Créditos
6
Tipos
Optativa
Requisitos
Esta asignatura no tiene requisitos
, pero tiene capacidades previas
Departamento
CS;URV
Web
http://moodle.urv.net
Muchas de estas soluciones inteligentes se basan en la existencia de una base de conocimiento que regula o condiciona las actuaciones de los sistemas informáticos y les confiere su carácter (rasgo diferencial) de inteligentes.
Estas bases de conocimiento se expresan de acuerdo a unos formatos, estructuras y lenguajes de representación formales que, en algunos casos, definen estándares internacionales. El ámbito de la representación del conocimiento en esta asignatura sienta las bases de estos formatos y lenguajes de formalización del conocimiento. El ámbito de la ingeniería del conocimiento lo complementa con el aprendizaje y la práctica de métodos y técnicas para la construcción de bases de conocimiento.
Horas semanales
Teoría
3.6
Problemas
0
Laboratorio
0
Aprendizaje dirigido
0
Aprendizaje autónomo
3.7
Objetivos
-
Diferenciar entre los conceptos de datos, información y conocimiento, y sus tecnologías.
Competencias relacionadas: CB6, -
Conocer y saber usar formas alternatives de representación del conocimiento.
Competencias relacionadas: CEA13, CG3, CT3, CT4, CT6, -
Saber aplicar métodos de ingeniería de conocimiento en problemas concretos.
Competencias relacionadas: CEA12, CEA13, CEP2, CT5, CT6, CB6,
Contenidos
-
Introducción y Conceptos
Datos, información y conocimiento; Tipos y usos del conocimiento; Representación del conocimiento; Ingeniería de conocimiento; Sintaxis y semántica. -
Representación del Conocimiento
Lógica de primer orden; Reglas y sistemas de producción; Representaciones orientadas a objetos; Representación en red; Ontologías. -
Ingeniería del Conocimiento
Ciclo de vida del conocimiento; Auditoría de conocimiento; Adquisición de Conocimiento; Caso de estudio en detalle. -
Representación del Conocimiento en la Web
Representación de datos con HTML; Formalización y representación de información con DTD, XMLSchema, XML; Herramientas para la gestión de datos e información en la web con XPath y XSL; Formalización y representación de conocimiento con RDF y OWL2.
Actividades
Actividad Acto evaluativo
Introducción
Descripción académica del curso, contenidos, proceso de evaluación, etc.
Teoría
1h
Problemas
0h
Laboratorio
0h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
0h
Evaluación de metodologías para la ingeniería del conocimiento
Prueba de ejercicios prácticos y preguntas teóricas sobre ingeniería del conocimiento.Objetivos: 3
Semana: 15
Teoría
0h
Problemas
0h
Laboratorio
0h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
0h
Trabajo práctico de representación del conocimiento
Trabajo en grupo donde se ejercita la construcción de una base de conocimiento mediante un softwareObjetivos: 2
Semana: 7
Teoría
0h
Problemas
0h
Laboratorio
0h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
0h
Trabajo práctico de representación del conocimiento en la Web
Trabajo en grupo donde se ejercita la construcción de una ontología web mediante Protege.Semana: 14
Teoría
0h
Problemas
0h
Laboratorio
0h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
0h
Metodología docente
Actividades introductorias: Presentación del profesor. Presentación de los objetivos de la asignatura, los contenidos, la metodología docente, forma de evaluación y material de referencia a utilizar durante el curso.Sesión Magistral: El profesor explicará los contenidos básicos de la asignatura con ejemplos. Poniendo a disposición del alumno todo el material que necesite para el estudio de la materia.
Resolución de problemas, ejercicios en el aula ordinaria: En equipos se estudiará una herramienta para la gestión del conocimiento con la que se hará un trabajo práctico. Se deberá entregar el resultado del trabajo al profesor.
Método de evaluación
(50%) Resolución de problemas, ejercicios en el aula ordinaria: Durante el curso es harán diversas pruebas parciales.(50%) Pruebas objetivas de preguntas cortas: Pruebas objetivas de preguntas cortas bisemanales de 30min cada una. Se dedicará una de estas pruebas (que será de 2h) a evaluar el contenido total de la asignatura.
El alumno que no apruebe, dispondrá de un examen de segunda convocatoria en el que se evaluará el contenido completo de la asignatura (100% de la nota).
Bibliografía
Básico
-
Knowledge representation and reasoning
- Brachman, R.J.; Levesque, H.J,
Elsevier,
2004.
ISBN: 1558609326
https://discovery.upc.edu/discovery/fulldisplay?docid=alma991002742679706711&context=L&vid=34CSUC_UPC:VU1&lang=ca
Complementario
-
CS 227: Knowledge representation and reasoning (course at Stanford University)
- Chaudhri, V.K,
Stanford University,
2011.
-
Practical knowledge engineering: creating successful commercial expert systems
- Kelly, R.V,
Digital Equipment Corporation,
1991.
ISBN: 9781555580704
https://discovery.upc.edu/discovery/fulldisplay?docid=alma991001520959706711&context=L&vid=34CSUC_UPC:VU1&lang=ca -
An introduction to knowledge engineering
- Kendal, S.; Creen, M,
Springer,
2007.
ISBN: 9781846284755
https://discovery.upc.edu/discovery/fulldisplay?docid=alma991004152019706711&context=L&vid=34CSUC_UPC:VU1&lang=ca