Lógica para la Inteligencia Artificial

Créditos
6
Tipos
Optativa
Requisitos
Esta asignatura no tiene requisitos , pero tiene capacidades previas
Departamento
URV;CS
Web
https://campusvirtual.urv.cat
Mail
antonio.moreno@urv.cat
Introducción a los métodos básicos de representación del conocimiento y razonamiento utilizando los formalismos de la Lógica Matemática.

Profesorado

Responsable

  • Antonio Moreno Ribas (antonio.moreno@urv.cat)

Horas semanales

Teoría
2
Problemas
1
Laboratorio
0
Aprendizaje dirigido
0
Aprendizaje autónomo
7

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.
  • CG3 - Capacidad para la modelización, cálculo, simulación, desarrollo e implantación en centros tecnológicos y de ingeniería de empresa, particularmente en tareas de investigación, desarrollo e innovación en todos los ámbitos relacionados con la Inteligencia Artificial.

    • Competencias Técnicas de cada especialidad

    Académicas

  • CEA13 - Capacidad de comprender las técnicas avanzadas de Modelización, Razonamiento y Resolución de problemas, y saber diseñar, implementar y aplicar estas técnicas en el desarrollo de aplicaciones, servicios o sistemas inteligentes.

    • 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.
  • CEP5 - Capacidad de diseñar nuevas herramientas informáticas y nuevas técnicas de Inteligencia Artificial en el ejercicio profesional.

    • Competencias Transversales

    Uso solvente de los recursos de información

  • CT4 - Gestionar la adquisicion, la estructuracion, el analisis y la visualizacion de datos e informacion en el ambito de la especialidad y valorar de forma critica los resultados de esta gestion.

    • 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. Entender los elementos básicos de la Lógica Matemática y su uso como mecanismo de representación del conocimiento y razonamiento en un sistema inteligente.
      Competencias relacionadas: CT4, CEA13, CG3,
    2. Saber aplicar las herramientas de la Lógica Matemática para solucionar problemas específicos.
      Competencias relacionadas: CT6, CEA13, CEP3, CEP5, CG1,

    Contenidos

    1. Lógica de Primer Orden
      Uso de la lógica de primer orden como mecanismo de representación del conocimiento y razonamiento.
      Formalización. Resolución. Teoría de Modelos.
    2. Programación Lógica
      Programación lógica: hechos y reglas. Razonamiento dirigido por los objetivos. Operador de corte. Negación como fallo.
    3. Lógicas descriptivas.
      Lógicas descriptivas. Lenguaje: conceptos, roles y constantes. Operadores para definir conceptos complejos. Mecanismos de razonamiento.
    4. Redes de herencia.
      Razonamiento revocable sobre redes de herencia. Aristas y caminos positivos y negativos. Aristas y caminos admisibles. Extensiones crédulas. Tipos de razonamiento.
    5. Razonamiento por defecto.
      Razonamiento de mundo cerrado. Circumscripción. Lógica por defecto. Lógica autoepistémica.
    6. Grafos de conocimiento.
      Definición de Grafos de Conocimiento. Representación en RDF, RDF(S). Ejemplos: DBpedia, wikidata. Ontologías. Consultas en SPARQL.

    Actividades

    Actividad Acto evaluativo


    Clases de teoría

    Clases de teoría que cubren la parte teórica de la asignatura
    • Teoría: Clases de teoría
    Objetivos: 1
    Contenidos:
    Teoría
    30h
    Problemas
    0h
    Laboratorio
    0h
    Aprendizaje dirigido
    0h
    Aprendizaje autónomo
    0h

    Clases de problemas

    Resolución de ejercicios y problemas sobre los temas vistos en clase
    • Problemas: Sesiones de problemas
    Objetivos: 2
    Contenidos:
    Teoría
    0h
    Problemas
    15h
    Laboratorio
    0h
    Aprendizaje dirigido
    0h
    Aprendizaje autónomo
    0h

    Ejercicios

    Ejercicios hechos en clase durante el semestre
    Objetivos: 2
    Semana: 1
    Teoría
    0h
    Problemas
    0h
    Laboratorio
    0h
    Aprendizaje dirigido
    0h
    Aprendizaje autónomo
    0h

    Examen

    Examen teórico de la asignatura
    Objetivos: 1
    Semana: 15
    Teoría
    0h
    Problemas
    0h
    Laboratorio
    0h
    Aprendizaje dirigido
    0h
    Aprendizaje autónomo
    0h

    Metodología docente

    Métodos docentes utilizados:
    * Clases magistrales.
    * Sesiones participativas.
    * Trabajo autónomo.
    * Tutorías.
    * Preparación de pruebas de evaluación.

    Método de evaluación

    Examen final: 50%.
    Ejercicios individuales: 50%.

    Bibliografía

    Básico

    Complementario

    Web links

    Capacidades previas

    No es necesario haber realizado algún curso introductorio de Lógica.