Inteligencia Computacional

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• Objetivos
• Contenidos
• Actividades
• Metodología docente
• Método de evaluación
• Bibliografía
• Web links
• Capacidades previas

Profesorado

Responsable

• Maria Angela Nebot Castells ( )

Otros

• Enrique Romero Merino ( )
• Luis Antonio Belanche Muñoz ( )

Horas semanales

Competencias

Competencias Técnicas Genéricas

Genéricas

• 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

• CEA4 - Capacidad de comprender los principios básicos de funcionamiento de las técnicas principales de Inteligencia Computacional, y saber utilizarlas en el entorno de un sistema o servicio inteligente.
• 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.

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.

Actitud frente al trabajo

• CT5 - Estar motivado para el desarrollo profesional, para afrontar nuevos retos y para la mejora continua. Tener capacidad de trabajo en situaciones de falta de informacion.

Objetivos

1. Conocer el ámbito de la inteligencia computacional, y los tipos de tareas que se pueden atacar
   Competencias relacionadas: CEA4, CG3,
2. Conocer las técnicas modernas más importantes de la inteligencia computacional
   Competencias relacionadas: CEA4, CEA8, CG3, CEP2,
3. Organizar el flujo de resolución de un problema de inteligencia computacional, analizando las posibles opciones y eligiendo las técnicas más adecuadas al problema o una combinación de ellas
   Competencias relacionadas: CEA8, CG3, CEP2, CEP3, CT4, CT5,
4. Decidir, defender y criticar una solución para un problema de la inteligencia computacional, argumentando los puntos fuertes y débiles del acercamiento elegido
   Competencias relacionadas: CEA4, CEA8, CG3, CEP2, CEP3, CT4, CT5,
5. Conocer los fundamentos de la computación neuronal y saber aplicarla correctamente para desarrollar soluciones correctas y eficaces a un problema de la inteligencia lligència computacional
   Competencias relacionadas: CEA4, CEP2, CEP3, CT5,
6. Conocer los fundamentos de la computación evolutiva y saber aplicarla correctamente para desarrollar soluciones correctas y eficaces a un problema de la inteligencia lligència computacional
   Competencias relacionadas: CEA4, CEP2, CEP3, CT5,
7. Conocer los fundamentos de la computación difusa y saber aplicarla correctamente para desarrollar soluciones correctas y eficaces a un problema de la inteligencia computacional
   Competencias relacionadas: CEA4, CEP2, CEP3, CT5,

Contenidos

1. Introducción a la Inteligencia Computational
   Inteligencia Computational: definición y paradigmas. Pequeña reseña histórica.
2. Fundamentos de Computación Neuronal
   Introducción a la computación neuronal: inspiración biológica, modelos de neuronas, arquitecturas y algoritmos de entrenamiento. Aprendizaje y generalización. Aplicaciones y casos de estudio en problemas reales de regresión, clasificación, identificación de sistemas y optimización.
3. Fundamentos de Computación Evolutiva
   Introducción a la computación evolutiva: los procesos evolutivos de la naturaleza, los operadores genéticos, algoritmos evolutivos de optimización. Los algoritmos genéticos. Estrategias de Evolución y CMA-ES. Aplicaciones y casos de estudio en problemas reales de regresión, clasificación, identificación de sistemas y optimización.
4. Fundamentos de Computación Difusa
   Introducción a la computación difusa: conjuntos y sistemas difusos, sistemas de inferencia difusos y híbridos. Aplicaciones y casos de estudio en problemas reales de regresión, clasificación, identificación de sistemas y optimización.

Actividades

Actividad Acto evaluativo

Metodología docente

Método de evaluación

Bibliografía

Básica:

• Neural networks and learning machines - Haykin, S, Prentice Hall, 2009. ISBN: 9780131471399
  https://discovery.upc.edu/discovery/fulldisplay?docid=alma991003533949706711&context=L&vid=34CSUC_UPC:VU1&lang=ca
• Evolutionary algorithms in theory and practice: evolution strategies, evolutionary programming, genetic algorithms - Bäck, T, Oxford University Press, 1996. ISBN: 0195099710
  https://discovery.upc.edu/discovery/fulldisplay?docid=alma991001438769706711&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
• Computational intelligence: an introduction - Engelbrecht, A.P, John Wiley & Sons, 2008. ISBN: 9780470035610
  https://discovery.upc.edu/discovery/fulldisplay?docid=alma991003947749706711&context=L&vid=34CSUC_UPC:VU1&lang=ca

Complementaria:

• Computational intelligence in biomedical engineering - Begg, R.; Lai, D.T.H.; Palaniswami, M, CRC/Taylor & Francis , 2008. ISBN: 9780849340802
  https://discovery.upc.edu/discovery/fulldisplay?docid=alma991003579139706711&context=L&vid=34CSUC_UPC:VU1&lang=ca
• A course in fuzzy systems and control - Wang, L.-X, Prentice-Hall PTR , 1997. ISBN: 0135408822
  https://discovery.upc.edu/discovery/fulldisplay?docid=alma991001626709706711&context=L&vid=34CSUC_UPC:VU1&lang=ca

Web links

• IEEE Computational Intelligence Society http://cis.ieee.org/

Capacidades previas