Pràctica Professional en Intel·ligència Artificial

Esteu aquí

Inici » Estudis » Màsters » Màster en Intel·ligència Artificial » Pla d'estudis » Assignatures » Pràctica Professional en Intel·ligència Artificial
Crèdits
3
Tipus
Optativa
Requisits
Aquesta assignatura no té requisits, però té capacitats prèvies
Departament
CS
Mail
L'objectiu principal del seminari PPAI és construir la capacitat de joves professionals per investigar, identificar, demostrar i promoure tècniques d'Intel·ligència Artificial (IA) per a aplicacions industrials.

Aquest seminari explorarà aquestes preguntes sobre l'ètica de la intel·ligència artificial i una sèrie d'altres qüestions, entre elles:

Quins principis ètics han de seguir els investigadors de l'IA?
Hi ha restriccions sobre l'ús ètic de l'AI?
Quina és la millor manera de dissenyar AI que s'alinea amb els valors humans?
És possible o desitjable construir principis morals en sistemes de l'IA?
Quan els sistemes d'AI provoquen beneficis o danys, qui és moralment responsable?
¿Són els mateixos sistemes d'AI objectes potencials de preocupació moral?
Quin marc moral i sistema de valors s'utilitza millor per avaluar l'impacte de l'AI?


L'objectiu és promoure tècniques de fertilitzants transversals amb altres camps científics aplicats actualment en la indústria.

El programa de seminaris inclourà seminaris i conferències convidades, tallers de redacció de treballs, formació complementària, visites.

Professorat

Responsable

  • Ulises Cortés García ( )

Hores setmanals

Teoria
2
Problemes
0
Laboratori
0
Aprenentatge dirigit
0
Aprenentatge autònom
3.77

Competències

Competències Tècniques Generals

Genèriques

  • CG1 - Capacitat per a projectar, dissenyar i implantar productes, processos, serveis i instal·lacions en tots els àmbits de la Intel·ligència Artificial.

Competències Tècniques de cada especialitat

Professionals

  • CEP3 - Capacitat d'aplicació de les tècniques d'Intel·ligència Artificial en entorns tecnològics i industrials per a la millora de la qualitat i la productivitat.
  • CEP4 - Capacitat per dissenyar, redactar i presentar informes sobre projectes informaticos en l'area especifica d'Intel·ligència Artificial.
  • CEP5 - Capacitat de dissenyar noves eines informàtiques i noves tècniques d'Intel·ligència Artificial en l'exercici professional.
  • CEP7 - Capacitat de respectar la normativa legal i la deontologia en l'exercici professional.
  • CEP8 - Capacitat de respectar l'entorn ambiental i dissenyar i desenvolupar sistemes intel·ligents sostenibles.

Competències Transversals

Emprenedoria i innovació

  • CT1 - Conèixer i comprendre l'organització d'una empresa i les ciències que en regeixen l'activitat; tenir capacitat per comprendre les regles laborals i les relacions entre la planificació, les estratègies industrials i comercials, la qualitat i el benefici.

Treball en equip

  • CT3 - Ser capaç de treballar com a membre d'un equip interdisciplinari, ja sigui com un membre més o duent a terme tasques de direcció, amb la finalitat de contribuir a desenvolupar projectes amb pragmatisme i sentit de la responsabilitat, tot assumint compromisos considerant els recursos disponibles.

Raonament

  • CT6 - Capacitat d'avaluar i analitzar de manera raonada i crítica sobre situacions, projectes, propostes, informes i estudis de caracter cientific-tecnic. Capacitat d'argumentar les raons que expliquen o justifiquen aquestes situacions, propostes, etc.

Objectius

  1. Determinar les tecnologies de basadas en la IA, eines, arquitectures i algoritmes que serien els més adequats per a les aplicacions industrials.
    Competències relacionades: CG1, CEP3, CT1, CT6,
  2. Poder desenvolupar un conjunt de criteris per al desenvolupament d'aplicacions d'IA, i avaluar cadascuna de les aplicacions identificades pel que fa a aquests criteris
    Competències relacionades: CG1, CEP4, CEP5,
  3. Formular recomanacions ètiques a curt i llarg termini per el desenvolupament de aplicacions industrials de l'ntel.ligència Artificial i el treball en un equip multidisciplinari
    Competències relacionades: CG1, CEP7, CEP8, CT3, CT6,

Continguts

  1. Aplicacions Industrials de l'Intel.ligència Artificial
    Aquesta part del seminari és un compendi d'aplicacions d'intel·ligència artificial aprofitant al màxim el potencial de recerca dels professors de la Universitat de Barcelona, la Universitat Politècnica de Catalunya i la Universitat Rovira i Virgili i de l'experiència dels seus membres en nombrosos projectes I + D dutes a terme en els últims anys.
  2. Cara a cara amb les aplicacions industrials d'intel·ligència artificial
    L'Intel·ligència Artificial s'està utilitzant àmpliament en el món dels negocis. Les seves aplicacions creuar un ampli espectre. Per exemple, l'Intel·ligència Artifcial s'està aplicant en la gestió i administració, ciències, enginyeria, fabricació, zones financeres i jurí­diques, militars i empreses espacials, medicina i diagnòstics.
    Els alts directius de moltes empreses utilitzen sistemes basats en la planificació estratègica per ajudar en les funcions com a anàlisi de la competència, el desplegament de tecnologia, i l'assignació de recursos. També usen programes per ajudar en el disseny d'equips de configuració, la distribució del producte, assessorament normatiu, compliment i avaluació de personal. L'Intel.ligència Artificial està  contribuint en gran mesura a l'organització de l'administració, planificació i control de les operacions, i seguirà fent-ho amb més freqüència a mesura que els programes són refinats. L'Intel.ligència Artificial també és influent en la ciència i l'enginyeria.

    En aquesta part dels estudiants del seminari serà cara a cara amb els industrials d'èxit que han estat usant tècniques d'IA en els seus negocis
  3. Introducció
    Methodological issues and discussion about the general calendar.

Activitats

Activitat Acte avaluatiu


Conferències amb els CEO de les indústries de l'Intel.ligència Artificial

S'organitzarà un cicle de conferències amb directius d'empreses amb l'objectiu que els estudiants coneguin històries d'èxit industrial que utilitzen la Intel·ligència Artificial com a base de per a l'èxit.
  • Teoria: En cadascuna de les 4 sessions d'aquesta activitat hi haurá un convidat que farà  una xerrada sobre la seva idea de negoci utilitzant tècniques d'Intel·ligència Artificial
Objectius: 1 2 3
Continguts:
Teoria
6h
Problemes
0h
Laboratori
0h
Aprenentatge dirigit
0h
Aprenentatge autònom
22h

Exemples d'Aplicacions Industrials de la Intel·ligència Artificial provinent de la R + D

Les aplicacions de l'intel·ligència artificial desenvolupades per la ciència i l'enginyeria s'utilitzen per organitzar i manipular les quantitats cada vegada majors d'informació a disposició de cientí­fics i enginyers. La Intel·ligència Artificial s'utilitza en processos complexos i és l'augment de l'ús de la robòtica en els negocis. En aquesta part del seminari s'estudiaran les aplicacions avançades de l'intel·ligència artificial nascudes com a I+D dels resultats. La majoria dels exemples provenen de la investigació financiada per la Unió Europea.
  • Teoria: Cadascun dels casos d'estudi disposarà d'un material que es facilitarà amb antelació. L'estudiant ha de llegir-lo per poder discutir els seus continguts. A més, l'alumne ha de preparar un paper de cadascun d'ells. Els estudiants hauran de triar un dels casos d'estudi i preparar un treball més detallat.
Objectius: 1 2 3
Continguts:
Teoria
18h
Problemes
0h
Laboratori
0h
Aprenentatge dirigit
0h
Aprenentatge autònom
25h

Introducció

L'estudiant aprendrà els objectius d'aquest seminari. Rebrà els materials i aprendrà el calendari d'activitats.

Continguts:
Teoria
2h
Problemes
0h
Laboratori
0h
Aprenentatge dirigit
0h
Aprenentatge autònom
2h

Metodologia docent

Hi haurà oradors convidats de la indústria i almenys de 4 fins a 7 de casos d'estudi d'aplicacions industrials de l'intel·ligència artificial.
El format del curs serà  un seminari amb tasques directes de participació i presentació d'informes

Mètode d'avaluació

Els participants lliuraran un parell dassaigs durant el curs. Hi haurà una sola nota per als assaigs i l'examen final. l'examen final comptarà amb un 60% de la nota.

Bibliografia

Bàsica:

Complementaria:

Capacitats prèvies

Es requereix que l'estudiant tingui coneixements en:

* Els processos per al desenvolupament de sistemes de programari grans i complexes
* Les funcions i tecnologies per ajudar a controlar aquest tipus de projectes
* Problemes d'investigació de nivell en àrees com l'enginyeria de programari, sistemes d'informació, models de simulació, mitjans digitals i jocs, computació en xarxa i la intel·ligència artificial.