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Inteligencia Ambiental y Sistemas Multiagente (304472)


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Sentido de la materia en el plan de estudios

Módulo 2. Inteligencia Computacional

Materia: INTELIGENCIA COMPUTACIONAL

Carácter: Obligatoria
ECTS: 6
Unidad temporal: Semestre 1
Lenguas en las que se imparte: Castellano

Asignaturas que componen la materia

Asignatura 1: COMPUTACIÓN NEUROBORROSA
Carácter: Obligatoria
ECTS: 3
Unidad temporal: Semestre 1
Lenguas en las que se imparte: Castellano

Asignatura 2: INTELIGENCIA AMBIENTAL Y SISTEMAS MULTIAGENTE
Carácter: Obligatoria
ECTS: 3
Unidad temporal: Semestre 1
Lenguas en las que se imparte: Castellano

Resultados de aprendizaje de la materia
• Reconocer oportunidades de investigación en los que la Inteligencia Computacional proporcione un
enfoque adecuado
• Saber utilizar la terminología y metodología utilizadas en Inteligencia Computacional
• Adquirir una visión inicial de alguna de la herramientas software y hardware disponibles
• Desarrollar sistemas basados en las tecnologías propias de la Inteligencia Computacional

 Actividades formativas de la materia
Actividad Formativa    Horas  Presenciales  Horas de Trabajo personal % Presenc 
Clase magistral 34 36 48,6
Clases práctica en aulas de informática 13 52 20
Tutoría individual o en grupo  3 0 100
Exposición y debate  4  8  33,3
 Total Horas: 150  54 96 36

 

Resultados de aprendizaje de la materia
• Reconocer oportunidades de investigación en los que la Inteligencia Computacional proporcione un
enfoque adecuado
• Saber utilizar la terminología y metodología utilizadas en Inteligencia Computacional
• Adquirir una visión inicial de alguna de la herramientas software y hardware disponibles
• Desarrollar sistemas basados en las tecnologías propias de la Inteligencia Computacional

Objetivos de la asignatura

Definir, conocer y delimitar las áreas de inteligencia ambiental y los modelos de agente y sistemas multiagente, para que los estudiantes puedan entender el alcance de los mismos y desarrollar sistemas basados en estas tecnologías.

Contenidos

Unidad Didáctica 1. Introducción a la inteligencia ambiental: Motivaciones. Historia. Función de pertenencia.
Unidad Didáctica 2. Tecnología Básica para el desarrollo de sistemas de inteligencia ambiental: identificación, localización, control, gestión.
Unidad Didáctica 3. Modelos inteligentes en inteligencia ambiental: Arquirecturas, sistemas de razonamiento, localización y control.
Unidad Didáctica 4. Aplicaciones de inteligencia Ambiental: revisión del estado del arte, evaluación de propuestas, empresas del sector.
Unidad Didáctica 5. Introducción a los Agentes y Sistemas Multiagente: conceptos básicos.
Unidad Didáctica 6. Arquitecturas para construir agentes y sistemas multiagente: reactivas, deliberativas e híbridas.
Unidad Didáctica 7. Tipos de Agentes: internet, móviles, interfaz, etc.
Unidad Didáctica 8. Comunicación: Modelos, coordinación y negociación.
Unidad Didáctica 9. Sistemas Multiagente: arquitecturas, modelos de cooperación y organizaciones.
Unidad Didáctica 10. Casos de estudio y herramientas: Entornos hospitalarios, geriátricos y domiciliarios.

Competencias a adquirir

Competencias Básicas:
CB6, CB7, CB8, CB9, CB10.
Competencias generales
CG1, CG2.
Competencias específicas:
CE1, CE2, CE3, CE5.

 

Documento con objetivos y competencias

Metodologías

— Clases de teoría con apoyo de material audiovisual. En estas clases se presentarán los contenidos básicos de un cierto tema. El
desarrollo de la clase se llevará a cabo con medios audiovisuales, textos, transparencias… que permitan un adecuado nivel de
motivación e interés en los alumnos. Se debe intentar motivar a los alumnos a intervenir en cualquier momento en las clases para
hacer éstas más dinámicas y facilitar el aprendizaje. Es importante intentar terminar la exposición con las conclusiones más relevantes
del tema tratado. Las transparencias que se utilizarán en clase son un subconjunto de las que se facilitan a los alumnos en la página
web. Estas transparencias son una guía para el estudio, pero no son sustitutas de la bibliografía recomendada.
— Videos: se proyectarán algunos videos, en inglés, publicados por el IEEE, con conferencias o tutoriales.
— Talleres de prácticas. Las clases prácticas presenciales estarán dedicadas a la resolución colaborativa de problemas de inteligencia
ambiental y informática distribuida con sistemas multiagente.
— Trabajo obligatorio. Al alumno se le dará una o más publicaciones recientes sobre el tema, sobre la cual debe elaborar una presentación
en la que establezca un análisis del contenido de las mismas y una revisión crítica. Esta presentación se hará en público y se estimula
la interacción con el resto de los alumnos de la materia. Servirá para establecer la calificación.
— Tutorías. El alumnado tiene a su disposición seis horas de tutorías a la semana en las que puede consultar cualquier duda relacionada
con los contenidos, organización y planificación de la materia.
— Plataforma web. Se convierte en el vehículo de comunicación y registro de información de la materia.El profesor mantiene actualizada
la información de esta página para que se convierta en un vehículo de comunicación con los alumnos.
— El alumno debe ser capaz de buscar información en las revistas electrónicas a las que la Universidad está suscrita (IEEE
fundamentalmente) relacionadas con la inteligencia ambiental y los sistemas multiagente.

Previsión de Técnicas (Estrategias) Docentes
Nombre Horas presenciales Horas no presenciales dirigidas por el profesor Horas de trabajo autónomo del estudiante Horas totales
Clases magistrales 8 0 16 24
Prácticas en aula 0 0 0 0
Prácticas en el laboratorio 0 0 0 0
Prácticas en aula de informática 4 0 8 12
Prácticas de campo 0 0 0 0
Prácticas de visualización 0 0 0 0
Seminarios 0 0 0 0
Exposiciones y debates 3 0 0 3
Tutorías 0 0 0 0
Actividades de seguimiento on line 0 0 0 0
Preparación de trabajos 0 0 36 36
Otras actividades 0 0 0 0
Exámenes 0 0 0 0
TOTAL 15 0 60 75
Evaluación



SISTEMA DE EVALUACIÓN PONDERACIÓN MÁXIMA PONDERACIÓN MÍNIMA
Asistencia y participación en clase 90% 60%
 Actividad de seguimiento online 40% 10%
Profesorado
Juan Manuel Corchado Rodríguez
Correo electrónico
Otros datos

Créditos: 3.0 (1.5 T + 1.5 P) , Primer cuatrimestre , Obligatoria , Número de grupos de teoría: 1 , Número de grupos de práctica: 1

Máster Universitario en Sistemas Inteligentes (Plan 2013) Inteligencia Computacional

Áreas de Conocimiento
Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
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Idioma inglés
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