Guia docente
DATOS IDENTIFICATIVOS 2024_25
Asignatura SISTEMAS BASADOS EN EL CONOCIMIENTO Código 00717018
Enseñanza
0717 - GRADO INGENIERÍA DATOS INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Descriptores Cr.totales Tipo Curso Semestre
6 Obligatoria Segundo Segundo
Idioma
Castellano
Prerrequisitos
Departamento ING.ELECTR.DE SIST. Y AUTOMATI
Responsable
GARCÍA RODRÍGUEZ , ISAÍAS
Correo-e igarr@unileon.es
jbena@unileon.es
mgaro@unileon.es
-
srubm@unileon.es
Profesores/as
GARCÍA RODRÍGUEZ , ISAÍAS
BENITEZ ANDRADES , JOSE ALBERTO
GARCIA ORDAS , MARIA TERESA
GARCIA-OLALLA OLIVERA , OSCAR
RUBIO MARTIN , SERGIO
Web http://agora.unileon.es
Descripción general Comprende las técnicas, metodologías y herramientas relacionadas con la representación del conocimiento en el ordenador y los diferentes tipos de razonamiento. Sabe diseñar y construir aplicaciones que utilicen esas técnicas para la resolución de problemas complejos que involucran una gran cantidad de datos.
Tribunales de Revisión
Tribunal titular
Cargo Departamento Profesor
Presidente ING.ELECTR.DE SIST. Y AUTOMATI FUERTES MARTINEZ , JUAN JOSE
Secretario ING.ELECTR.DE SIST. Y AUTOMATI ALONSO CASTRO , SERAFIN
Vocal ING.ELECTR.DE SIST. Y AUTOMATI BLAZQUEZ QUINTANA , LUIS FELIPE
Tribunal suplente
Cargo Departamento Profesor
Presidente ING.ELECTR.DE SIST. Y AUTOMATI MORAN ALVAREZ , ANTONIO
Secretario ING.ELECTR.DE SIST. Y AUTOMATI DIEZ DIEZ , ANGELA
Vocal ING.ELECTR.DE SIST. Y AUTOMATI RODRIGUEZ SEDANO , FRANCISCO JESUS

Competencias
Código  
A18967 717CE13 Capacidad para comprender las técnicas, metodologías y herramientas relacionadas con la representación del conocimiento en el ordenador y los diferentes tipos de razonamiento, así como para saber diseñar y construir aplicaciones que utilicen esas técnicas para la resolución de problemas complejos que involucran una gran cantidad de datos.
B5800 0717CG1 Conocimiento de materias básicas científicas y técnicas que capaciten para el aprendizaje de nuevos métodos y tecnologías, así como que le dote de una gran versatilidad para adaptarse a nuevas situaciones.
B5802 0717CG3 Capacidad para concebir, diseñar, analizar, implementar y utilizar aplicaciones para el análisis de datos y la extracción de conocimiento a partir de distintas fuentes de datos.
B5807 0717CT2 Capacidad para la interpretación de resultados con iniciativa, creatividad y razonamiento crítico y autocrítico.
B5809 0717CT4 Capacidad para el aprendizaje autónomo e individual en cualquier campo de la ingeniería en el ámbito de la Ingeniería de datos y la inteligencia artificial.
C4 CMECES4 Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado
C5 CMECES5 Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía

Resultados de aprendizaje
Resultados Competencias
Comprender las técnicas, metodologías y herramientas relacionadas con la representación del conocimiento en el ordenador y los diferentes tipos de razonamiento, así como para saber diseñar y construir aplicaciones que utilicen esas técnicas para la resolución de problemas complejos que involucran una gran cantidad de datos. A18967
 B5800
B5802
B5807
B5809
 C4
C5

Contenidos
Bloque Tema
Bloque I 1. Introducción a los sistemas basados en el conocimiento en el contexto de la Inteligencia Artificial.
2. Representación del conocimiento. Tipos de conocimiento, formalismos y lenguajes.
3. Razonamiento en sistemas basados en el conocimiento.
Bloque II 4. Sistemas basados en el conocimiento y análisis de datos.
5. Arquitecturas e implementación de sistemas basados en el conocimiento.

Planificación
Metodologías  ::  Pruebas
  Horas en clase Horas fuera de clase Horas totales
Prácticas en laboratorios 15 22 37
 
Tutorías 2 0 2
Aprendizaje basado en problemas (ABP)/ Problem Based Learning (PBL) 15 36 51
 
Sesión Magistral 24 36 60
 
Pruebas mixtas 6 0 6
 
(*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos

Metodologí­as
Metodologías   ::  
  descripción
Prácticas en laboratorios Realización práctica de ejercicios y problemas relacionados con los contenidos tratados en las sesiones magistrales, planteamiento y resolución de problemas, etc.
Tutorías Tiempo reservado para atender y resolver dudas de los alumnos.
Aprendizaje basado en problemas (ABP)/ Problem Based Learning (PBL) Resolución de problemas
Sesión Magistral Exposición de los contenidos de la asignatura mediante diferentes estrategias didácticas en el aula.

Tutorías
 
Tutorías
descripción
Resolución de dudas de forma individual o en grupo y con carácter presencial. Las tutorías se concertaran previamente con los profesores o se realizarán mediante convocatoria por parte de éstos.

Evaluación
  descripción calificación
Prácticas en laboratorios Se valorará la correcta realización de las prácticas en el laboratorio, así como los entregables que, en su caso se puedan plantear para estas sesiones. 25%
Aprendizaje basado en problemas (ABP)/ Problem Based Learning (PBL) Se valorará la calidad en el planteamiento y resolución de los problemas planteados, así como la memoria entregada y, en su caso, la presentación realizada. 25%
Pruebas mixtas Los contenidos correspondientes a las sesiones magistrales, prácticas en laboratorio y a la resolución de problemas en el aula se evaluarán mediante varias pruebas de tipo mixto (preguntas cortas, tipo test, desarrollo, etc.) que se distribuirán a lo largo del curso. 50%
Otros Para aprobar por evaluación continua hay que sacar, como mínimo, un 4 sobre 10 en cada prueba que se evalúe.
La actitud inadecuada en el aula, laboratorio o pruebas de evaluación será penalizada con un 20% en la calificación final.
 
Otros comentarios y segunda convocatoria

Segunda convocatoria: Los criterios de evaluación serán los mismos que en la primera convocatoria. En la práctica habrá una prueba que evaluará todos los contenidos prácticos.

PRUEBAS DE EVALUACIÓN

Durante las pruebas de evaluación no será posible la utilización de ningún material ni dispositivo que no haya sido expresamente autorizado por el profesor.

En caso de producirse alguna irregularidad durante la celebración del examen o prueba de evaluación correspondiente se procederá a la retirada inmediata del examen, expulsión del alumno y calificación como suspenso. En cualquier caso se atenderá a lo establecido en la normativa interna de la ULE incluida en el documento "Pautas de actuación en los supuestos de plagio, copia o fraude en exámenes o pruebas de evaluación" (Aprobado Comisión Permanente del Consejo de Gobierno 29/01/2015).

Fuentes de información
Acceso a la Lista de lecturas de la asignatura

Básica

Complementaria J. C. Giarratano & G. Riley, CLIPS Reference Manual, NASA Lyndon B. Johnson Space Center Information Center,
Gómez A., Juristo N., Montes C., Pazos J., Ingeniería del Conocimiento, Ceura,
Mark Stefik, Introduction to Knowledge Systems, Morgan Kaufmann,
Dean Allemang, James Hendler, Semantic Web for the Working Ontologist, Morgan Kaufmann,
J. C. Giarratano & G. Riley, Sistemas expertos : principios y programación, Thomson International,


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