CAST10528-0910 Tractament Intel·ligent..

UIB
Universitat de les
Illes Balears
Máster en Tecnologías de la información y de las comunicaciones
Descriptor de curso/asignatura
Curso académico 2009-10
Ficha técnica
Asignatura
Nombre: Tratamiento inteligente de la información
Código: 10528
Tipo: optativa
Semestre: primero
Horario: martes 18:00 – 20:00
Idioma: catalán, castellano e inglés (depende del alumnado)
Profesorado
Profesor/a responsable
Nombre: Margaret Miró Julià
Contacto: margaret.miro@uib.es
Otro profesorado
Nombre: Gabriel Fiol Roig
Contacto: biel.fiol@uib.es
Número de créditos: 5
Objetivos y competencias
Objetivos:
El alumno deberá adquirir los conocimientos y habilidades necesarios para afrontar la
resolución de problemas en las áreas de sistemas basados en agentes y minería de datos.
Competencias específicas:
E1. Conocer los conceptos relacionados con la minería de datos.
E2. Adquirir una metodología para la especificación e implantación de los modelos de
tratamiento de datos estudiados.
E3. Adquirir las técnicas básicas para la extracción y representación del conocimiento.
E4. Conocer los principales tipos de agentes.
E5. Adquirir habilidades para el diseño de sistemas basados en agentes.
E6. Adquirir habilidades que permitan la resolución de problemas complejos empleando la
minería de datos y la metodología basada en agentes.
Competencias genéricas:
G1. Aplicar conocimientos y algoritmos a la práctica.
G2. Saber aplicar procedimientos metodológicos.
G3. Saber buscar, registrar y sintetizar información de fuentes diversas.
G4. Saber buscar, investigar y profundizar en un tema de investigación y escribir un trabajo de
investigación de calidad.
G5. Adquirir la capacidad de pensar con iniciativa y creatividad y trabajar de manera autónoma
G6. Aprender a comunicarse y a trabajar en grupo.
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G7. Adquirir una buena capacidad de razonamiento y argumentación para poder hablar y
defender opiniones en público.
Contenidos
MINERÍA DE DATOS. APLICACIONES
- Introducción a la minería de datos.
- La minería de datos como proceso para descubrir conocimiento.
- Técnicas de minería de datos.
LOS AGENTES Y SISTEMAS MULTIAGENTES
- Los agentes como concepto unificador.
- Agentes y problemas. Resolución de problemas mediante agentes.
- Características y propiedades de los agentes.
- Estructura de un agente. Tipos de agentes.
- Sistemas multiagentes.
APLICACIONES
- Aplicación de las técnicas de minería de datos para la resolución de problemas basados en
agentes.
- Los agentes, una herramienta para la resolución de problemas en minería de datos.
Metodología de enseñanza y aprendizaje
1. Clase presencial
Trabajo presencial y autónomo.
Uso del aprendizaje virtual (e-learning): se realizarán trabajos no presenciales a través
de Campus Extenso.
Tipo de agrupación: grupo grande.
2. Clase práctica
Trabajo presencial y autónomo.
Tipo de agrupación: grupo grande/mediano.
3. Tutoría
Tutorías obligatorias para controlar el trabajo autónomo del alumno.
Uso del aprendizaje virtual (e-learning): se pueden realizar tutorías electrónicas.
Tipo de agrupación: grupo pequeño/individual
Criterios y procedimientos de evaluación
Criterios de evaluación: se evaluará la adquisición de los conocimientos sobre los agentes, los
sistemas multiagentes y la minería de datos, suficientes para abordar la resolución de problemas
de campo.
Instrumentos de evaluación:
1. Presentación escrita de trabajos individuales y/o en grupo.
2. Presentación oral de trabajos individuales y/o en grupo.
3. Evaluación continuada en base a pruebas escritas, pruebas orales, estudio de casos,
asistencia y participación a las sesiones teóricas/prácticas, ...
Criterios de calificación:
1. 45% de la calificación: presentación escrita (memoria) del trabajo individual y/o en
grupo tutorizado mediante la evaluación continuada.
2. 25% de la calificación: presentación oral del trabajo individual y/o en grupo.
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3. 30% de la calificación: co-evaluación entre alumnos.
Bibliografía, lecturas recomendadas y otros recursos didácticos para el trabajo autónomo
Apuntes de la asignatura.
J. Hernández Orallo, M. J. Ramírez Quintana, C. Ferri Ramírez, Introducción a la minería de
datos. Prentice Hall, 2004
J. Han, M. Kamber, Data Mining. Concepts and Techniques, Academic Press, 2001.
D.T. Larose, Discovering Knowledge in Data: an Introduction to Data Mining, John Wiley and
Sons, 2004.
S. Russell, P.Norvig, Inteligencia Artificial. Un enfoque moderno. Prentice Hall, 1996
N. J. Nilsson, Inteligencia artificial. Una nueva síntesis. McGraw Hill, 2001
M. Negnevitsky, Artificial Intelligence: a Guide to Intelligent Systems, Addison Wesley, 2004
M. Wooldridge, An Introduction to Multiagent Systems, John Wiley & Sons, 2002.
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