Lógica para la Inteligencia Artificial

Usted está aquí

Créditos
6
Tipos
Optativa
Requisitos
Esta asignatura no tiene requisitos, pero tiene capacidades previas
Departamento
URV;CS
Mail
Introducción a los métodos básicos de representación del conocimiento y razonamiento utilizando los formalismos de la Lógica Matemática.

Profesorado

Responsable

  • Antonio Moreno Ribas ( )

Horas semanales

Teoría
2
Problemas
1
Laboratorio
0
Aprendizaje dirigido
0
Aprendizaje autónomo
7

Competencias

Competencias Técnicas Genéricas

Genéricas

  • CG1 - Capacidad para proyectar, diseñar e implantar productos, procesos, servicios e instalaciones en todos los ámbitos de la Inteligencia Artificial.
  • CG3 - Capacidad para la modelización, cálculo, simulación, desarrollo e implantación en centros tecnológicos y de ingeniería de empresa, particularmente en tareas de investigación, desarrollo e innovación en todos los ámbitos relacionados con la Inteligencia Artificial.

Competencias Técnicas de cada especialidad

Académicas

  • CEA13 - Capacidad de comprender las técnicas avanzadas de Modelización, Razonamiento y Resolución de problemas, y saber diseñar, implementar y aplicar estas técnicas en el desarrollo de aplicaciones, servicios o sistemas inteligentes.

Profesionales

  • CEP3 - Capacidad de aplicación de las técnicas de Inteligencia Artificial en entornos tecnológicos e industriales para la mejora de la calidad y la productividad.
  • CEP5 - Capacidad de diseñar nuevas herramientas informáticas y nuevas técnicas de Inteligencia Artificial en el ejercicio profesional.

Competencias Transversales

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.

Objetivos

  1. Entender los elementos básicos de la Lógica Matemática y su uso como mecanismo de representación del conocimiento y razonamiento en un sistema inteligente.
    Competencias relacionadas: CT4, CEA13, CG3,
  2. Saber aplicar las herramientas de la Lógica Matemática para solucionar problemas específicos.
    Competencias relacionadas: CT6, CEA13, CEP3, CEP5, CG1,

Contenidos

  1. Lógica de Primer Orden
    Uso de la lógica de primer orden como mecanismo de representación del conocimiento y razonamiento.
    Formalización. Deducción Natural. Resolución. Teoría de Modelos.
  2. Programación Lógica
    Programación lógica: hechos y reglas. Razonamiento dirigido por los objetivos. Operador de corte. Negación como fallo.
  3. Lógicas descriptivas.
    Lógicas descriptivas. Lenguaje: conceptos, roles y constantes. Operadores para definir conceptos complejos. Mecanismos de razonamiento.
  4. Redes de herencia.
    Razonamiento revocable sobre redes de herencia. Aristas y caminos positivos y negativos. Aristas y caminos admisibles. Extensiones crédulas. Tipos de razonamiento.
  5. Razonamiento por defecto.
    Razonamiento de mundo cerrado. Circumscripción. Lógica por defecto. Lógica autoepistémica.

Actividades

Actividad Acto evaluativo


Clases de teoría

Clases de teoría que cubren la parte teórica de la asignatura
  • Teoría: Clases de teoría
Objetivos: 1
Contenidos:
Teoría
30h
Problemas
0h
Laboratorio
0h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
0h

Clases de problemas

Resolución de ejercicios y problemas sobre los temas vistos en clase
  • Problemas: Sesiones de problemas
Objetivos: 2
Contenidos:
Teoría
0h
Problemas
15h
Laboratorio
0h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
0h

Ejercicios

Ejercicios hechos en clase durante el semestre
Objetivos: 2
Semana: 1
Tipo: examen de problemas
Teoría
0h
Problemas
0h
Laboratorio
0h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
40h

Examen

Examen teórico de la asignatura
Objetivos: 1
Semana: 15 (Fuera de horario lectivo)
Tipo: examen final
Teoría
0h
Problemas
0h
Laboratorio
0h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
65h

Metodología docente

Métodos docentes utilizados:
* Clases magistrales.
* Sesiones participativas.
* Trabajo autónomo.
* Tutorías.
* Preparación de pruebas de evaluación.

Método de evaluación

Examen final: 50%.
Ejercicios individuales: 50%.

Bibliografía

Básica:

Complementaria:

Web links

Capacidades previas

No es necesario haber realizado algún curso introductorio de Lógica.