Denominación de la asignatura

Razonamiento y Planificación Automática
Máster al que pertenece
Máster Universitario en Inteligencia Artificial
Créditos ECTS
6
Cuatrimestre en el que se imparte
Primer cuatrimestre
Carácter de la asignatura Obligatoria

Presentación

La inteligencia humana se basa en buena medida en capacidades de razonamiento y de planificación de tareas. Estas capacidades confieren a las personas la autonomía y la flexibilidad necesaria para adaptarse a su entorno. Las técnicas de planificación automática y razonamiento lógico se usan en múltiples ámbitos ingenieriles para la resolución de problemas, como por ejemplo en robótica industrial, el control de misiones espaciales o la obtención de información a través de la Web. En esta asignatura se analiza en detalle la representación del mundo que se puede implementar en sistemas artificiales, cómo estos sistemas pueden razonar acerca de los efectos de sus propias acciones en el mundo y también se trabajacon las principales técnicas de búsqueda en el espacio de los posibles planes a ejecutar. Los contenidos de la asignatura se organizan en los siguientes puntos:

  • Introducción a la planificación y el razonamiento.
  • Representación del conocimiento.
  • Lógica formal y pensamiento humano.
  • Deducción y abducción.
  • Toma de decisiones y sesgos cognitivos.
  • Enfoques de planificación.
  • Búsqueda y heurística.
  • Planificación distribuida y multiagente.
  • Planificación con incertidumbre.
  • Competencias

    Competencias generales.

    • CG6: Desarrollar habilidades avanzadas de interpretación rigurosa de los resultados científico-técnicos obtenidos al aplicar algoritmos de inteligencia artificial.

    Competencias básicas

    • CB6: Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.
    • CB7:Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
    • CB8: Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
    • CB9: Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
    • CB10: Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.

    Competencias específicas

    • CE6: Estimar y evaluar el rendimiento de un sistema de inteligencia artificial en base a las técnicas empleadas, los datos de entrada disponibles y el contexto de ejecución.
    • CE12:Diseñar e implementar un sistema automático de toma de decisiones en tiempo real.
    • CE17: Conocer los principales modelos de aprendizaje automático y detección de anomalías, así como su aplicación práctica en diferentes casos de uso que requieren automatización.
    • CE18: Diseñar e implementar sistemas de aprendizaje automático, analizando de forma rigurosa su rendimiento y sus limitaciones.
    • CE19: Diseñar e implementar sistemas expertos mediante la aplicación de algoritmos de inferencia, representación del conocimiento y planificación automática.
    • CE20: Diseñar y desarrollar sistemas inteligentes que generen interacciones naturales, teniendo en cuenta los estados cognitivos y emocionales del usuario.

    Competencias transversales

    • CT2:Identificar las nuevas tecnologías como herramientas didácticas para el intercambio comunicacional en el desarrollo de procesos de indagación y de aprendizaje.
    • CT3:Desarrollar habilidades de comunicación, escritas y orales, para realizar atractivas y eficaces presentaciones de información profesional.
    • CT4: Adquirir la capacidad de trabajo independiente, impulsando la organización y favoreciendo el aprendizaje autónomo.

    Contenidos

    Tema 1. Introducción a la toma de decisiones
    Problemas de toma de decisiones
    Arquitectura de un agente inteligente
    Tipos de agentes inteligentes

    Tema 2. Representación de la información
    Técnicas de representación simbólica
    Clases de conocimiento.
    Modelos de memoria
    Modelos lógicos

    Tema 3.Lógica y pensamiento humano
    Tipos de lógica
    Lógica matemática
    Lógica de descripción ALC
    Lógica de orden superior
    Lógica multievaluada y lógica difusa

    Tema 4. Razonamiento
    Tipos de razonamiento
    Razonamiento lógico deductivo
    Razonamiento lógico inductivo
    Razonamiento lógico abductivo

    Tema 5. Búsqueda offline
    Descripción general de un problema de búsqueda offline
    Búsqueda en amplitud
    Búsqueda en profundidad
    Búsqueda de coste uniforme

    Tema 6. Búsqueda heurística
    Tipos de heurísiticas
    Búsqueda A*
    Búsqueda por subobjetivos
    Búsqueda online

    Tema 7. Búsqueda multiagente
    Introducción
    Búsqueda minimax
    Poda alfa-beta
    Búsqueda expectminimax

    Tema 8. Problemas de planificación
    Objetivos y restricciones de un problema de planificación
    Tipos de problemas de planificación
    Planificadores de orden total y de orden parcial

    Tema 9. Redes de tareas jerárquicas
    Definición
    Planificación por medio de red de tareas
    Descomposición jerárquica

    Tema 10. Sistemas basados en STRIPS
    STRIP
    PDDL
    GOAP

    Tema 11. Planificación multiagente
    Planificadores de orden parcial
    Planificadores multiagente
    Planificadores distribuidos

    Metodología

    Las actividades formativas de la asignatura se han elaborado con el objetivo de adaptar el proceso de aprendizaje a las diferentes capacidades, necesidades e intereses de los alumnos.

    Las actividades formativas de esta asignatura son las siguientes:

    • Trabajos Se trata de actividades de diferentes tipos: reflexión, análisis de casos, prácticas, etc.
    • Participación en eventos. Son eventos programados todas las semanas del cuatrimestre: sesiones presenciales virtuales, foros de debate, test.
    • Prácticas de laboratorio virtual. Se trata de supuestos prácticos que el alumno tendrá que resolver gracias a la utilización de algún tipo de herramienta informática.

    En la programación semanal puedes consultar cuáles son las actividades concretas que tienes que realizar en esta asignatura.

     

    Estas actividades formativas prácticas se completan, por supuesto, con estas otras:

    • Estudio personal
    • Tutorías. Las tutorías se pueden articular a través de diversas herramientas y medios. Durante el desarrollo de la asignatura, el profesor programa tutorías en días concretos para la resolución de dudas de índole estrictamente académico a través de las denominadas “sesiones de consultas”. Como complemento de estas sesiones se dispone también del foro “Pregúntale al profesor de la asignatura” a través del cual se articulan algunas preguntas de alumnos y las correspondientes respuestas en el que se tratan aspectos generales de la asignatura. Por la propia naturaleza de los medios de comunicación empleados, no existen horarios a los que deba ajustarse el alumno.
    • Examen final presencial

    Las horas de dedicación a cada actividad se detallan en la siguiente tabla:

    ACTIVIDADES FORMATIVAS     HORAS
    Sesiones Presenciales Virtuales         15  
    Lecciones magistrales           6  
    Estudio del material básico         52  
    Lectura del material complementario         25  
    Prácticas de laboratorio virtual         12  
    Trabajos, casos prácticos, test.         17  
    Tutorías         16  
    Trabajo colaborativo (foros)           7    
    Total
            150  

     


    Puedes personalizar tu plan de trabajo seleccionando aquel tipo de actividad formativa que se ajuste mejor a tu perfil. El profesor-tutor te ayudará y aconsejará en el proceso de elaboración de tu plan de trabajo. Y siempre estará disponible para orientarte durante el curso.

    Bibliografía

    Bibliografía básica.

    Recuerda que la bibliografía básica es imprescindible para el estudio de la asignatura. Cuando se indica que no está disponible en el aula virtual, tendrás que obtenerla por otros medios: librería UNIR, biblioteca… 

    Los textos necesarios para el estudio de la asignatura han sido elaborados por UNIR y están disponibles en formato digital para consulta, descarga e impresión en el aula virtual.

    Bibliografía complementaria.

    Baader, F., McGuinness, D., Nardi, D. y Patel-Schneider, P. (2003). The Description Logic Handbook. Cambridge: Cambridge U.P.

    Bratman, M., Israel, D. y Pollack, M. (1988). Plans and resource-bounded practical reasoning. Computational Intelligence, 4, 349-355.

    Brenner, W., Zarnekow, R. y Wittig, H. (1998). Intelligent Software Agents. Berlín: Springer.

    Brooks, R. (1991). Intelligence without representation. Artificial Intelligence, 47(1-3), 139-159.

    Carretero, M., Almaraz, J. y Fernández, P. (1995). Razonamiento y comprensión. Madrid: Trotta.

    Davis, R. (1991). A Tale of Two Knowledge Servers. AI Magazine, 12(3): 118-120.

    McDermott, D. (2000). The 1998 AI Planning Systems Competition. AI Magazine, 21(2), 35-55.

    Nilsson, N. (1991). Logic and artificial intelligence. AI, 47: 31-56.

    Trigozo-Galoc, G., Julca-Huancas, U. y Gómez-Díaz, M. (1994). Inteligencia Artificial y Algorimo: Minimax. Perú: Facultad de Ingeniería y Arquitectura, EAP Ingeniería de Sistemas, Universidad Peruana Unión.

    Evaluación y calificación

    El sistema de calificación se basa en la siguiente escala numérica:

    0 - 4, 9

    Suspenso

    (SS)

    5,0 - 6,9

    Aprobado

    (AP)

    7,0 - 8,9

    Notable

    (NT)

    9,0 - 10

    Sobresaliente

    (SB)

    La calificación se compone de dos partes principales:

    CALIFICACIÓN   EXAMEN FINAL 60%
    EVALUACIÓN CONTINUA 40%

    El examen se realiza al final del cuatrimestre y es de carácter PRESENCIAL y OBLIGATORIO. Supone el 60% de la calificación final y para que la nota obtenida en este examen se sume a la nota final, es obligatorio APROBARLO.

    La evaluación continua supone el 40% de la calificación final. Este 40% de la nota final se compone de las calificaciones obtenidas en las diferentes actividades formativas llevadas a cabo durante el cuatrimestre.

    Ten en cuenta que la suma de las puntuaciones de las actividades de la evaluación continua permite que realices las que prefieras hasta conseguir el máximo puntuable mencionado en la programación semanal. En ella se detalla la calificación máxima de cada actividad o evento concreto puntuables.

    El sistema de evaluación de la asignatura es el siguiente:

    SISTEMA DE EVALUACIÓN

    PONDERACIÓN
    MIN

    PONDERACIÓN
    MAX

    Participación del estudiante (sesiones, foros, laboratorios)

    0

    40

    Trabajos, proyectos y/o casos

    0

    40

    Prácticas de laboratorio virtual

    10

    40

    Test de autoevaluación

    0

    40

    Prueba de evaluación final

    60

    60

     

    Ten en cuenta…
    Si quieres presentarte sólo al examen final, tendrás que obtener una calificación de 5 puntos sobre 6 para aprobar la asignatura.

    Profesorado

    Sergio Mauricio Martínez Monterrubio

    Formación académica: Licenciado en Informática por la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) en 1999 con la tesis El Web como una Herramienta para las Transacciones Comerciales. Mención honorífica en la Maestría en Administración de Negocios Internacionales en 2003 por la UNAM. Doctor en Ciencias Computacionales por el Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey en 2016.
    Experiencia: Inició su carrera en Mcafee México como programador de antivirus. Posteriormente obtuvo una beca para estudiar durante seis meses las herramientas de software de Oracle, empresa que le contrató como consultor junior de desarrollo de software. A lo largo de su carrera ha trabajado en empresas de prestigio como Colgate Palmolive, Entrust Technologies, el Centro Médico ABC o Continental Automotive Systems. Actualmente es parte del grupo de investigación en inteligencia artificial GAIA de la Universidad Complutense de Madrid.
    Líneas de investigación: técnicas de Inteligencia Artificial y CBR aplicadas a la seguridad informática, políticas de seguridad informática y análisis forense de videos H264.

    Orientaciones para el estudio

    Obviamente, al tratarse de formación on-line puedes organizar tu tiempo de estudio como desees, siempre y cuando vayas cumpliendo las fechas de entrega de actividades, trabajos y exámenes. Nosotros, para ayudarte, te proponemos los siguientes pasos:

    1. Desde el Campus virtual podrás acceder al aula virtual de cada asignatura en la que estés matriculado y, además, al aula virtual de Lo que necesitas saber antes de empezar. Aquí podrás consultar la documentación disponible sobre cómo se utilizan las herramientas del aula virtual y sobre cómo se organiza una asignatura en la UNIR y también podrás organizar tu plan de trabajo personal con tu profesor-tutor.
    2. Observa la programación semanal. Allí te indicamos qué parte del temario debes trabajar cada semana.
    3. Ya sabes qué trabajo tienes que hacer durante la semana. Accede ahora a la sección Temas del aula virtual. Allí encontrarás el material teórico y práctico del tema correspondiente a esa semana.
    4. Comienza con la lectura de las Ideas clave del tema, constituyen el contenido del tema y el material básico de estudio. Lee siempre el primer apartado, Presentación, porque allí te especificamos qué material tienes que estudiar. Consulta, además, las secciones del tema que contienen material complementario (Experiencias, Lecturas, Más recursos).
    5. Dedica tiempo al trabajo práctico (sección Casos prácticos y Test). En la programación semanal te detallamos cuáles son las actividades correspondientes a cada semana y qué calificación máxima puedes obtener con cada una de ellas.
    6. Te recomendamos que participes en los eventos del curso (sesiones presenciales virtuales, foros de debate…). Para conocer la fecha concreta de celebración de los eventos debes consultar las herramientas de comunicación del aula vitual. Tu profesor y tu profesor-tutor te informarán de las novedades de la asignatura.
    En el aula virtual de Lo que necesitas saber antes de empezar encontrarás siempre disponible la documentación donde te explicamos cómo se estructuran los temas y qué podrás encontrar en cada una de sus secciones: Ideas clave, Casos prácticos, Experiencias, Lecturas, Más recursos y Test.

    Recuerda que en el aula virtual de Lo que necesitas saber antes de empezar puedes consultar el funcionamiento de las distintas herramientas del aula virtual: Correo, Foro, Sesiones presenciales virtuales, Envío de actividades, etc.

    Ten en cuenta estos consejos…

    • Sea cual sea tu plan de estudio, accede periódicamente al aula virtual, ya que de esta forma estarás al día de las novedades del curso y en contacto con tu profesor y con tu profesor tutor.
    • Recuerda que no estás solo: consulta todas tus dudas con tu profesor-tutor utilizando el correo electrónico. Si asistes a las sesiones presenciales virtuales también podrás preguntar al profesor sobre el contenido del tema. Además, siempre puedes consultar tus dudas sobre el temario en los foros que encontrarás en cada asignatura (Pregúntale al profesor).
    • ¡Participa! Siempre que te sea posible accede a los foros de debate y asiste a las sesiones presenciales virtuales. El intercambio de opiniones, materiales e ideas nos enriquece a todos.
    • Y ¡recuerda!, estás estudiando con metodología on line: tu esfuerzo y constancia son imprescindibles para conseguir buenos resultados. ¡No dejes todo para el último día!