Sistemes Basats en el Coneixement

• Professorat
• Hores setmanals
• Competències
• Objectius
• Continguts
• Activitats
• Metodologia docent
• Mètode d'avaluació
• Bibliografia
• Capacitats prèvies

Professorat

Responsable

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

Altres

• Santiago Marco Sola ( )

Hores setmanals

Competències

Competències Transversals

Transversals

• CT4 [Avaluable] - Treball en equip. Ser capaç de treballar com a membre d'un equip interdisciplinari, ja sigui com un membre més o realitzant tasques de direcció, amb la finalitat de contribuir a desenvolupar projectes amb pragmatisme i sentit de la responsabilitat, assumint compromisos tenint en compte els recursos disponibles.
• CT5 [Avaluable] - Ús solvent dels recursos d'informació. Gestionar l'adquisició, l'estructuració, l'anàlisi i la visualització de dades i informació en l'àmbit de l'especialitat i valorar de forma crítica els resultats d'aquesta gestió.

Bàsiques

• CB1 - Que els estudiants hagin demostrat posseir i comprendre coneixements en una àrea d'estudi que parteix de la base de l'educació secundària general, i se sol trobar a un nivell que, si bé es recolza en llibres de text avançats, inclou també alguns aspectes que impliquen coneixements procedents de l'avantguarda del seu camp d'estudi.
• CB2 - Que els estudiants sàpiguen aplicar els seus coneixements al seu treball o vocació d'una manera professional i posseeixin les competències que solen demostrar-se mitjançant l'elaboració i defensa d'arguments i la resolució de problemes dins la seva àrea d'estudi.
• CB4 - Que els estudiants puguin transmetre informació, idees, problemes i solucions a un públic tant especialitzat com no especialitzat.

Competències Tècniques

Específiques

• CE02 - Dominar els conceptes bàsics de matemàtica discreta, lògica, algorísmica i complexitat computacional i la seva aplicació per al tractament automàtic de la informació per mitjà de sistemes computacionals i la seva aplicació per a la resolució de problemes.
• CE15 - Adquirir, formalitzar i representar el coneixement humà en una forma computable per a la resolució de problemes mitjançant un sistema informàtic en qualsevol àmbit d'aplicació, particularment els relacionats amb aspectes de computació, percepció i actuació en ambients o entorns intel·ligents.
• CE18 - Adquirir i desenvolupar tècniques d'aprenentatge computacional i dissenyar i implementar aplicacions i sistemes que les utilitzin, incloent les dedicades a extracció automàtica d'informació i coneixement a partir de grans volums de dades.

Competències Tècniques Generals

Genèriques

• CG2 - Utilitzar els coneixements fonamentals i metodologies de treball sòlides adquirits durant els estudis per adaptar-se als nous escenaris tecnològics de el futur.
• CG4 - Raonar, analitzant la realitat i dissenyant algoritmes i formulacions que la modelin. Identificar problemes i construir solucions algorísmiques o matemàtiques vàlides, eventualment noves, integrant el coneixement multidisciplinari necessari, valorant diferents alternatives amb esperit crític, justificant les decisions preses, interpretant i sintetitzant els resultats en el context de l'domini d'aplicació i establint generalitzacions metodològiques a partir de aplicacions concretes.
• CG5 - Treballar en equips i projectes multidisciplinaris relacionats amb la intel·ligència artificial i la robòtica, interactuant fluidament amb enginyers/es i professionals d'altres disciplines.

Objectius

1. Conèixer i comprendre el concepte de sistema basat en coneixements, la seva relació amb la cognició i amb la representació del coneixement
   Competències relacionades: CB1, CB2, CB4, CT5, CE15, CG2, CG4,
2. Conèixer i comprendre les diverses arquitectures de sistemes basats en coneixement
   Competències relacionades: CB2, CB4, CT5, CE15, CG4, CG2,
3. Conèixer, comprendre les diverses formes de representació del coneixment, de raonament i practicar el seu disseny i implementació en les diverses arquitectures dels sistemes basats en coneixement
   Competències relacionades: CT4, CE02, CE18, CG5,

Continguts

1. Introducció als Sistemes Basats en el Coneixement Sistemes basats en el coneixement. Característiques. Components. Problemes resolubles mitjançant SBCs.
   Una exploració exhaustiva dels diferents tipus de sistemes basats en el coneixement, els seus components i aplicacions.
2. Raonament Basat en Coneixement Semàntic/Procedural
   Tipus de Coneixements. Esquemes de representació del coneixement.
   Coneixement Semàntic: Xarxes Semàntiques. Description Logics. Xarxes de Frames. Ontologies. Raonament ontològic
   Coneixement Procedural. Sistemes de raonament basats en regles. Bases de fets, bases de coneixement, motor d¿inferència, meta-coneixement, ...
   Enginyeria del coneixement. Fases de la enginyeria del coneixement. Gestió del coneixement.
   SBCs amb més d¿un Esquema de Representació del Coneixement. Meta-coneixement, combinació de resultats.
3. Raonament Basat en l'Experiència
   Raonament Basat en l¿Experiència
   Coneixement episòdic: Raonament Basat en l¿experiència. Modelant la experiència amb Casos, Raonament Basat en Casos (CBR). Fonaments de CBR: Introducció, Teoria cognitiva, Cicle bàsic de raonament. Exemples Acadèmics/Demostradors.
   Components d¿un sistema CBR: Estructura dels casos. Organització de la Llibreria/Base de Casos. Recuperació de casos. Adaptació de casos. Avaluació de casos. Aprenentatge de casos.
   Aplicació de un sistema CBR a un cas real. Aspectes importants en el desenvolupament de sistemes CBR.
   Raonament Reflexiu en sistemes CBR. Manteniment d¿un sistema CBR. Aplicacions industrials de sistemes CBR. Eines de desenvolupament de sistemes CBR
   Avaluació de sistemes CBR. Temes avançats en CBR: CBR Temporal, CBR Espacial, Sistemes CBR híbrids
4. Raonament Col·laboratiu
   Raonament Col·laboratiu
   Introducció: Sistemes Intel·ligents de Suport a la Presa de Decisions (IDSS), Sistemes Recomanadors. Arquitectura general d¿un sistema recomanador.
   Classificació dels Sistemes Recomanadors. Tècniques bàsiques de Recomanació: Collaborative Filtering, Content-based Filtering.
   Altres tècniques de Recomanació: knowledge-based (case-based, constraint-based), community-based, demographic-based, aproximacions híbrides
   KPIs en Sistemes de recomanació: rendiment, competència. Avaluació de la qualitat d¿un Sistema de Recomanació: mesures quantitatives, mesures qualitatives
   Aplicacions de Sistemes de Recomanació (Amazon, Netflix, ...). Tendències futures en Sistemes de Recomanació

Activitats

Activitat Acte avaluatiu

Metodologia docent

Mètode d'avaluació

Bibliografia

Bàsica:

• 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

Capacitats prèvies