- Grado en Magisterio de Educación Infantil
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- Curso de Adaptación al Grado en Magisterio de Educación Infantil
- Curso de Adaptación al Grado en Magisterio de Educación Primaria
- Curso de Adaptación al Grado en Magisterio de Educación Primaria para Maestros Especialistas
- Máster Universitario en Formación del Profesorado de Educación Secundaria, Bachillerato, Formación Profesional y Enseñanza de Idiomas
- Máster Universitario en Inteligencia Artificial Aplicada a la Educación
- Máster Universitario en Educación y Recursos Digitales (Elearning)
- Máster Universitario en Educación Inclusiva y Personalizada
- Máster Universitario en la Enseñanza del Español como Lengua Extranjera
- Máster Universitario en Enseñanza Bilingüe
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- Máster Universitario en Dirección y Administración de Empresas (MBA)
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- Máster Universitario en Análisis e Investigación Criminal
- Máster Universitario en Asesoría Jurídica de Empresas
- Máster Universitario en Dirección y Gestión Pública
- Máster Universitario en Seguridad, Defensa y Geoestrategia
Ingeniería del conocimiento
| Código de la asignatura | 1417 |
|---|---|
| Nº Créditos ECTS | 6 |
| Duración | Semestral |
| Idiomas | Castellano |
| Planes de estudio | |
| Profesor(es) | |
| Año académico | 2022-23 |
Ingeniería del Conocimiento es una asignatura de carácter obligatorio y consta de 6 créditos. Esta asignatura aborda conceptos propios de la Inteligencia Artificial. Uno de los principales objetivos de esta asignatura es que el estudiante sea capaz de elegir una técnica de inferencia apropiada para resolver cada problema. Además, el estudiante aprende cómo se representa el conocimiento y conocerá las características de un sistema experto, y los sistemas expertos más representativos. En esta asignatura, el estudiante adquiere la habilidad para la resolución de nuevos problemas difíciles de resolver sin las técnicas de Inteligencia Artificial. Para el desarrollo de esta asignatura, se podrán usar los conocimientos previos de programación del estudiante, así como nuevos paradigmas, herramientas y lenguajes. En concreto, el estudiante aprenderá el lenguaje LISP (Language Integrated Production System).
En esta asignatura se abordarán principalmente los siguientes temas:
- Mecanismos de inferencia.
- Representación del conocimiento.
- Sistemas expertos o Sistemas Basados en el Conocimiento (SBC).
Los requisitos previos obligatorios antes de abordar esta asignatura son:
- Es obligatorio que el estudiante haya superado las asignaturas “Álgebra” e “Inteligencia Artificial”.
- Mejorar las habilidades en el desarrollo del software.
- Adquirir las técnicas necesarias para poder proponer soluciones en el desarrollo del software.
- Conocer las formas de representar el conocimiento.
- Conocer los principales tipos de aprendizaje y razonamiento.
- Construir sistemas basados en el conocimiento.
- Conocer los sistemas expertos y ser capaz de identificarlos.
La metodología adoptada en esta asignatura para el aprendizaje y evaluación de sus contenidos, se encuentra adaptada al modelo de formación continuada y a distancia de la UDIMA.
Los conocimientos de la asignatura se adquieren a través del estudio razonado de todas las unidades didácticas propuestas en el Aula Virtual y que guían al estudiante en el estudio del material didáctico básico de la asignatura, así como del material didáctico complementario que se ponga a disposición de los estudiantes en el Aula Virtual.
Además, es preciso que los estudiantes realicen las actividades de evaluación continua (AEC), de aprendizaje y controles planificados en el “cronograma de actividades didácticas”, y definidos en el “sistema de evaluación”, apartados que figuran en la guía docente de la asignatura.
Dedicación requerida
Se estima que la lectura y comprensión de los contenidos teóricos abarcados en las diversas unidades didácticas ocupará aproximadamente 60 horas, mientras la realización de las Actividades de Evaluación Continua (AECs), las Actividades de Aprendizaje y la realización de los Controles, llevará 75 horas aproximadamente. También podemos considerar que con el empleo de 15 horas por parte del alumno, de cara a preparar el examen final presencial, será suficiente para consolidar los conocimientos y habilidades adquiridas durante el trascurso de la asignatura.
| Unidad 1. | Introducción. |
| Unidad 2. | El cálculo de predicados. |
| Unidad 3. | LISP. |
| Unidad 4. | Sistemas de refutación por resolución. |
| Unidad 5. | Sistemas de deducción basados en reglas. |
| Unidad 6. | Sistemas expertos. |
| Unidad 7. | Sistemas basados en reglas de producción. |
| Unidad 8. | Lógica difusa. Sistemas expertos difusos. |
| Unidad 9. | Sistemas generadores de planes básicos (resolución de problemas robot). |
| Unidad 10. | Sistemas avanzados de generación de planes. |
Ingeniería del conocimiento
| Código de la asignatura | 1417 |
|---|---|
| Nº Créditos ECTS | 6 |
| Duración | Semestral |
| Idiomas | Castellano |
| Planes de estudio | |
| Profesor(es) | |
| Año académico | 2022-23 |
Ingeniería del Conocimiento es una asignatura de carácter obligatorio y consta de 6 créditos. Esta asignatura aborda conceptos propios de la Inteligencia Artificial. Uno de los principales objetivos de esta asignatura es que el estudiante sea capaz de elegir una técnica de inferencia apropiada para resolver cada problema. Además, el estudiante aprende cómo se representa el conocimiento y conocerá las características de un sistema experto, y los sistemas expertos más representativos. En esta asignatura, el estudiante adquiere la habilidad para la resolución de nuevos problemas difíciles de resolver sin las técnicas de Inteligencia Artificial. Para el desarrollo de esta asignatura, se podrán usar los conocimientos previos de programación del estudiante, así como nuevos paradigmas, herramientas y lenguajes. En concreto, el estudiante aprenderá el lenguaje LISP (Language Integrated Production System).
En esta asignatura se abordarán principalmente los siguientes temas:
- Mecanismos de inferencia.
- Representación del conocimiento.
- Sistemas expertos o Sistemas Basados en el Conocimiento (SBC).
Los requisitos previos obligatorios antes de abordar esta asignatura son:
- Es obligatorio que el estudiante haya superado las asignaturas “Álgebra” e “Inteligencia Artificial”.
- Mejorar las habilidades en el desarrollo del software.
- Adquirir las técnicas necesarias para poder proponer soluciones en el desarrollo del software.
- Conocer las formas de representar el conocimiento.
- Conocer los principales tipos de aprendizaje y razonamiento.
- Construir sistemas basados en el conocimiento.
- Conocer los sistemas expertos y ser capaz de identificarlos.
La metodología adoptada en esta asignatura para el aprendizaje y evaluación de sus contenidos, se encuentra adaptada al modelo de formación continuada y a distancia de la UDIMA.
Los conocimientos de la asignatura se adquieren a través del estudio razonado de todas las unidades didácticas propuestas en el Aula Virtual y que guían al estudiante en el estudio del material didáctico básico de la asignatura, así como del material didáctico complementario que se ponga a disposición de los estudiantes en el Aula Virtual.
Además, es preciso que los estudiantes realicen las actividades de evaluación continua (AEC), de aprendizaje y controles planificados en el “cronograma de actividades didácticas”, y definidos en el “sistema de evaluación”, apartados que figuran en la guía docente de la asignatura.
Dedicación requerida
Se estima que la lectura y comprensión de los contenidos teóricos abarcados en las diversas unidades didácticas ocupará aproximadamente 60 horas, mientras la realización de las Actividades de Evaluación Continua (AECs), las Actividades de Aprendizaje y la realización de los Controles, llevará 75 horas aproximadamente. También podemos considerar que con el empleo de 15 horas por parte del alumno, de cara a preparar el examen final presencial, será suficiente para consolidar los conocimientos y habilidades adquiridas durante el trascurso de la asignatura.
| Unidad 1. | Introducción. |
| Unidad 2. | El cálculo de predicados. |
| Unidad 3. | LISP. |
| Unidad 4. | Sistemas de refutación por resolución. |
| Unidad 5. | Sistemas de deducción basados en reglas. |
| Unidad 6. | Sistemas expertos. |
| Unidad 7. | Sistemas basados en reglas de producción. |
| Unidad 8. | Lógica difusa. Sistemas expertos difusos. |
| Unidad 9. | Sistemas generadores de planes básicos (resolución de problemas robot). |
| Unidad 10. | Sistemas avanzados de generación de planes. |
Ingeniería del conocimiento
| Código de la asignatura | 1417 |
|---|---|
| Nº Créditos ECTS | 6 |
| Duración | Semestral |
| Idiomas | Castellano |
| Planes de estudio | |
| Profesor(es) | |
| Año académico | 2022-23 |
Ingeniería del Conocimiento es una asignatura de carácter obligatorio y consta de 6 créditos. Esta asignatura aborda conceptos propios de la Inteligencia Artificial. Uno de los principales objetivos de esta asignatura es que el estudiante sea capaz de elegir una técnica de inferencia apropiada para resolver cada problema. Además, el estudiante aprende cómo se representa el conocimiento y conocerá las características de un sistema experto, y los sistemas expertos más representativos. En esta asignatura, el estudiante adquiere la habilidad para la resolución de nuevos problemas difíciles de resolver sin las técnicas de Inteligencia Artificial. Para el desarrollo de esta asignatura, se podrán usar los conocimientos previos de programación del estudiante, así como nuevos paradigmas, herramientas y lenguajes. En concreto, el estudiante aprenderá el lenguaje LISP (Language Integrated Production System).
En esta asignatura se abordarán principalmente los siguientes temas:
- Mecanismos de inferencia.
- Representación del conocimiento.
- Sistemas expertos o Sistemas Basados en el Conocimiento (SBC).
Los requisitos previos obligatorios antes de abordar esta asignatura son:
- Es obligatorio que el estudiante haya superado las asignaturas “Álgebra” e “Inteligencia Artificial”.
- Mejorar las habilidades en el desarrollo del software.
- Adquirir las técnicas necesarias para poder proponer soluciones en el desarrollo del software.
- Conocer las formas de representar el conocimiento.
- Conocer los principales tipos de aprendizaje y razonamiento.
- Construir sistemas basados en el conocimiento.
- Conocer los sistemas expertos y ser capaz de identificarlos.
La metodología adoptada en esta asignatura para el aprendizaje y evaluación de sus contenidos, se encuentra adaptada al modelo de formación continuada y a distancia de la UDIMA.
Los conocimientos de la asignatura se adquieren a través del estudio razonado de todas las unidades didácticas propuestas en el Aula Virtual y que guían al estudiante en el estudio del material didáctico básico de la asignatura, así como del material didáctico complementario que se ponga a disposición de los estudiantes en el Aula Virtual.
Además, es preciso que los estudiantes realicen las actividades de evaluación continua (AEC), de aprendizaje y controles planificados en el “cronograma de actividades didácticas”, y definidos en el “sistema de evaluación”, apartados que figuran en la guía docente de la asignatura.
Dedicación requerida
Se estima que la lectura y comprensión de los contenidos teóricos abarcados en las diversas unidades didácticas ocupará aproximadamente 60 horas, mientras la realización de las Actividades de Evaluación Continua (AECs), las Actividades de Aprendizaje y la realización de los Controles, llevará 75 horas aproximadamente. También podemos considerar que con el empleo de 15 horas por parte del alumno, de cara a preparar el examen final presencial, será suficiente para consolidar los conocimientos y habilidades adquiridas durante el trascurso de la asignatura.
| Unidad 1. | Introducción. |
| Unidad 2. | El cálculo de predicados. |
| Unidad 3. | LISP. |
| Unidad 4. | Sistemas de refutación por resolución. |
| Unidad 5. | Sistemas de deducción basados en reglas. |
| Unidad 6. | Sistemas expertos. |
| Unidad 7. | Sistemas basados en reglas de producción. |
| Unidad 8. | Lógica difusa. Sistemas expertos difusos. |
| Unidad 9. | Sistemas generadores de planes básicos (resolución de problemas robot). |
| Unidad 10. | Sistemas avanzados de generación de planes. |
Ingeniería del conocimiento
| Código de la asignatura | 1417 |
|---|---|
| Nº Créditos ECTS | 6 |
| Duración | Semestral |
| Idiomas | Castellano |
| Planes de estudio | |
| Profesor(es) | |
| Año académico | 2022-23 |
Ingeniería del Conocimiento es una asignatura de carácter obligatorio y consta de 6 créditos. Esta asignatura aborda conceptos propios de la Inteligencia Artificial. Uno de los principales objetivos de esta asignatura es que el estudiante sea capaz de elegir una técnica de inferencia apropiada para resolver cada problema. Además, el estudiante aprende cómo se representa el conocimiento y conocerá las características de un sistema experto, y los sistemas expertos más representativos. En esta asignatura, el estudiante adquiere la habilidad para la resolución de nuevos problemas difíciles de resolver sin las técnicas de Inteligencia Artificial. Para el desarrollo de esta asignatura, se podrán usar los conocimientos previos de programación del estudiante, así como nuevos paradigmas, herramientas y lenguajes. En concreto, el estudiante aprenderá el lenguaje LISP (Language Integrated Production System).
En esta asignatura se abordarán principalmente los siguientes temas:
- Mecanismos de inferencia.
- Representación del conocimiento.
- Sistemas expertos o Sistemas Basados en el Conocimiento (SBC).
Los requisitos previos obligatorios antes de abordar esta asignatura son:
- Es obligatorio que el estudiante haya superado las asignaturas “Álgebra” e “Inteligencia Artificial”.
- Mejorar las habilidades en el desarrollo del software.
- Adquirir las técnicas necesarias para poder proponer soluciones en el desarrollo del software.
- Conocer las formas de representar el conocimiento.
- Conocer los principales tipos de aprendizaje y razonamiento.
- Construir sistemas basados en el conocimiento.
- Conocer los sistemas expertos y ser capaz de identificarlos.
La metodología adoptada en esta asignatura para el aprendizaje y evaluación de sus contenidos, se encuentra adaptada al modelo de formación continuada y a distancia de la UDIMA.
Los conocimientos de la asignatura se adquieren a través del estudio razonado de todas las unidades didácticas propuestas en el Aula Virtual y que guían al estudiante en el estudio del material didáctico básico de la asignatura, así como del material didáctico complementario que se ponga a disposición de los estudiantes en el Aula Virtual.
Además, es preciso que los estudiantes realicen las actividades de evaluación continua (AEC), de aprendizaje y controles planificados en el “cronograma de actividades didácticas”, y definidos en el “sistema de evaluación”, apartados que figuran en la guía docente de la asignatura.
Dedicación requerida
Se estima que la lectura y comprensión de los contenidos teóricos abarcados en las diversas unidades didácticas ocupará aproximadamente 60 horas, mientras la realización de las Actividades de Evaluación Continua (AECs), las Actividades de Aprendizaje y la realización de los Controles, llevará 75 horas aproximadamente. También podemos considerar que con el empleo de 15 horas por parte del alumno, de cara a preparar el examen final presencial, será suficiente para consolidar los conocimientos y habilidades adquiridas durante el trascurso de la asignatura.
| Unidad 1. | Introducción. |
| Unidad 2. | El cálculo de predicados. |
| Unidad 3. | LISP. |
| Unidad 4. | Sistemas de refutación por resolución. |
| Unidad 5. | Sistemas de deducción basados en reglas. |
| Unidad 6. | Sistemas expertos. |
| Unidad 7. | Sistemas basados en reglas de producción. |
| Unidad 8. | Lógica difusa. Sistemas expertos difusos. |
| Unidad 9. | Sistemas generadores de planes básicos (resolución de problemas robot). |
| Unidad 10. | Sistemas avanzados de generación de planes. |
Ingeniería del conocimiento
| Código de la asignatura | 1417 |
|---|---|
| Nº Créditos ECTS | 6 |
| Duración | Semestral |
| Idiomas | Castellano |
| Planes de estudio | |
| Profesor(es) | |
| Año académico | 2022-23 |
Ingeniería del Conocimiento es una asignatura de carácter obligatorio y consta de 6 créditos. Esta asignatura aborda conceptos propios de la Inteligencia Artificial. Uno de los principales objetivos de esta asignatura es que el estudiante sea capaz de elegir una técnica de inferencia apropiada para resolver cada problema. Además, el estudiante aprende cómo se representa el conocimiento y conocerá las características de un sistema experto, y los sistemas expertos más representativos. En esta asignatura, el estudiante adquiere la habilidad para la resolución de nuevos problemas difíciles de resolver sin las técnicas de Inteligencia Artificial. Para el desarrollo de esta asignatura, se podrán usar los conocimientos previos de programación del estudiante, así como nuevos paradigmas, herramientas y lenguajes. En concreto, el estudiante aprenderá el lenguaje LISP (Language Integrated Production System).
En esta asignatura se abordarán principalmente los siguientes temas:
- Mecanismos de inferencia.
- Representación del conocimiento.
- Sistemas expertos o Sistemas Basados en el Conocimiento (SBC).
Los requisitos previos obligatorios antes de abordar esta asignatura son:
- Es obligatorio que el estudiante haya superado las asignaturas “Álgebra” e “Inteligencia Artificial”.
- Mejorar las habilidades en el desarrollo del software.
- Adquirir las técnicas necesarias para poder proponer soluciones en el desarrollo del software.
- Conocer las formas de representar el conocimiento.
- Conocer los principales tipos de aprendizaje y razonamiento.
- Construir sistemas basados en el conocimiento.
- Conocer los sistemas expertos y ser capaz de identificarlos.
La metodología adoptada en esta asignatura para el aprendizaje y evaluación de sus contenidos, se encuentra adaptada al modelo de formación continuada y a distancia de la UDIMA.
Los conocimientos de la asignatura se adquieren a través del estudio razonado de todas las unidades didácticas propuestas en el Aula Virtual y que guían al estudiante en el estudio del material didáctico básico de la asignatura, así como del material didáctico complementario que se ponga a disposición de los estudiantes en el Aula Virtual.
Además, es preciso que los estudiantes realicen las actividades de evaluación continua (AEC), de aprendizaje y controles planificados en el “cronograma de actividades didácticas”, y definidos en el “sistema de evaluación”, apartados que figuran en la guía docente de la asignatura.
Dedicación requerida
Se estima que la lectura y comprensión de los contenidos teóricos abarcados en las diversas unidades didácticas ocupará aproximadamente 60 horas, mientras la realización de las Actividades de Evaluación Continua (AECs), las Actividades de Aprendizaje y la realización de los Controles, llevará 75 horas aproximadamente. También podemos considerar que con el empleo de 15 horas por parte del alumno, de cara a preparar el examen final presencial, será suficiente para consolidar los conocimientos y habilidades adquiridas durante el trascurso de la asignatura.
| Unidad 1. | Introducción. |
| Unidad 2. | El cálculo de predicados. |
| Unidad 3. | LISP. |
| Unidad 4. | Sistemas de refutación por resolución. |
| Unidad 5. | Sistemas de deducción basados en reglas. |
| Unidad 6. | Sistemas expertos. |
| Unidad 7. | Sistemas basados en reglas de producción. |
| Unidad 8. | Lógica difusa. Sistemas expertos difusos. |
| Unidad 9. | Sistemas generadores de planes básicos (resolución de problemas robot). |
| Unidad 10. | Sistemas avanzados de generación de planes. |
Ingeniería del conocimiento
| Código de la asignatura | 1417 |
|---|---|
| Nº Créditos ECTS | 6 |
| Duración | Semestral |
| Idiomas | Castellano |
| Planes de estudio | |
| Profesor(es) | |
| Año académico | 2022-23 |
Ingeniería del Conocimiento es una asignatura de carácter obligatorio y consta de 6 créditos. Esta asignatura aborda conceptos propios de la Inteligencia Artificial. Uno de los principales objetivos de esta asignatura es que el estudiante sea capaz de elegir una técnica de inferencia apropiada para resolver cada problema. Además, el estudiante aprende cómo se representa el conocimiento y conocerá las características de un sistema experto, y los sistemas expertos más representativos. En esta asignatura, el estudiante adquiere la habilidad para la resolución de nuevos problemas difíciles de resolver sin las técnicas de Inteligencia Artificial. Para el desarrollo de esta asignatura, se podrán usar los conocimientos previos de programación del estudiante, así como nuevos paradigmas, herramientas y lenguajes. En concreto, el estudiante aprenderá el lenguaje LISP (Language Integrated Production System).
En esta asignatura se abordarán principalmente los siguientes temas:
- Mecanismos de inferencia.
- Representación del conocimiento.
- Sistemas expertos o Sistemas Basados en el Conocimiento (SBC).
Los requisitos previos obligatorios antes de abordar esta asignatura son:
- Es obligatorio que el estudiante haya superado las asignaturas “Álgebra” e “Inteligencia Artificial”.
- Mejorar las habilidades en el desarrollo del software.
- Adquirir las técnicas necesarias para poder proponer soluciones en el desarrollo del software.
- Conocer las formas de representar el conocimiento.
- Conocer los principales tipos de aprendizaje y razonamiento.
- Construir sistemas basados en el conocimiento.
- Conocer los sistemas expertos y ser capaz de identificarlos.
La metodología adoptada en esta asignatura para el aprendizaje y evaluación de sus contenidos, se encuentra adaptada al modelo de formación continuada y a distancia de la UDIMA.
Los conocimientos de la asignatura se adquieren a través del estudio razonado de todas las unidades didácticas propuestas en el Aula Virtual y que guían al estudiante en el estudio del material didáctico básico de la asignatura, así como del material didáctico complementario que se ponga a disposición de los estudiantes en el Aula Virtual.
Además, es preciso que los estudiantes realicen las actividades de evaluación continua (AEC), de aprendizaje y controles planificados en el “cronograma de actividades didácticas”, y definidos en el “sistema de evaluación”, apartados que figuran en la guía docente de la asignatura.
Dedicación requerida
Se estima que la lectura y comprensión de los contenidos teóricos abarcados en las diversas unidades didácticas ocupará aproximadamente 60 horas, mientras la realización de las Actividades de Evaluación Continua (AECs), las Actividades de Aprendizaje y la realización de los Controles, llevará 75 horas aproximadamente. También podemos considerar que con el empleo de 15 horas por parte del alumno, de cara a preparar el examen final presencial, será suficiente para consolidar los conocimientos y habilidades adquiridas durante el trascurso de la asignatura.
| Unidad 1. | Introducción. |
| Unidad 2. | El cálculo de predicados. |
| Unidad 3. | LISP. |
| Unidad 4. | Sistemas de refutación por resolución. |
| Unidad 5. | Sistemas de deducción basados en reglas. |
| Unidad 6. | Sistemas expertos. |
| Unidad 7. | Sistemas basados en reglas de producción. |
| Unidad 8. | Lógica difusa. Sistemas expertos difusos. |
| Unidad 9. | Sistemas generadores de planes básicos (resolución de problemas robot). |
| Unidad 10. | Sistemas avanzados de generación de planes. |
Ingeniería del conocimiento
| Código de la asignatura | 1417 |
|---|---|
| Nº Créditos ECTS | 6 |
| Duración | Semestral |
| Idiomas | Castellano |
| Planes de estudio | |
| Profesor(es) | |
| Año académico | 2022-23 |
Ingeniería del Conocimiento es una asignatura de carácter obligatorio y consta de 6 créditos. Esta asignatura aborda conceptos propios de la Inteligencia Artificial. Uno de los principales objetivos de esta asignatura es que el estudiante sea capaz de elegir una técnica de inferencia apropiada para resolver cada problema. Además, el estudiante aprende cómo se representa el conocimiento y conocerá las características de un sistema experto, y los sistemas expertos más representativos. En esta asignatura, el estudiante adquiere la habilidad para la resolución de nuevos problemas difíciles de resolver sin las técnicas de Inteligencia Artificial. Para el desarrollo de esta asignatura, se podrán usar los conocimientos previos de programación del estudiante, así como nuevos paradigmas, herramientas y lenguajes. En concreto, el estudiante aprenderá el lenguaje LISP (Language Integrated Production System).
En esta asignatura se abordarán principalmente los siguientes temas:
- Mecanismos de inferencia.
- Representación del conocimiento.
- Sistemas expertos o Sistemas Basados en el Conocimiento (SBC).
Los requisitos previos obligatorios antes de abordar esta asignatura son:
- Es obligatorio que el estudiante haya superado las asignaturas “Álgebra” e “Inteligencia Artificial”.
- Mejorar las habilidades en el desarrollo del software.
- Adquirir las técnicas necesarias para poder proponer soluciones en el desarrollo del software.
- Conocer las formas de representar el conocimiento.
- Conocer los principales tipos de aprendizaje y razonamiento.
- Construir sistemas basados en el conocimiento.
- Conocer los sistemas expertos y ser capaz de identificarlos.
La metodología adoptada en esta asignatura para el aprendizaje y evaluación de sus contenidos, se encuentra adaptada al modelo de formación continuada y a distancia de la UDIMA.
Los conocimientos de la asignatura se adquieren a través del estudio razonado de todas las unidades didácticas propuestas en el Aula Virtual y que guían al estudiante en el estudio del material didáctico básico de la asignatura, así como del material didáctico complementario que se ponga a disposición de los estudiantes en el Aula Virtual.
Además, es preciso que los estudiantes realicen las actividades de evaluación continua (AEC), de aprendizaje y controles planificados en el “cronograma de actividades didácticas”, y definidos en el “sistema de evaluación”, apartados que figuran en la guía docente de la asignatura.
Dedicación requerida
Se estima que la lectura y comprensión de los contenidos teóricos abarcados en las diversas unidades didácticas ocupará aproximadamente 60 horas, mientras la realización de las Actividades de Evaluación Continua (AECs), las Actividades de Aprendizaje y la realización de los Controles, llevará 75 horas aproximadamente. También podemos considerar que con el empleo de 15 horas por parte del alumno, de cara a preparar el examen final presencial, será suficiente para consolidar los conocimientos y habilidades adquiridas durante el trascurso de la asignatura.
| Unidad 1. | Introducción. |
| Unidad 2. | El cálculo de predicados. |
| Unidad 3. | LISP. |
| Unidad 4. | Sistemas de refutación por resolución. |
| Unidad 5. | Sistemas de deducción basados en reglas. |
| Unidad 6. | Sistemas expertos. |
| Unidad 7. | Sistemas basados en reglas de producción. |
| Unidad 8. | Lógica difusa. Sistemas expertos difusos. |
| Unidad 9. | Sistemas generadores de planes básicos (resolución de problemas robot). |
| Unidad 10. | Sistemas avanzados de generación de planes. |
Ingeniería del conocimiento
| Código de la asignatura | 1417 |
|---|---|
| Nº Créditos ECTS | 6 |
| Duración | Semestral |
| Idiomas | Castellano |
| Planes de estudio | |
| Profesor(es) | |
| Año académico | 2022-23 |
Ingeniería del Conocimiento es una asignatura de carácter obligatorio y consta de 6 créditos. Esta asignatura aborda conceptos propios de la Inteligencia Artificial. Uno de los principales objetivos de esta asignatura es que el estudiante sea capaz de elegir una técnica de inferencia apropiada para resolver cada problema. Además, el estudiante aprende cómo se representa el conocimiento y conocerá las características de un sistema experto, y los sistemas expertos más representativos. En esta asignatura, el estudiante adquiere la habilidad para la resolución de nuevos problemas difíciles de resolver sin las técnicas de Inteligencia Artificial. Para el desarrollo de esta asignatura, se podrán usar los conocimientos previos de programación del estudiante, así como nuevos paradigmas, herramientas y lenguajes. En concreto, el estudiante aprenderá el lenguaje LISP (Language Integrated Production System).
En esta asignatura se abordarán principalmente los siguientes temas:
- Mecanismos de inferencia.
- Representación del conocimiento.
- Sistemas expertos o Sistemas Basados en el Conocimiento (SBC).
Los requisitos previos obligatorios antes de abordar esta asignatura son:
- Es obligatorio que el estudiante haya superado las asignaturas “Álgebra” e “Inteligencia Artificial”.
- Mejorar las habilidades en el desarrollo del software.
- Adquirir las técnicas necesarias para poder proponer soluciones en el desarrollo del software.
- Conocer las formas de representar el conocimiento.
- Conocer los principales tipos de aprendizaje y razonamiento.
- Construir sistemas basados en el conocimiento.
- Conocer los sistemas expertos y ser capaz de identificarlos.
La metodología adoptada en esta asignatura para el aprendizaje y evaluación de sus contenidos, se encuentra adaptada al modelo de formación continuada y a distancia de la UDIMA.
Los conocimientos de la asignatura se adquieren a través del estudio razonado de todas las unidades didácticas propuestas en el Aula Virtual y que guían al estudiante en el estudio del material didáctico básico de la asignatura, así como del material didáctico complementario que se ponga a disposición de los estudiantes en el Aula Virtual.
Además, es preciso que los estudiantes realicen las actividades de evaluación continua (AEC), de aprendizaje y controles planificados en el “cronograma de actividades didácticas”, y definidos en el “sistema de evaluación”, apartados que figuran en la guía docente de la asignatura.
Dedicación requerida
Se estima que la lectura y comprensión de los contenidos teóricos abarcados en las diversas unidades didácticas ocupará aproximadamente 60 horas, mientras la realización de las Actividades de Evaluación Continua (AECs), las Actividades de Aprendizaje y la realización de los Controles, llevará 75 horas aproximadamente. También podemos considerar que con el empleo de 15 horas por parte del alumno, de cara a preparar el examen final presencial, será suficiente para consolidar los conocimientos y habilidades adquiridas durante el trascurso de la asignatura.
| Unidad 1. | Introducción. |
| Unidad 2. | El cálculo de predicados. |
| Unidad 3. | LISP. |
| Unidad 4. | Sistemas de refutación por resolución. |
| Unidad 5. | Sistemas de deducción basados en reglas. |
| Unidad 6. | Sistemas expertos. |
| Unidad 7. | Sistemas basados en reglas de producción. |
| Unidad 8. | Lógica difusa. Sistemas expertos difusos. |
| Unidad 9. | Sistemas generadores de planes básicos (resolución de problemas robot). |
| Unidad 10. | Sistemas avanzados de generación de planes. |
Ingeniería del conocimiento
| Código de la asignatura | 1417 |
|---|---|
| Nº Créditos ECTS | 6 |
| Duración | Semestral |
| Idiomas | Castellano |
| Planes de estudio | |
| Profesor(es) | |
| Año académico | 2022-23 |
Ingeniería del Conocimiento es una asignatura de carácter obligatorio y consta de 6 créditos. Esta asignatura aborda conceptos propios de la Inteligencia Artificial. Uno de los principales objetivos de esta asignatura es que el estudiante sea capaz de elegir una técnica de inferencia apropiada para resolver cada problema. Además, el estudiante aprende cómo se representa el conocimiento y conocerá las características de un sistema experto, y los sistemas expertos más representativos. En esta asignatura, el estudiante adquiere la habilidad para la resolución de nuevos problemas difíciles de resolver sin las técnicas de Inteligencia Artificial. Para el desarrollo de esta asignatura, se podrán usar los conocimientos previos de programación del estudiante, así como nuevos paradigmas, herramientas y lenguajes. En concreto, el estudiante aprenderá el lenguaje LISP (Language Integrated Production System).
En esta asignatura se abordarán principalmente los siguientes temas:
- Mecanismos de inferencia.
- Representación del conocimiento.
- Sistemas expertos o Sistemas Basados en el Conocimiento (SBC).
Los requisitos previos obligatorios antes de abordar esta asignatura son:
- Es obligatorio que el estudiante haya superado las asignaturas “Álgebra” e “Inteligencia Artificial”.
- Mejorar las habilidades en el desarrollo del software.
- Adquirir las técnicas necesarias para poder proponer soluciones en el desarrollo del software.
- Conocer las formas de representar el conocimiento.
- Conocer los principales tipos de aprendizaje y razonamiento.
- Construir sistemas basados en el conocimiento.
- Conocer los sistemas expertos y ser capaz de identificarlos.
La metodología adoptada en esta asignatura para el aprendizaje y evaluación de sus contenidos, se encuentra adaptada al modelo de formación continuada y a distancia de la UDIMA.
Los conocimientos de la asignatura se adquieren a través del estudio razonado de todas las unidades didácticas propuestas en el Aula Virtual y que guían al estudiante en el estudio del material didáctico básico de la asignatura, así como del material didáctico complementario que se ponga a disposición de los estudiantes en el Aula Virtual.
Además, es preciso que los estudiantes realicen las actividades de evaluación continua (AEC), de aprendizaje y controles planificados en el “cronograma de actividades didácticas”, y definidos en el “sistema de evaluación”, apartados que figuran en la guía docente de la asignatura.
Dedicación requerida
Se estima que la lectura y comprensión de los contenidos teóricos abarcados en las diversas unidades didácticas ocupará aproximadamente 60 horas, mientras la realización de las Actividades de Evaluación Continua (AECs), las Actividades de Aprendizaje y la realización de los Controles, llevará 75 horas aproximadamente. También podemos considerar que con el empleo de 15 horas por parte del alumno, de cara a preparar el examen final presencial, será suficiente para consolidar los conocimientos y habilidades adquiridas durante el trascurso de la asignatura.
| Unidad 1. | Introducción. |
| Unidad 2. | El cálculo de predicados. |
| Unidad 3. | LISP. |
| Unidad 4. | Sistemas de refutación por resolución. |
| Unidad 5. | Sistemas de deducción basados en reglas. |
| Unidad 6. | Sistemas expertos. |
| Unidad 7. | Sistemas basados en reglas de producción. |
| Unidad 8. | Lógica difusa. Sistemas expertos difusos. |
| Unidad 9. | Sistemas generadores de planes básicos (resolución de problemas robot). |
| Unidad 10. | Sistemas avanzados de generación de planes. |