Créditos
5
Tipos
Obligatoria
Requisitos
Esta asignatura no tiene requisitos
, pero tiene capacidades previas
Departamento
CS;URV
Web
http://campusvirtual.urv.cat
Mail
aida.valls@urv.cat
En la segunda parte se presentarán los conceptos básicos de razonamiento aproximado, centrándose en los modelos de lógica difusa. Se explicará el funcionamiento de los sistemas de reglas difusas y el alumno deberá ser capaz de resolver un caso concreto.
Profesorado
Responsable
- Aïda Valls Mateu ( aida.valls@urv.cat )
Otros
- Montserrat Batet Sanromà ( montserrat.batet@urv.cat )
Horas semanales
Teoría
2
Problemas
0
Laboratorio
1
Aprendizaje dirigido
0
Aprendizaje autónomo
5.333
Competencias
Genéricas
Académicas
Profesionales
Trabajo en equipo
Razonamiento
Objetivos
-
Comprender los fundamentos del Razonamiento Aproximado y los métodos de Planificación
Competencias relacionadas: CG3, -
Usar manuales sobre lenguajes de programación
Competencias relacionadas: CEP1, -
Conocer las posibilidades y limitaciones de la IA
Competencias relacionadas: CEA2, CEP8, CT6, -
Descomponer un problema según el modelo de búsqueda en un espacio de estados
Competencias relacionadas: CEA2, CT3, -
Argumentar los resultados prácticos obtenidos comparandolos con la teoría estudiada
Competencias relacionadas: CEA2, CEP1, -
Formalizar y razonar en lógica difusa
Competencias relacionadas: CEA2, CEP1,
Contenidos
-
Razonamiento aproximado
1.1 Modelos probabilísticos
1.2 Lógica difusa y sistemas experts difusos
1.3 Modelos basados en la Teoría de la Evidencia -
Métodos de planificción
2.1 PDDL
2.2 STRIPS
2.3 Planificadores lineales
2.4 Graphplan
2.5 HTN
2.6 MDP
Actividades
Actividad Acto evaluativo
Clases de teoría y laboratorio sobre Razonamiento Aproximado
2 horas de teoría y 1 de laboratorio a la semana.
Teoría
13h
Problemas
0h
Laboratorio
7h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
17h
Teoría y ejercicios prácticos sobre planificación
2 horas de teoría y 1h de laboratorio a la semana.
Teoría
13h
Problemas
0h
Laboratorio
8h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
17h
Metodología docente
Sessiones magistrales.Prácticas a través de TIC en aulas informáticas.
Método de evaluación
El estudiante ha de realizar 2 examenes, que valen 30% cada uno.El estudiante ha de resolver trabajos prácticos que valen un 40% de la nota final.
Bibliografía
Básico
-
Artificial intelligence: a modern approach
- Russell, S.J.; Norvig, P,
Pearson Education Limited,
2022.
ISBN: 9781292401133
https://discovery.upc.edu/discovery/fulldisplay?docid=alma991005066379806711&context=L&vid=34CSUC_UPC:VU1&lang=ca -
Automated planning: theory and practice
- Ghallab, M.; Nau, D.S.; Traverso, P,
Elsevier/Morgan Kaufmann,
2004.
ISBN: 1558608567
https://discovery.upc.edu/discovery/fulldisplay?docid=alma991002890229706711&context=L&vid=34CSUC_UPC:VU1&lang=ca -
Fuzzy sets and fuzzy logic: theory and aplications
- Klir, G.J.; Yuan, B,
Prentice Hall,
1995.
ISBN: 0131011715
https://discovery.upc.edu/discovery/fulldisplay?docid=alma991001727719706711&context=L&vid=34CSUC_UPC:VU1&lang=ca -
Fuzzy logic with engineering applications
- Ross, T.J,
John Wiley & Sons,
2017.
ISBN: 9781119235866
https://discovery.upc.edu/discovery/fulldisplay?docid=alma991004200349706711&context=L&vid=34CSUC_UPC:VU1&lang=ca -
Automated planning and acting
- Ghallab, M.; Nau, D.; Traverso, P,
Cambridge University Press,
2016.
ISBN: 9781316718759
https://discovery.upc.edu/discovery/fulldisplay?docid=alma991005324133906711&context=U&vid=34CSUC_UPC:VU1&lang=ca -
An introduction to the planning domain definition language
- Haslum, P.; Lipovetzky, N.; Magazzeni, D.; Muise, C.; Brachman, R.; Rossi, F.; Stone, P,
Morgan & Claypool,
2019.
ISBN: 9781627057370
https://ebookcentral-proquest-com.recursos.biblioteca.upc.edu/lib/upcatalunya-ebooks/detail.action?pq-origsite=primo&docID=5746725