Sistemas Basados en el Conocimiento

• Profesorado
• Horas semanales
• Competencias
• Objetivos
• Contenidos
• Actividades
• Metodología docente
• Método de evaluación
• Bibliografía
• Capacidades previas

Profesorado

Responsable

• Javier Vazquez Salceda ( )
• Ramon Sangüesa Sole ( )

Otros

• Santiago Marco Sola ( )

Horas semanales

Competencias

Competencias Transversales

Transversales

• CT4 [Avaluable] - Trabajo en equipo. Ser capaz de trabajar como miembro de un equipo interdisciplinar, ya sea como un miembro más o realizando tareas de dirección, con la finalidad de contribuir a desarrollar proyectos con pragmatismo y sentido de la responsabilidad, asumiendo compromisos teniendo en cuenta los recursos disponibles.
• CT5 [Avaluable] - Uso solvente de los recursos de información. Gestionar la adquisición, la estructuración, el análisis y la visualización de datos e información en el ámbito de especialidad y valorar de forma crítica los resultados de dicha gestión.

Básicas

• CB1 - Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio.
• CB2 - Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio.
• CB4 - Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado.

Competencias Técnicas

Específicas

• CE02 - Dominar los conceptos básicos de matemática discreta, lógica, algorítmica y complejidad computacional, y su aplicación para el tratamiento automático de la información por medio de sistemas computacionales y su aplicación para la resolución de problemas.
• CE15 - Adquirir, formalizar y representar el conocimiento humano en una forma computable para la resolución de problemas mediante un sistema informático en cualquier ámbito de aplicación, particularmente los relacionados con aspectos de computación,percepción y actuación en ambientes o entornos inteligentes.
• CE18 - Adquirir y desarrollar técnicas de aprendizaje computacional y diseñar e implementar aplicaciones y sistemas que las utilicen, incluyendo las dedicadas a extracción automática de información y conocimiento a partir de grandes volúmenes de datos.

Competencias Técnicas Genéricas

Genéricas

• CG2 - Utilizar los conocimientos fundamentales y metodologías de trabajo sólidas adquiridos durante los estudios para adaptarse a los nuevos escenarios tecnológicos del futuro.
• CG4 - Razonar, analizando la realidad y diseñando algoritmos y formulaciones que la modelen. Identificar problemas y construir soluciones algorítmicas o matemáticas válidas, eventualmente nuevas, integrando el conocimiento multidisciplinar necesario, valorando distintas alternativas con espíritu crítico, justificando las decisiones tomadas, interpretando y sintetizando los resultados en el contexto del dominio de aplicación y estableciendo generalizaciones metodológicas a partir de aplicaciones concretas.
• CG5 - Trabajar en equipos y proyectos multidisciplinares relacionados con la inteligencia artificial y la robótica, interactuando fluidamente con ingenieros/as y profesionales de otras disciplinas.

Objetivos

1. Conocer el concepto de sistema basado en el conocimiento, su relación con la cognición y con la representación del conocimiento
   Competencias relacionadas: CG2, CG4, CT5, CB1, CB2, CB4, CE15,
2. Conocer y comprender las distintas arquitecturas de sistemas basados en conocimiento
   Competencias relacionadas: CG2, CG4, CT5, CB2, CB4, CE15,
3. Conocer y comprender las diversas formas de representación del conocimiento, el razonamiento y practicar su diseño e implementación en las diversas arquitecturas de los sistemas basados en el conocimiento.
   Competencias relacionadas: CG5, CT4, CE02, CE18,

Contenidos

1. Introducción a los Sistemas Basados en el Conocimiento Sistemas basados en el conocimiento. Características. Componentes. Problemas resolubles mediante SBCs.
   Una exploración exhaustiva de los diferentes tipos de Sistemas Basados en el Conocimiento, sus componentes y aplicaciones.
2. Razonamiento Basado en Conocimiento Semántico/Procedural
   Tipo de Conocimientos. Esquemas de representación del conocimiento.
   Conocimiento Semántico: Redes Semánticas. Description Logics. Redes de Frames. Ontologías. Razonamiento ontológico
   Conocimiento Procedural. Sistemas de razonamiento basados en reglas. Bases de hechos, bases de conocimiento, motor de inferencia, meta-conocimiento, ...
   Ingeniería del conocimiento. Fases de la ingeniería del conocimiento. Gestión del conocimiento.
   SBCs con más de un Esquema de Representación del Conocimiento. Meta-conocimiento, combinación de resultados.
3. Razonamiento Basado en la Experiencia
   Razonamiento Basado en la Experiencia
   Conocimiento episódico: Razonamiento Basado en la experiencia. Modelando la experiencia con Casos, Razonamiento Basado en Casos (CBR). Fundamentos de CBR: Introducción, Teoría cognitiva, Ciclo básico de razonamiento. Ejemplos Académicos/Demostradores.
   Componentes de un sistema CBR: Estructura de los casos. Organización de la Librería/Base de Casos. Recuperación de casos. Adaptación de casos. Evaluación de casos. Aprendizaje de casos.
   Aplicación de un sistema CBR en un caso real. Aspectos importantes en el desarrollo de sistemas CBR.
   Razonamiento Reflexivo en sistemas CBR. Mantenimiento de un sistema CBR. Aplicaciones industriales de sistemas CBR. Herramientas de desarrollo de sistemas CBR
   Evaluación de sistemas CBR. Temas avanzados en CBR: CBR Temporal, CBR Espacial, Sistemas CBR híbridos
4. Razonamiento Colaborativo
   Razonamiento Colaborativo
   Introducción: Sistemas Inteligentes de Apoyo a la Toma de Decisiones (IDSS), Sistemas Recomendadores. Arquitectura general de un sistema recomendador.
   Clasificación de los Sistemas Recomendadores. Técnicas básicas de Recomendación: Collaborative Filtering, Content-based Filtering.
   Otras técnicas de Recomendación: knowledge-based (case-based, constraint-based), community-based, demographic-based, aproximaciones híbridas
   KPIs en Sistemas de recomendación: rendimiento, competencia. Evaluación de la calidad de un Sistema de Recomendación: medidas cuantitativas, medidas cualitativas
   Aplicaciones de Sistemas de Recomendación (Amazon, Netflix,...). Tendencias futuras en Sistemas de Recomendación

Actividades

Actividad Acto evaluativo

Metodología docente

Método de evaluación

Bibliografía

Básica:

• Knowledge representation and reasoning [Recurs electrònic] - Brachman, Ronald J; Levesque, Hector J, Elsevier, 2004. ISBN: 9781558609327
  
• An Introduction to knowledge engineering - Kendal, S. L; Creen, M, Springer, [2007]. ISBN: 9781846284755
  https://discovery.upc.edu/discovery/fulldisplay?docid=alma991004152019706711&context=L&vid=34CSUC_UPC:VU1&lang=ca

Capacidades previas