Créditos ECTS Créditos ECTS: 6
Horas ECTS Criterios/Memorias Horas de Titorías: 3 Clase Expositiva: 24 Clase Interactiva: 24 Total: 51
Linguas de uso Castelán, Galego
Tipo: Materia Ordinaria Grao RD 1393/2007 - 822/2021
Departamentos: Electrónica e Computación
Áreas: Ciencia da Computación e Intelixencia Artificial
Centro Escola Politécnica Superior de Enxeñaría
Convocatoria: Primeiro semestre
Docencia: Con docencia
Matrícula: Matriculable
Estudo dos fundamentos necesarios para realizar a planificación do movemento de robots (definición e recálculo de traxectorias), e estratexias para a planificación de tarefas a alto nivel, tanto para robots individuais como coordinando conxuntos de robots.
Capacidade para xestionar de forma adecuada datos con incerteza vén dada pola existencia inevitable de erros de odometría, localización e mapeado presentes en calquera operación dun robot real.
Deseñar unha representación para problemas de robótica baseados en obxectivos a partir de conxuntos de estados. Deseñar métodos para a resolución de problemas en robótica a partir das representacións anteriores.
Aplicar as técnicas de exploración e procura básicas para a resolución de problemas en robótica.
Modelar problemas baseados en coñecemento e resolvelos aplicando técnicas de razoamento, tanto con datos precisos como con incerteza.
Deseñar axentes e sistemas multiagente, definindo os seus elementos básicos adecuadamente en función das necesidades dun problema en robótica.
Axentes intelixentes. Sistemas multiaxente. Representación do coñecemento. Busca. Busca con adversarios e locais. Planificación automática. A incerteza en robótica
Bibliografía básica:
- Artificial Intelligence: A Modern Approach. Stuart J. Russell, Peter Norvig. Prentice Hall. 4th Edition, 2020.
- Intelligent Software Agents: Foundations and Applications. Brenner, Walter, Zarnekow, Ruediger, Wittig, Hartmut. Springer, 1998.
Bibliografía complementaria:
- Multiagent Systems: A Modern Approach to Distributed Artificial Intelligence. Gerhard Weiss. MIT Press, 2000.
O alumno que supere o curso con éxito será capaz de:
Coñecementos:
Con47. Describe estratexias para a planificación de tarefas de alto nivel, tanto para robots individuais como
coordinación de conxuntos de robots.
Habilidade:
H/D48. Utilizar adecuadamente os datos con incerteza presentes en calquera operación dun robot real.
H/D49. Deseñar unha representación de problemas de robótica baseados en obxectivos a partir de conxuntos de estados.
H/D50. Aplica técnicas básicas de exploración e busca para resolver problemas en robótica.
H/D51. Deseñar problemas a partir do coñecemento e resolvelos aplicando técnicas de razoamento, tanto con datos precisos como con incerteza.
H/D52. Deseñar axentes e sistemas multiaxente, definindo adecuadamente os seus elementos básicos en función das necesidades dun problema de robótica.
Competencia:
Comp14. Coñecer as técnicas de intelixencia artificial empregadas na robótica industrial e de servizos, saber utilizalas en aplicacións robóticas fixas e móbiles.
Comp15. Utilizar e implementar métodos de aprendizaxe computacional na análise de datos sensoriais e para a toma de decisións en sistemas robóticos.
Comp19. Comprender e saber programar técnicas de análise, procesamento, detección, recoñecemento e seguimento de patróns nos distintos tipos de sinais procedentes de distintos sensores e cámaras dentro do entorno dun robot.
Os contidos da materia impartiranse tanto en clases expositivas de teoría como en clases interactivas de prácticas. Ambos os tipos de clases iranse alternando ao longo do semestre, de tal modo que as prácticas afianzarán os conceptos mostrados en teoría.
As clases de teoría expositivas desenvolveranse na aula por parte do profesorado, apoiado por medios electrónicos (presentacións electrónicas, vídeos, documentos técnicos complementarios...) dispoñibles no Campus Virtual da USC. Ditas clases seguirán os contidos pormenorizados da materia que aparezan reflectidos na programación docente anual. As presentacións maxistrais do profesor combinaranse coa proposta de exercicios específicos para afianzar os conceptos presentados. Estes exercicios serán resoltos polos alumnos (en clase ou en casa) para despois ser corrixidos en clase dunha maneira participativa.
A docencia das prácticas, realizadas en grupos reducidos de 20 alumnos e de carácter interactivo, serán actividades complementarias ás clases teóricas expositivas. Serán desenvoltas en laboratorios de robótica con robots reais e en clases de informática baixo a supervisión do profesorado. Os alumnos seguirán de maneira autónoma os guións das prácticas específicas dispoñibles no Campus Virtual da USC. Estas actividades non só permitirán ao alumnado a comprensión dos conceptos teóricos mediante a súa posta en práctica senón que tamén lles permitirán a adquisición de habilidades necesarias para aplicar axentes intelixentes no seu futuro profesional.
Así mesmo, nas titorías atenderase ao alumnado para discutir, comentar, aclarar ou resolver cuestións concretas en relación coas súas tarefas dentro da materia (recompilación de información, preparación de probas de avaliación, prácticas, traballos...). Estas titorías serán tanto presenciais como virtuais a través de correo electrónico, campus virtual ou a plataforma Microsoft Teams.
A avaliación levará a cabo de dúas formas: (1) Avaliación continua a través da posible valoración de prácticas no laboratorio. Poderase propoñer a posible realización de traballos voluntarios que fomenten a creatividade do alumno, motivación, etc., e que permitan que profunden nalgúns dos contidos da materia, ou exploren alternativas non cubertas directamente nos contidos impartidos polo profesor. (2) Por outra banda, haberá unha última proba final que poderá conter exercicios teóricos e/ou prácticos. A proba final representará o 55% do total da materia, mentres que o 45% restante represéntano as probas (as prácticas entregables mencionadas no punto 1, traballos, cuestionarios, etc.) que se propoñan na aula. Considerarase superada a materia se entre as dúas modalidades de avaliación se obtén unha nota global ponderada igual ou superior a 5 puntos (sobre 10), e na proba final obtense unha cualificación igual ou superior a 4 puntos (sobre 10).
O alumno recibirá a cualificación de " non presentado" cando non faga o exame final.
Para os casos de realización fraudulenta de exercicios ou probas será de aplicación o establecido na “Normativa de avaliación do rendemento académico dous estudantes e de revisión dás cualificacións”.
A asistencia tanto ás clases teóricas como prácticas será obrigatoria, salvo por causa xusta. Para aqueles alumnos que teñan dispensa, o sistema de avaliación será o mesmo non terán obrigación de asistir ás clases teóricas, pero mantense a obrigación de asistencia ás prácticas de laboratorio.
Avaliación de segunda oportunidade: Os alumnos poderán entregar en data previa o exame da segunda oportunidade, aquelas actividades que lle expoña o profesor, correspondentes a aquelas que non superasen na convocatoria anterior. Poderá haber unha defensa de traballos co profesor. Por outra banda, haberá un exame de segunda oportunidade, en consonancia co que sucede na primeira oportunidade e cuxo peso na cualificación final é o mesmo que na primeira oportunidade.
Avaliación de repetidores: os alumnos repetidores serán avaliados do mesmo xeito que os alumnos da primeira oportunidade.
A materia ten unha carga de traballo de 6 ECTS dividida da seguinte forma:
- 1. Traballo na aula (60 horas presenciais)
- 1.1. Clases expositivas teóricas (en grupo grande): 24 horas
- 1.2. Prácticas (con pequenos grupos): 24 horas
- 1.3. Titorías de grupo: 3 horas
- 1.4. Titorías individualizadas: 4 horas
- 1.5. Actividades de avaliación: 5 horas
- 2. Traballo persoal do alumnado (90 horas non presenciais)
- 2.1. Lectura, revisión de temas e exercicios de teoría: 24 horas
- 2.2. Preparación de exercicios e informes de prácticas: 48 horas
- 2.3. Preparación de titorías de grupo: 4 horas
- 2.4. Preparación de titorías individualizadas: 7 horas
- 2.5. Preparación de probas de avaliación: 7 horas
Debido á alta correlación existente entre os conceptos desenvolvidos nas clases de teoría e os contidos das prácticas, recoméndase aos alumnos constancia no estudo da materia, acudindo ás sesións de prácticas cos conceptos teóricos revisados e os exercicios resoltos. A realización das prácticas axudará ao afianzamento dos conceptos teóricos e á súa utilización en situacións reais.
Francisco Javier Garcia Polo
Coordinador/a- Departamento
- Electrónica e Computación
- Área
- Ciencia da Computación e Intelixencia Artificial
- Correo electrónico
- franciscojavier.garcia.polo [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Titular de Universidade
Marta Nuñez Garcia
- Departamento
- Electrónica e Computación
- Área
- Ciencia da Computación e Intelixencia Artificial
- Correo electrónico
- martanunez.garcia [at] usc.es
- Categoría
- Investigador/a Distinguido/a
| Mércores | |||
|---|---|---|---|
| 09:00-11:00 | Grupo /CLE_01 | Castelán | Aula 8 (Aulario 2) |
| 09.01.2025 16:00-20:00 | Grupo /CLE_01 | Aula 7 (Aulario 2) |
| 09.06.2025 16:00-20:00 | Grupo /CLE_01 | Aula 7 (Aulario 2) |