Seminario de Inteligencia Artificial

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Créditos
3
Tipos
Optativa
Requisitos
Esta asignatura no tiene requisitos, pero tiene capacidades previas
Departamento
CS;URV
Mail
Esta asignatura, de tipo seminario, consistirá en la exposición de una área de investigación relevante dentro de la IA por parte de ponentes nacionales / extranjeros durante una semana de forma intensiva (normalmente en abril o mayo). El tema del seminario es diferente en cada curso académico.

Profesores

Responsable

  • Antonio Moreno Ribas ( )

Horas semanales

Teoría
1.5
Problemas
0
Laboratorio
0
Aprendizaje dirigido
0
Aprendizaje autónomo
3.5

Competencias

Competencias Técnicas de cada especialidad

Académicas

  • CEA7 - Capacidad de comprender la problemática, y las soluciones a los problemas en la práctica profesional de la aplicación de la Inteligencia Artificial en el entorno empresarial e industrial.
  • CEA8 - Capacidad de realizar investigación en nuevas técnicas, metodologías, arquitecturas, servicios o sistemas en el área de la Inteligencia Artificial.

Profesionales

  • CEP2 - Capacidad de resolver los problemas de toma de decisiones de las diferentes organizaciones, integrando herramientas inteligentes.
  • CEP3 - Capacidad de aplicación de las técnicas de Inteligencia Artificial en entornos tecnológicos e industriales para la mejora de la calidad y la productividad.
  • CEP4 - Capacidad para disenar, redactar y presentar informes sobre proyectos informaticos en el area especifica de Inteligencia Artificial.

Competencias Transversales

Trabajo en equipo

  • CT3 - Ser capaz de trabajar como miembro de un equipo interdisciplinar ya sea como un miembro mas, o realizando tareas de direccion con la finalidad de contribuir a desarrollar proyectos con pragmatismo y sentido de la responsabilidad, asumiendo compromisos teniendo en cuenta los recursos disponibles.

Uso solvente de los recursos de información

  • CT4 - Gestionar la adquisicion, la estructuracion, el analisis y la visualizacion de datos e informacion en el ambito de la especialidad y valorar de forma critica los resultados de esta gestion.

Razonamiento

  • CT6 - Capacidad de evaluar y analizar de manera razonada y critica sobre situaciones, proyectos, propuestas, informes y estudios de caracter cientifico-tecnico. Capacidad de argumentar las razones que explican o justifican tales situaciones, propuestas, etc.

Analisis y sintesis

  • CT7 - Capacidad de analisis y resolucion de problemas tecnicos complejos.

Objetivos

  1. Entender los conceptos básicos de alguna área relevante dentro de la IA y su relación con el mundo empresarial.
    Competencias relacionadas: CEA7, CEP2, CEP3, CT4,
  2. Saber solucionar de manera efectiva algún problema asociado al área presentada en el seminario.
    Competencias relacionadas: CEA8, CEP4, CT3, CT6, CT7,

Contenidos

  1. Contenido teórico
    Presentación de un tema de investigación avanzado en el campo de la IA.
  2. Contenido práctico
    Resolución o análisis de algún problema específico dentro del área presentada en el seminario.

Actividades

Actividad Acto evaluativo


Clases teóricas

Presentación del contenido teórico del seminario.
  • Teoría: Conferencias invitadas del seminario.
  • Aprendizaje autónomo: Trabajo autónomo del estudiante: análisis del estado del arte, revisión de artículos cientificos, elaboración de informe escrito.
Objetivos: 1
Contenidos:
Teoría
22.5h
Problemas
0h
Laboratorio
0h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
52.5h

Parte práctica del seminario

Estudio del estado del arte en el tema del seminario o resolución de ejercicios/problemas.
Objetivos: 2
Semana: 1
Tipo: examen final
Teoría
0h
Problemas
0h
Laboratorio
0h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
0h

Metodología docente

Se utilizarán las siguientes metodologías docentes:

* Clase magistral.
* Clase expositiva participativa.
* Trabajo cooperativo.
* Trabajo autónomo.

Método de evaluación

La evaluación se basará en un informe escrito, que se podrá realizar de forma
individual o en parejas de estudiantes. En este documento los estudiantes
deberán revisar de forma crítica los métodos descritos en el seminario
y analizar su aplicabilidad en algún problema del mundo real.

Bibliografía

Básica:

Complementaria:

Web links

Capacidades previas

Conocimiento de los conceptos básicos en IA. No es necesario tener conocimientos previos en el tema del seminario.