Especialidad en Sistemas Inteligentes. Online

El objetivo de este primer módulo del programa es profundizar en los fundamentos y tendencias en el desarrollo de sistemas inteligentes y exponer su estrecha vinculación con la gestión de la información y el conocimiento.

1.1. Introducción a los sistemas inteligentes (3 ETCS).

Esta asignatura pretende que el alumno sea capaz de conocer los elementos característicos de los sistemas inteligentes, así como las tecnologías, herramientas y metodologías que rigen su desarrollo. Se presentan sus principales aplicaciones y una visión actualizada del futuro de estos sistemas.

1.2. Gestión de la información y el conocimiento (3 ETCS).

Esta asignatura pretende que los alumnos sean capaces de comprender y argumentar la trascendencia de la gestión del conocimiento organizacional como condición de éxito para la mejora continua y la competitividad de las organizaciones; acceder y hacer un uso adecuado de la información científico-técnica disponible en bases de datos y sitios de reconocido prestigio; profundizar en el estudio de diferentes modelos matemáticos computacionales orientados a la representación y gestión del conocimiento organizacional; incorporar, adaptar, desarrollar y generalizar novedosas técnicas para la planificación y control de los proyectos informáticos basados en la gestión de la información y el conocimiento organizacional.

2.3.1. Conceptos básicos en la gestión del conocimiento.

2.3.2. La gestión del conocimiento en la organización.

2.3.3. La producción de conocimiento y su gestión. Herramientas.

2.3.4. Organizaciones inteligentes.

2.3.5. Sistemas basados en conocimiento.

En este segundo módulo se presenta una actualización sobre las técnicas, métodos, metodologías y herramientas para el diseño y desarrollo de sistemas inteligentes. Provee al alumno de métodos, técnicas y herramientas de la inteligencia ambiental, inteligencia robótica y el aprendizaje automático que le permitirán desarrollar programas computacionales con características y comportamientos semejantes a los de la inteligencia humana.

2.1. Aprendizaje automático (5 ETCS).Asignatura dedicada al estudio en profundidad de los elementos característicos del aprendizaje automático. Se abordan una serie de algoritmos que son característicos de este tipo de aprendizaje y, para finalizar, se abordan una serie de técnicas que pertenecen a lo que se conoce como aprendizaje automático no estándar.

2.5.1. Introducción al aprendizaje automático.

2.5.2. Aprendizaje supervisado (Supervised Learning).

2.5.3. Aprendizaje no supervisado (Unsupervised Learning).

2.5.4. Otros paradigmas de aprendizaje.

2.2. Inteligencia ambiental 5 ETCS).

En la asignatura se ofrece una introducción a esta nueva disciplina y a cómo en un futuro próximo viviremos en un mundo rodeado por interfaces inteligentes e intuitivas ocultas en los objetos cotidianos. Estas interfaces reconocen y responden a la presencia y al comportamiento de cada persona de una manera adecuada y personalizada y, además, facilitan tanto la interacción humano-robot, como la del sistema con su entorno, integrando el mundo digital al mundo físico.

2.2.1. Introducción a la inteligencia ambiental.

2.2.2. Realidad aumentada y realidades mixtas.

2.2.3. Entornos inteligentes, inteligencia embebida y objetos inteligentes: tecnología RFID.

2.2.4. Sistemas basados en la localización y sensitivos al contexto (Context-Aware Systems).

2.2.5. Temas seleccionados sobre robótica en red, interfaces humano-robot, autonomía compartida adaptable.

2.3. Fundamentos de la inteligencia robótica (5 ETCS).

En la actualidad, varias tendencias tecnológicas apuntan hacia la necesidad de sistemas computacionales de mayor flexibilidad, capaces de adaptarse a condiciones no previstas y de incertidumbre y con habilidades de interacción. El área de la computación que es capaz de dotar a los sistemas computacionales con las capacidades mencionadas es la inteligencia artificial (IA). La inteligencia robótica es la parte de la inteligencia artificial que se ocupa de aquellos aspectos de la inteligencia relativos a sistemas físicos que interaccionan en el mundo real. Este comportamiento inteligente incluye objetivos como: adaptación a un entorno cambiante, percepción activa para interactuar con un entorno parcialmente desconocido, explorar para aprender, entre otros aspectos.

2.3.1. Inteligencia robótica: conceptos básicos.

2.3.2. Redes neuronales para comportamiento adaptativo.

2.3.3. Vehículos de Braitenberg y la arquitectura de Subsumption.

2.3.4. Evolución, algoritmos genéticos y autoorganización.

2.3.5. Principios de diseño de robots autónomos.

2.4. Sistemas inteligentes de recomendación web (5 ETCS).

Esta asignatura pretende que el alumno sea capaz de comprender los fundamentos de los sistemas de recomendación y su estructura; distinguir los tipos de sistemas de recomendación y su ámbito de aplicación; estudiar los tipos de perfiles de usuario y cómo se construyen utilizando técnicas inteligentes y al observar aplicaciones reales utilizando sistemas de recomendación orientados tanto al comercio electrónico como a la mejora de la búsqueda en web.

2.4.1. Fundamentos de los sistemas de recomendación.

2.4.2. Perfiles de usuario.

2.4.3. Aplicaciones.

Minería de datos y big data (5 ETCS).

A través de esta asignatura el alumno podrá aprender acerca del proceso de descubrimiento de conocimiento (KDD por sus siglas en inglés), lo que  resultará esencial para desarrollar y utilizar las técnicas y herramientas de la minería de datos. En esta asignatura se dará introducción a elementos que permitan velar por la calidad de los datos, así como a las técnicas de árboles de clasificación y las redes neuronales; de estas últimas su fundamento y criterios para su correcta utilización. Se muestra una mirada actual al big data.

2.2.1. Introducción al proceso de descubrimiento de conocimientos.

2.2.2. Almacenes de datos. Calidad de los datos.

2.2.3. Fundamentos del big data.

2.2.4. Técnicas, herramientas y aplicaciones del big data.

2.2.5. Árboles de clasificación.

2.2.6. Redes neuronales artificiales.