Créditos ECTS Créditos ECTS: 6
Horas ECTS Criterios/Memorias Horas de Tutorías: 1 Clase Expositiva: 21 Clase Interactiva: 21 Total: 43
Lenguas de uso Castellano, Gallego, Inglés
Tipo: Materia Ordinaria Máster RD 1393/2007 - 822/2021
Departamentos: Departamento externo vinculado a las titulaciones
Áreas: 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.
Agentes y arquitecturas de agentes. Necesidades de interacción entre agentes: negociación,
cooperación, coordinación. Metodologías orientadas a agentes
Básica:
M. Wooldridge (2009). An introduction to multiagent systems. John Wiley and Sons, 2 Edition, ISBN 978-
0470519462
Complementaria:
G. Weiss (1999). Multiagent systems: A modern approach to distributed artificial intelligence. MIT Press, ISBN
978-0262731317
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.
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
CB8 - Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios
a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades
sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
TRANSVERSALES
CT2 - Dominar la expresión y la comprensión de forma oral y escrita de un idioma extranjero.
CT3 - Utilizar las herramientas básicas de las tecnologías de la información y las comunicaciones (TIC) necesarias
para el ejercicio de su profesión y para el aprendizaje a lo largo de su vida.
CT4 - Desarrollarse para el ejercicio de una ciudadanía respetuosa con la cultura democrática, los derechos humanos
y la perspectiva de género.
CT6 - Adquirir habilidades para la vida y hábitos, rutinas y estilos de vida saludables.
CT8 - Valorar la importancia que tiene la investigación, la innovación y el desarrollo tecnológico en el avance
socioeconómico y cultural de la sociedad.
ESPECÍFICAS
CE5 - Capacidad para diseñar y desarrollar sistemas inteligentes mediante la aplicación de algoritmos de inferencia,
representación del conocimiento y planificación automática.
CE6 - Capacidad para reconocer aquellos problemas que necesiten de una arquitectura distribuida que no esté
prefijada durante el diseño del sistema, que serán adecuados para la implementación de sistemas multiagente
inteligentes.
CE7 - Capacidad para entender las implicaciones del desarrollo de un sistema inteligente explicable e interpretable.
CE8 - Capacidad para diseñar y desarrollar sistemas inteligentes seguros, en términos de integridad, confidencialidad
y robustez.
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 40% de la nota final.
- Evaluación de trabajos prácticos, con ponderación del 60% de la nota final.
Será necesario alcanzar un 40% de la puntuación en cada parte para poder superar la materia.
La calificación será de no presentado cuando no se entregue ningún trabajo práctico ni examen final.
Segunda oportunidad
La evaluación se realizará con los mismos criterios anteriormente descritos. Se abrirá un nuevo plazo para la entrega de los trabajos prácticos, en caso de no haberlos entregado en la primera oportunidad.
A1: Clases de teoría: 21 horas presenciales, 42 horas en total de dedicación.
A2: Clases prácticas de laboratorio: 14 horas presenciales, 40 horas en total de dedicación.
A3: Aprendizaje basado en problemas, seminarios, estudio de casos y proyectos: 7 horas
presenciales, 68 horas en total de dedicación
| Miércoles | |||
|---|---|---|---|
| 17:00-18:30 | Grupo /CLE_01 | Inglés | IA.02 |
| 18:30-20:00 | Grupo /CLIL_01 | Inglés | IA.02 |
| Viernes | |||
| 15:30-17:00 | Grupo /CLE_01 | Inglés | IA.02 |
| 17:00-18:30 | Grupo /CLIL_01 | Inglés | IA.02 |
| 23.05.2025 16:00-20:00 | Grupo /CLIL_01 | IA.02 |
| 23.05.2025 16:00-20:00 | Grupo /CLE_01 | IA.02 |
| 01.07.2025 16:00-20:00 | Grupo /CLIL_01 | IA.02 |
| 01.07.2025 16:00-20:00 | Grupo /CLE_01 | IA.02 |