Lisa; Wöß, Wolfram (2016). Towards a Definition of Knowledge Graphs (PDF). SEMANTiCS2016. Leipzig: Joint Proceedings of the Posters and Demos Track of 12 th International Conference on Semantic Systems - SEMANTiCS2016 and 1 st International Workshop on Semantic Change & Evolving Semantics ( SuCCESS16). pp. 13–16.
Complementaria:
- Introduction to Semantic Web Technologies. Ivan Herman, W3C June 22nd, 2010: https://www.w3.org/2010/Talks/0622-SemTech-IH/Tutorial.pdf. Retrieved 2022-05-11.
- What is a Knowledge Graph?| Ontotext". Ontotext. https://www.ontotext.com/blog/ontotext-platform-building-smart-enterpri…. Retrieved 2022-05-11.
- Krötsch, Markus; Weikum, Gerhard (March 2016). "Editorial of the Special Issue on Knowledge Graphs". Journal of Web Semantics. 37–38: 53–54. doi:10.1016/ j. websem.2016.04.002. Retrieved 2022-05-11.
- Semantic Web at W3 C: https:// www. w3. org/ standards/ semanticweb/ Retrieved 2022-05-11.
BÁSICAS Y GENERALES
CG1 - Mantener y extender planteamientos teóricos fundados para permitir la introducción y explotación de tecnologías nuevas y avanzadas en el campo de la Inteligencia Artificial.
CG3 - Buscar y seleccionar la información útil necesaria para resolver problemas complejos, manejando con soltura las fuentes bibliográficas del campo.
CG4 - Elaborar adecuadamente y con cierta originalidad composiciones escritas o argumentos motivados, redactar planes, proyectos de trabajo, artículos científicos y formular hipótesis razonables en el campo.
CB6 - Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación
CB7 - Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio
TRANSVERSALES
CT7 - Desarrollar la capacidad de trabajar en equipos interdisciplinares o transdisciplinares, para ofrecer propuestas que contribuyan a un desarrollo sostenible ambiental, económico, político y social.
CT8 - Valorar la importancia que tiene la investigación, la innovación y el desarrollo tecnológico en el avance socioeconómico y cultural de la sociedad.
ESPECÍFICAS
CE1 - Comprensión y dominio de técnicas para el procesamiento léxico, sintáctico y semántico de textos en lenguaje natural.
CE2 - Comprensión y dominio de los fundamentos y técnicas de procesamiento de documentos enlazados, estructurados y no estructurados, y de la representación de su contenido.
CE3 - Comprensión y conocimiento de las técnicas de representación y procesado de conocimiento mediante ontologías, grafos y RDF, así como de las herramientas asociadas a las mismas.
La metodología Incluye el Método expositivo / lección magistral, prácticas de laboratorio, tutorías, trabajo autónomo, estudio de casos y aprendizaje por proyectos. Se llevará a cabo con las siguientes actividades formativas:
1) Aprendizaje basado en problemas, seminarios, estudio de casos y proyectos: se trata de sesiones cuyo objetivo es que el alumnado adquiera determinadas competencias en base a la resolución de ejercicios, estudio de casos y realización de proyectos que requieran al alumno la aplicación de los conocimientos y competencias desarrolladas durante la asignatura. Estas sesiones pueden requerir del alumno la presentación oral de su solución a los problemas planteados. Los trabajos realizados por el alumnado se pueden realizar de forma individual o en grupos de trabajo.
2) Clases de teoría: Exposición oral complementada con el uso de medios audiovisuales y la introducción de algunas preguntas dirigidas a los estudiantes, con la finalidad de transmitir conocimientos y facilitar el aprendizaje. Además del tiempo de exposición oral por parte del profesor, esta actividad formativa requiere del alumno la dedicación de un tiempo para preparar y revisar por cuenta propia los materiales objeto de la clase.
3) Clases prácticas de laboratorio: clases dedicadas a que el alumnado desarrolle trabajos prácticos que impliquen abordar la resolución de problemas complejos, y el análisis y diseño de soluciones que constituyan un medio para su resolución. Esta actividad puede requerir de los alumnos la presentación oral de los trabajos realizados. Los trabajos realizados por el alumnado se pueden realizar de forma individual o en grupos de trabajo.
La evaluación constará de dos partes:
- Examen final, con ponderación del 50% de la nota final.
- Evaluación de trabajos prácticos, con ponderación del 50% de la nota final.
Será necesario alcanzar un 40% de la puntuación en cada parte.
La calificación será de no presentado cuando no se entregue ningún trabajos práctico ni examen final.
Segunda oportunidad
A evaluación se realizará que los mismos criterios anteriormente descritos. Se abrirá un nuevo plazo para la entrega de los trabajos prácticos, en caso de que no se habían entregado en la primera oportunidad.
A1: Clases de teoría: 21 horas presenciales, 42 horas en total de dedicación.
A2: Clases prácticas de laboratorio: 10 horas presenciales, 40 horas en total de dedicación.
A3: Aprendizaje basado en problemas, seminarios, estudio de casos y proyectos: 11 horas presenciales, 68 horas en total de dedicación.
Se recomienda estudio semanal de la asignatura.
La docencia de esta asignatura será en inglés.
La docencia expositiva (21h) será impartida entre la USC y la UDC y será retransmitida para todo el alumnado.
La docencia interactiva (21h) será impartida entre la USC, la UDC y la UVIGO y será retransmitida para todo el alumnado.
María Jesús Taboada Iglesias
Coordinador/a- Departamento
- Electrónica y Computación
- Área
- Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
- Teléfono
- 881813561
- Correo electrónico
- maria.taboada [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Catedrático/a de Universidad
| Miércoles | |||
|---|---|---|---|
| 17:00-18:30 | Grupo /CLE_01 | Inglés | IA.02 |
| 18:30-20:00 | Grupo /CLIL_01 | Inglés | IA.02 |
| 05.06.2025 10:30-14:00 | Grupo /CLIL_01 | IA.02 |
| 05.06.2025 10:30-14:00 | Grupo /CLE_01 | IA.02 |
| 08.07.2025 10:30-14:00 | Grupo /CLE_01 | IA.02 |
| 08.07.2025 10:30-14:00 | Grupo /CLIL_01 | IA.02 |