Práctica Profesional en Inteligencia Artificial

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Créditos
3
Tipos
Optativa
Requisitos
Esta asignatura no tiene requisitos, pero tiene capacidades previas
Departamento
CS
Mail
El objetivo principal del seminario PPAI es desarrollar la capacidad de los jóvenes profesionales para investigar, identificar, demostrar y promover las técnicas de Inteligencia Artificial (IA) para aplicaciones industriales.

Este seminario explorará estas preguntas sobre la ética de la inteligencia artificial y una serie de otras preguntas, que incluyen entre otras:

¿Qué principios éticos deberían seguir los investigadores de IA?
¿Existen restricciones en el uso ético de la IA?
¿Cuál es la mejor manera de diseñar la IA que se alinea con los valores humanos?
¿Es posible o deseable construir principios morales en los sistemas de IA?
Cuando los sistemas de IA causan beneficios o daños, ¿quién es moralmente responsable?
¿Los sistemas de IA son, en sí mismos, objetos potenciales de preocupación moral?
¿Qué marco moral y sistema de valores se utilizan mejor para evaluar el impacto de la IA?


El objetivo es promover la fertilización cruzada de las técnicas de la IA con otros campos científicos aplicados hoy en la industria.

El programa del seminario incluirá seminarios y conferencias invitados, talleres de redacción de artículos, capacitación complementaria, visitas.

Profesorado

Responsable

  • Ulises Cortés García ( )

Horas semanales

Teoría
2
Problemas
0
Laboratorio
0
Aprendizaje dirigido
0
Aprendizaje autónomo
3.77

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.

Competencias Técnicas de cada especialidad

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.
  • CEP4 - Capacidad para disenar, redactar y presentar informes sobre proyectos informaticos en el area especifica de Inteligencia Artificial.
  • CEP5 - Capacidad de diseñar nuevas herramientas informáticas y nuevas técnicas de Inteligencia Artificial en el ejercicio profesional.
  • CEP7 - Capacidad de respetar la normativa legal y la deontología en el ejercicio profesional.
  • CEP8 - Capacidad de respetar el entorno ambiental y diseñar y desarrollar sistemas inteligentes sostenibles.

Competencias Transversales

Espíritu emprendedor e innovador

  • CT1 - Conocer y entender la organizacion de una empresa y las ciencias que definen su actividad; capacidad para entender las normas laborales y las relaciones entre la planificacion, las estrategias industriales y comerciales, la calidad y el beneficio.

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.

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. Determinar las tecnologí­as de la IA, herramientas, arquitecturas y algoritmos que serán los más adecuados para las aplicaciones industriales.
    Competencias relacionadas: CG1, CEP3, CT1, CT6,
  2. Ser capaz de desarrollar un conjunto de criterios para el desarrollo de aplicaciones de IA, y evaluar cada una de las aplicaciones identificadas en cuanto a estos criterios
    Competencias relacionadas: CG1, CEP4, CEP5,
  3. Formular recomendaciones éticas a corto y largo plazo para el desarrollo de las aplicaciones industriales de la Inteligencia Artificial y el trabajo en un equipo multidisciplinario
    Competencias relacionadas: CG1, CEP7, CEP8, CT3, CT6,

Contenidos

  1. Aplicaciones Industriales de la Inteligencia Artificial
    Esta parte del seminario es un compendio de aplicaciones de inteligencia artificial aprovechando al máximo el potencial de investigación de los profesores de la Universitat de Barcelona, la Universitat Politècnica de Catalunya y la Universitat Rovira i Virgili y de la experiencia de sus miembros en numerosos proyectos I + D llevadas a cabo en los últimos años.
  2. Cara a cara con las aplicaciones industriales de la Inteligencia Artificial
    La Inteligencia Artificial se está utilizando ampliamente en el mundo de los negocios. Sus aplicaciones abarcan un amplio espectro. Por ejemplo, la Inteligencia Artificial se está aplicando en la gestión y la administración, las ciencias, la ingenierí­a, la fabricación, en los Ámbitos financieros y jurí­dicos, militares y en las empresas espaciales, la medicina y el diagnóstico.
    Altos directivos de muchas empresas utilizan sistemas basados en planificación estratégica para ayudar en las funciones como análisis de la competencia, el despliegue de tecnologí­a, y la asignación de recursos. También usan programas para ayudar en el diseño de equipos de configuración, la distribución del producto, asesoramiento normativo, cumplimiento y evaluación de personal. La Inteligencia Artificial está contribuyendo en gran medida a la organización de la administración, planificación y control de las operaciones, y seguirá haciéndolo con más frecuencia a medida que los programas son refinados. La Inteligencia Artificial también es influyente en la ciencia y la ingenierí­a.

    En esta parte de los estudiantes del seminario será cara a cara con los industriales de éxito que han estado utilizando las técnicas de IA en sus negocios
  3. Introducción
    Methodological issues and discussion about the general calendar.

Actividades

Actividad Acto evaluativo


Conferencias con directivos de empresas relacionadas con la Inteligencia Artificial

Se organizará un ciclo de conferencias con directivos industriales para que los estudiantes conozcan las historias de éxito industrial que utilizan la inteligencia artificial como base para el éxito.
  • Teoría: En cada una de las 4 sesiones de esta actividad habrá un invitado que va a dar una charla sobre su idea de negocio utilizando técnicas de Inteligencia Artificial
Objetivos: 1 2 3
Contenidos:
Teoría
6h
Problemas
0h
Laboratorio
0h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
22h

Ejemplos de Aplicaciones Industriales de la Inteligencia Artificial provenientes de la I + D

Las aplicaciones de la inteligencia artificial desarrolladas por la ciencia y la ingeniería se utilizan para organizar y manipular las cantidades cada vez mayores de información a disposición de científicos e ingenieros. La Inteligencia Artificial se utiliza en procesos complejos y es el aumento del uso de la robótica en los negocios. En esta parte del seminario se estudiarán las aplicaciones avanzadas de la inteligencia artificial nacidas como ID de los resultados. La mayoría de los ejemplos provienen de la investigación financiada por la Unión Europea.
  • Teoría: Cada uno de los casos de estudio dispondrá de un material que se facilitará con antelación. El estudiante debe leerlo para poder discutir sus contenidos. Además, el alumno ha de preparar un papel de cada uno de ellos.Los estudiantes deberán elegir uno de los casos de estudio y preparar un trabajo más detallado.
Objetivos: 1 2 3
Contenidos:
Teoría
18h
Problemas
0h
Laboratorio
0h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
25h

Introducción

El estudiante aprenderá los objetivos de este seminario. Recibirá los materiales y aprenderá el calendario de actividades.

Contenidos:
Teoría
2h
Problemas
0h
Laboratorio
0h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
2h

Metodología docente

Se invitarán oradores de la industria - por lo menos 4 - y hasta 7 casos de estudio de aplicaciones industriales de la inteligencia artificial .
El formato del curso será un seminario con tareas directas de participación y presentación de informes

Método de evaluación

Los participantes entregarán un par de ensayos durante el curso. Habrá una sola nota para los ensayos y para el examen final. el examen final contará un 60% de la nota.

Bibliografía

Básica:

Complementaria:

Capacidades previas

Se requiere que el estudiante tenga conocimientos en:

* Los procesos para el desarrollo de sistemas de software grandes y complejas
* Las funciones y tecnologías para ayudar a controlar este tipo de proyectos
* Problemas de investigación de nivel en áreas como la ingeniería de software, sistemas de información, modelos de simulación, medios digitales y juegos, computación en red y la inteligencia artificial.