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Computación Neuroborrosa (304473)


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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

 

Objetivos de la asignatura

Obtener una panorámica general del estado del arte en Sistemas Conexionistas y Lógica Borrosa.
Conocer las posibles líneas de investigación en la materia.
Conocer y utilizar la terminología y metodología utilizada en Sistemas Neuroborrosos a la hora de abordar problemas concretos.
Adquirir una visión inicial de alguna de la herramientas software y hardware disponibles.

Contenidos

1. Teoría de conjuntos borrosos
2. Definiciones y operaciones básicas
3. Extensión a la lógica
4. Algoritmo básico de inferencia borrosa
5. Aplicaciones
6. Introducción. Motivaciones
7. Definiciones. Modelos. Historia
8. Arquitecturas de redes
9. Aprendizaje: paradigmas, reglas, algoritmos
10. El perceptrón simple. El perceptrón multicapa
11. Redes auto-organizadas
12. Redes recurrentes y jerárquicas
13. Funciones de base radial
14. Implementaciones: software, hardware
15. Aplicaciones.

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 dados por autores relevantes
en Sistemas Borrosos.
• Talleres de prácticas. Las clases prácticas presenciales estarán dedicadas a la resolución colaborativa de problemas de modelado y
diseño, para lo cual se utiliza alguna de las herramientas para sistemas borrosos existentes.
• Trabajo obligatorio. Al alumno se le dará una publicación reciente sobre el tema, sobre la cual debe elaborar una presentación en la
que establezca un análisis del contenido de la publicación 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.
• Página 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 el tema de Sistemas Borrosos.

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 6 9 12 27
Prácticas en aula 6 3 3 12
Prácticas en el laboratorio 0 0 0 0
Prácticas en aula de informática 6 0 3 9
Prácticas de campo 0 0 0 0
Prácticas de visualización 0 0 0 0
Seminarios 4 2 0 6
Exposiciones y debates 3 0 3 6
Tutorías 0 0 0 0
Actividades de seguimiento on line 0 0 0 0
Preparación de trabajos 0 0 12 12
Otras actividades 0 0 0 0
Exámenes 6 0 0 6
TOTAL 31 14 33 78
Evaluación
SISTEMA DE EVALUACIÓN PONDERACIÓN MÁXIMA PONDERACIÓN MÍNIMA
Asistencia y participación en clase 90% 60%
 Actividad de seguimiento online 40% 10%
Profesorado
Emilio Santiago Corchado Rodríguez
Correo electrónico
Angélica González Arrieta
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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