Plan de contenidos IA Avanzado
De Computacion
Tabla de contenidos |
DATOS BÁSICOS DEL PROFESOR
Nombres y Apellidos
- Nelson Piedra Pullaguari
- Janneth Alexandra Chicaiza Espinosa
CITTES / Departamento: UPSI/Desarrollo de Software
Correo electrónico:
- Nelson Piedra Pullaguari: nopiedra@utpl.edu.ec
- Janneth Chicaiza Espinosa: jachicaiza@utpl.edu.ec
Horario de tutoría personalizada:
- Nelson Piedra Pullaguari: Martes de 4 a 6 PM
- Janneth Chicaiza Espinosa: Martes de 4 a 6 PM
Información de Contacto
Teléfono: 2570275 Extensión:
- Nelson Piedra Pullaguari: 2222
- Janneth Chicaiza Espinosa: 2638
Cuenta MSN:
- Nelson Piedra Pullaguari: nopiedra@hotmail.com
- Janneth Chicaiza Espinosa: cejanneth@hotmail.com
del.icio.us
- Nelson Piedra Pullaguari: nopiedra
- Janneth Chicaiza Espinosa: jachicaiza
skype
- Nelson Piedra Pullaguari: nopiedra
- Janneth Chicaiza Espinosa: jachicaiza
DATOS BÁSICOS DE LA MATERIA
Área Académica Técnica
Escuela de Ciencias de la Computación
Nombre de la Materia: Inteligencia Artificial Avanzada
Semestre en el que se imparte: Abril 2010 – Agosto 2010
Tipo de materia: TRONCAL
Número de créditos UTPL - ECTS: 3
Nro. de Aula: Laboratorio
COMPETENCIAS A DESARROLLAR
COMPETENCIAS ESPECÍFICAS DE LA MATERIA
- Capacidad para explicar los conceptos y las técnicas de aprendizaje automático, con mayor aplicabilidad.
- Habilidad para aplicar la o las técnicas adecuadas de clasificación supervisada en problemas reales.
- Capacidad de resolver problemas mediante en análisis de las tareas más adecuadas para cada técnica.
- Capacidad para identificar las áreas de investigación y aplicación de cada clasificador.
CONTENIDOS Y PLANIFICACIÓN GENERAL DE LA MATERIA
Fechas importantes (actividades académicas):
|
Ítem |
Actividad |
Fecha de entrega |
|
1 |
Estudio para la selección de tema de proyecto |
Semana 2 |
|
2 |
Exposición de algoritmos de aprendizaje (simulación/ejercicios) |
Semana 2 a 7 |
|
3 |
Entrega primer avance proyecto |
Semana 3 |
|
4 |
Entrega segundo avance proyecto |
Semana 4 |
|
5 |
Preparación para primera evaluación parcial |
Semana 4 |
|
6 |
Evaluación parcial 1 |
Semana 5 |
|
7 |
Entrega tercer avance proyecto |
Semana 5 |
|
8 |
Entrega cuarto avance de proyecto |
Semana 6 |
|
9 |
Segunda evaluación parcial |
Semana 8 |
|
10 |
Presentación y defensa de proyectos |
Semana 8 |
EVALUACIÓN DE LA MATERIA
|
ACTIVIDAD |
CRITERIOS |
INSTRUMENTO |
Peso |
Puntos |
Recuperable? |
|
Asistencia y participación |
-Dominio de los conocimientos teóricos de la materia -Participación activa en clase -Participación en debates |
Lecciones Participaciones voluntarias Observación, notas del profesor |
5% |
2 |
NO |
|
Talleres en clase |
-Análisis y discusión de temas |
Informe |
5% |
2 |
NO |
|
Tareas extraclase |
-Investigación de temas complementarios a la materia - Pertinencia de la actuación al contenido de la materia - Calidad de la actividad presentada. |
Publicación de resultados en recurso social de la ECC
Valoración del producto o actividad |
7.5% |
3 |
NO |
|
Evaluaciones parciales de la materia |
-Dominio de los conocimientos teóricos y operativos de la materia |
Examen teórico (prueba objetiva) y de ensayo
|
40% |
16 |
SI |
|
Exposición y presentación de temas |
- Calidad del informe escrito presentado
- Simulación de algoritmos |
Exposición y presentación de informes |
7.5% |
3 |
NO |
|
Proyecto final |
-Elaboración y entrega del proyecto final En cada trabajo se analizará: - Estructura - Originalidad -Ortografía y presentación -aporte/novedad/discusión - Avance/presentaciones parciales - Relevancia - Calidad técnica, referencias (cantidad y calidad) - Presentación del trabajo/según platilla |
Entrega de cada avance
Informe del Proyecto
Aplicación
Recurso para publicación |
10% |
4 |
NO |
|
7.5% |
3 |
SI |
|||
|
7.5% |
3 |
SI |
|||
|
5% |
2 |
SI |
|||
|
TOTAL |
|
|
100% |
40 puntos |
|
RECUPERACIÓN
|
ACTIVIDAD A RECUPERAR |
INSTRUMENTO |
Puntos |
|
Evaluaciones parciales de la materia |
Examen teórico (prueba objetiva) y de ensayo |
16
|
|
Informe de Proyecto
|
Revisiones por parte del profesor |
3 |
|
Aplicación de Proyecto |
Revisión y ejecución de aplicación
|
3 |
|
Recurso para publicación relacionado al Proyecto |
Revisiones por parte del profesor |
2 |
RECURSOS A UTILIZAR PARA EL DESARROLLO DE LA MATERIA
Bibliografía Básica
- SIERRA, Basilio (coordinador); Aprendizaje Automático: conceptos básicos y avanzados. Aspectos práticos utilizando el software WEKA. Pearson, Prentice Hall; 2006.
Bibliografía Complementaria
- RUSSELL, Stuart; NORVING, Peter. Inteligencia Artificial. Un enfoque moderno. Pearson, Prentice Hall; 2da. Edición; 2004
Enlaces web
- Béjar, J. Cortés, U. Sánchez-Marré, M. Aprendizaje Automático. Disponible en: www.lsi.upc.es/~webia/gr-SBC/bib/articles/bejar/novatica/novatica.ps.gz
- Asociación Española de Inteligencia Artificial (AEPIA). [en línea] [consultado a: 15 de agosto del 2007]. Disponible en: http://aepia.dsic.upv.es
- Artificial Intelligence: A Modern Approach. [en línea] [consultado a: 15 de agosto del 2007]. Disponible en: http://aima.cs.berkeley.edu
- Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI). [en línea] [consultado a: 15 de agosto del 2007]. Disponible en: http://www.aaai.org
Otros recursos
- Blog de la Escuela: www.utpl.edu.ec/eccblog
- Youtube: www.youtube.com/eccutpl
- Entorno Virtual de Aprendizaje: www.utpl.edu.ec
