Guías Docentes Electrónicas
1. DATOS GENERALES
Asignatura:
SISTEMAS BASADOS EN EL CONOCIMIENTO
Código:
42345
Tipología:
OPTATIVA
Créditos ECTS:
6
Grado:
407 - GRADO EN INGENIERÍA INFORMÁTICA (CR)_20
Curso académico:
2020-21
Centro:
108 - E.SUPERIOR DE INFORMATICA ( CIUDAD REAL )
Grupo(s):
20 
Curso:
3
Duración:
C2
Lengua principal de impartición:
Español
Segunda lengua:
Inglés
Uso docente de otras lenguas:
English Friendly:
S
Página web:
Espacio virtual de la asignatura en https://campusvirtual.uclm.es
Bilingüe:
N
Profesor: JOSE ANGEL OLIVAS VARELA - Grupo(s): 20 
Edificio/Despacho
Departamento
Teléfono
Correo electrónico
Horario de tutoría
Fermín Caballero / 3.10
TECNOLOGÍAS Y SISTEMAS DE INFORMACIÓN
6476
joseangel.olivas@uclm.es
Disponible en https://esi.uclm.es/categories/profesorado-y-tutorias

2. REQUISITOS PREVIOS

Es muy recomendable haber cursado previamente las asignaturas de Metodología de la Programación y Estructura de Datos,
ambas en el ámbito de la programación y también y como asignatura de la que parte ésta la asignatura de tercer curso de grado de Sistemas
Inteligentes. La asignatura de sistemas basados en el conocimiento está encuadrada en la tecnología específica de Computación y por
consiguiente está estrechamente relacionada con las asignaturas dedicadas al estudio de las ciencias de la computación y a los sistemas
inteligentes o inteligencia artificial. Es por ello que es muy recomendable haber cursado previamente las
asignaturas de Metodología de la Programación y Estructura de Datos, así como Lógica, ambas en el ámbito de la programación y
programación lógica, y también, y como asignatura inicial del ámbito de la Inteligencia Artificial, Sistemas Inteligentes de tercer curso de
grado. En todo caso es aconsejable haber cursado los módulos de formación básica y módulo común de la rama de informática.

3. JUSTIFICACIÓN EN EL PLAN DE ESTUDIOS, RELACIÓN CON OTRAS ASIGNATURAS Y CON LA PROFESIÓN

Existen en el ámbito de la aplicación de la construcción de Sistemas Software problemas muy complejos en donde la descripción paso a paso
de las soluciones a los mismos es inabordable, ya sea por tiempo de computo o bien por espacio de memoria cuando no en ambos sentidos.
En este entorno es donde se debe incorporar todo conocimiento experto disponible para solucionar los problemas complejos tal como lo haría
un experto en el dominio en cuestión.
La asignatura forma parte de la intensificación de Computación, donde se desarrollan todas las competencias específicas en materias de
Sistemas Inteligentes, Minería de Datos, Agentes Inteligentes y Fundamentos de la Computación.
Para hacernos un idea de lo que estamos hablando, imaginad por un momento cómo un ingeniero de minas decide las perforaciones de
nuevos yacimientos de petróleo, son tantas la variables a tener en cuenta y los posibles escenarios que debe analizar que es prácticamente
imposible abordar todos a la vez. Este experto, en este campo, seguirá unas pautas/reglas que le permitirán, con la experiencia acumulada,
decidir en cada momento los escenarios más probables a tener en cuenta y las variables a considerar en sus evaluaciones, reduciendo
enormemente la complejidad del problema y proporcionando una solución rentable, en nuestro caso, decidir si se invierte en una nueva
perforación (con los consecuentes gatos de ejecución). En este asignatura se abordarán paradigmas que intentan capturar este tipo de
conocimiento y así poder razonar y solucionar problemas de este tipo con un tiempo y eficacia razonable. En el caso de las perforaciones, se
podría construir un modelo que ante unas variables ambientales y/o geologicas etc, decidira si merece la pena la perforación o no. Como
justificación principal en el plan de estudios podríamos resumirlo en que hay muchos problemas reales en donde se deben conocer las reglas o
pautas de cómo solucionan de forma inteligentes este tipo de problemas los expertos en su campo, para nosotros implementar las estructuras
de datos y programas adecuados para representar y manejar este conocimiento experto y así proporcionar una solución adecuada a estos
problemas. Esta asignatura está muy relacionada con otras del plan de estudios, quizás la más relacionada sea Sistemas Inteligentes de
tercero, como asignatura base de ésta, además de todo el módulo de programación, estructuras de datos, metodologia de la programación.
Pero además esta asignatura ayudará a conseguir las competencias de otras como Sistemas Mutiagentes, cuando se diseña agentes
inteligentes; Diseño de Algoritmos, existen técnicas de programacion y estructuras de datos más sofisticadas que se utilizan en ambas
disciplinas. En general, todas las asignaturas de la tecnología específica de computación tienen relación, aunque las comentadas anteriormente
pudieran tener una relación más estrecha.


4. COMPETENCIAS DE LA TITULACIÓN QUE LA ASIGNATURA CONTRIBUYE A ALCANZAR
Competencias propias de la asignatura
Código Descripción
CM04 Capacidad para conocer los fundamentos, paradigmas y técnicas propias de los sistemas inteligentes y analizar, diseñar y construir sistemas, servicios y aplicaciones informáticas que utilicen dichas técnicas en cualquier ámbito de aplicación.
CM05 Capacidad para adquirir, obtener, 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.
INS01 Capacidad de análisis, síntesis y evaluación.
INS04 Capacidad de resolución de problemas aplicando técnicas de ingeniería.
INS05 Capacidad para argumentar y justificar lógicamente las decisiones tomadas y las opiniones.
PER02 Capacidad de trabajo en equipo interdisciplinar.
PER04 Capacidad de relación interpersonal.
PER05 Reconocimiento a la diversidad, la igualdad y la multiculturalidad.
SIS01 Razonamiento crítico.
SIS03 Aprendizaje autónomo.
SIS09 Tener motivación por la calidad.
UCLM03 Correcta comunicación oral y escrita.
5. OBJETIVOS O RESULTADOS DE APRENDIZAJE ESPERADOS
Resultados de aprendizaje propios de la asignatura
Descripción
Comprender los paradigmas de representación del conocimiento e inferencia que permitan diseñar e implementar sistemas basados en el conocimiento.
Resultados adicionales
Descripción
El alumno sera capaz de planificar, analizar e implementar sistemas informáticos basados en el uso extensivo del conocimiento de un
problema dado, así como discriminar el uso de una o varias técnicas adecuadas para la resolución de dichos problemas. El alumno será capaz
de distinguir en profundidad distintos paradigmas de representación del conocimiento y de tratamiento de la incertidumbre, así como decidir,
argumentar y justificar las razones de seleccionar uno u otro. El alumno sera capaz de decidir y justificar la decisión de utilizar las técnicas de
Inteligencia Artificial y los métodos de representación del conocimiento y los procesos de inferencia para extraer nuevos conocimientos para
un problema real. El alumno debe conocer el significado de los sistemas basados en el conocimiento como sistemas que resuelven problemas
a través de un conocimiento exhaustivo de sus pautas y reglas en su resolución por parte de un experto.
6. TEMARIO
  • Tema 1: Introducción y conceptos básicos de la Ingeniería del Conocimiento.
    • Tema 1.1: Conceptos avanzados de Inteligencia Artificial e Ingeniería de Conocimiento
    • Tema 1.2: Tipos de problemas propicios para ser resueltos con Sistemas basados en el conocimiento.
    • Tema 1.3: Metodología de Construcción de Sistemas Expertos. Ciclo de Vida
    • Tema 1.4: Estudio de Viabilidad. Test de Slagel.
  • Tema 2: Adquisición del conocimiento y Conceptualización.
    • Tema 2.1: Caracterización de los expertos y niveles de razonamiento
    • Tema 2.2: La entrevista. Tipos de entrevista. Preparación y realización de entrevistas.
    • Tema 2.3: Otras fuentes de información. Búsqueda sistemática.
    • Tema 2.4: Conceptualización: Semántica. Linguística.
    • Tema 2.5: Conceptualización: Modelos jerárquicos de conocimiento. Mapas de conceptos. Ontologías.
    • Tema 2.6: Conceptualización: Emparrillados. Modelación automática del conocimiento. Clustering Jerárquico.
    • Tema 2.7: Conceptualización: Tablas Objeto-Atributo-Valor-Características.
    • Tema 2.8: Pseudocódigo. Formas de expresión.
  • Tema 3: Representación del conocimiento.
    • Tema 3.1: Razonamiento. Mecanismos de inferencia.
    • Tema 3.2: Motores de inferencia basados en reglas.
    • Tema 3.3: El sistema CLIPS
    • Tema 3.4: Interfaces. Método de prototipado rápido. Construcción de prototipos.
    • Tema 3.5: Evaluación y pruebas
COMENTARIOS ADICIONALES SOBRE EL TEMARIO

PRÁCTICAS

En las prácticas, a lo largo del curso, se desarrollará un prototipo de Sistema Inteligente (Basado en reglas, utilizando CLIPS). El alumno propondrá el dominio (vinculado a sus intereses de trabajo y/o investigación) o lo elegirá de una lista de propuestas.

Se realizaran prácticas sobre el sistema CLIPS.

Se preven las siguientes entregas sobre el Proyecto:

1. Introducción. Identificación del problema: Documento de objetivos, alcance y anexos. Test de Viabilidad de Slagle.  Estado del Arte.

2. Conceptualización.  Documento de conceptualización: Mapas de procesos y conocimientos, glosarios, tablas, emparrillados, pseudocódigo. Prototipo de Demostración.

3. Representación del conocimiento. Código CLIPS.  Interfaz.   Prototipo definitivo. Evaluación del sistema.


7. ACTIVIDADES O BLOQUES DE ACTIVIDAD Y METODOLOGÍA

Todas las actividades formativas serán recuperables, es decir, debe existir una prueba de evaluación alternativa que permita valorar de nuevo la adquisición de las mismas competencias en la convocatoria ordinaria, extraordinaria y especial de finalización. Si excepcionalmente, la evaluación de alguna de las actividades formativas no pudiera ser recuperable, deberá especificarse en la descripción.

Actividad formativa Metodología Competencias relacionadas ECTS Horas Ev Ob Descripción
Tutorías individuales [PRESENCIAL] Tutorías grupales CM04 CM05 INS05 SIS01 SIS09 UCLM03 0.18 4.5 N N Tutorías individuales o en pequeños grupos en el despacho del profesor, clase o laboratorio (TUT)
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA] Trabajo autónomo CM04 CM05 INS01 SIS01 SIS03 SIS09 1.8 45 N N Estudio individual (EST)
Otra actividad no presencial [AUTÓNOMA] Prácticas CM04 CM05 INS04 PER02 PER04 PER05 SIS03 SIS09 0.9 22.5 N N Preparación de prácticas de laboratorio (PLAB)
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL] Resolución de ejercicios y problemas CM04 CM05 INS01 INS04 PER02 PER04 PER05 SIS01 SIS09 0.6 15 S N Resolución de ejercicios por parte del profesor y los estudiantes (PRO)
Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA] Trabajo autónomo CM04 CM05 INS01 INS04 INS05 PER02 PER04 PER05 SIS01 SIS03 0.9 22.5 S N Realización de un informe sobre un tema propuesto por el profesor (RES)
Prácticas de laboratorio [PRESENCIAL] Prácticas CM04 CM05 INS04 PER02 PER04 PER05 SIS03 SIS09 0.72 18 S S Realización en el laboratorio de las prácticas programadas (LAB)
Pruebas de progreso [PRESENCIAL] Pruebas de evaluación CM04 CM05 INS01 INS04 INS05 PER02 SIS01 SIS09 UCLM03 0.1 2.5 S N Realización de la prueba de progreso 1 correspondiente al primer tercio del temario de la asignatura (EVA)
Pruebas de progreso [PRESENCIAL] Pruebas de evaluación CM04 CM05 INS01 INS04 INS05 PER02 SIS01 SIS09 UCLM03 0.1 2.5 S N Realización de la prueba de progreso 2 correspondiente a los dos primeros tercios del temario de la asignatura (EVA)
Pruebas de progreso [PRESENCIAL] Pruebas de evaluación CM04 CM05 INS01 INS04 INS05 PER02 SIS01 SIS09 UCLM03 0.1 2.5 S N Realización de la prueba de progreso 3 correspondiente al temario completo de la asignatura (EVA)
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL] Método expositivo/Lección magistral CM04 CM05 0.6 15 N N Exposición del temario por parte del profesor (MAG)
Total: 6 150
Créditos totales de trabajo presencial: 2.4 Horas totales de trabajo presencial: 60
Créditos totales de trabajo autónomo: 3.6 Horas totales de trabajo autónomo: 90

Ev: Actividad formativa evaluable
Ob: Actividad formativa de superación obligatoria (Será imprescindible su superación tanto en evaluación continua como no continua)

8. CRITERIOS DE EVALUACIÓN Y VALORACIONES
Sistema de evaluación Evaluacion continua Evaluación no continua * Descripción
Pruebas de progreso 7.50% 0.00% Prueba de progreso 1. Actividad no obligatoria y recuperable a realizar al final del primer tercio del periodo docente
Pruebas de progreso 15.00% 0.00% Prueba de progreso 2. Actividad no obligatoria y recuperable a realizar al final del segundo tercio del periodo docente
Pruebas de progreso 27.50% 0.00% Prueba de progreso 3. Actividad no obligatoria y recuperable a realizar en el periodo sin docencia
Elaboración de trabajos teóricos 15.00% 15.00% Actividad no obligatoria y recuperable a realizar antes del fin del periodo docente
Realización de prácticas en laboratorio 25.00% 25.00% Actividad obligatoria y recuperable a realizar en las sesiones de laboratorio
Presentación oral de temas 10.00% 10.00% Actividad no obligatoria y recuperable a realizar en las sesiones de teoría/laboratorio
Prueba final 0.00% 50.00% Actividad obligatoria y recuperable a realizar en la fecha prevista para el examen final de la convocatoria ordinaria
Total: 100.00% 100.00%  
* En Evaluación no continua se deben definir los porcentajes de evaluación según lo dispuesto en el art. 6 del Reglamento de Evaluación del Estudiante de la UCLM, que establece que debe facilitarse a los estudiantes que no puedan asistir regularmente a las actividades formativas presenciales la superación de la asignatura, teniendo derecho (art. 13.2) a ser calificado globalmente, en 2 convocatorias anuales por asignatura, una ordinaria y otra extraordinaria (evaluándose el 100% de las competencias).

Criterios de evaluación de la convocatoria ordinaria:
  • Evaluación continua:
    La valoración de las actividades será global y, por tanto, se debe expresar por medio de una única nota. Si la actividad consta de varios apartados podrá valorarse de forma individual informando por escrito durante el inicio del curso sobre los criterios de valoración de cada apartado. En las actividades obligatorias se debe obtener un mínimo de 4 sobre 10 para considerar la actividad superada y poder aprobar la asignatura. En las actividades recuperables existe una prueba de evaluación alternativa en la convocatoria extraordinaria. Las pruebas de progreso serán comunes para todos los grupos de teoría/laboratorio de la asignatura y serán calificadas por los profesores de la asignatura de forma horizontal, es decir, cada una de las partes de las pruebas de progreso serán evaluadas por el mismo profesor para todos los estudiantes.
    El estudiante aprueba la asignatura si obtiene un mínimo de 50 puntos sobre 100 con las valoraciones de cada actividad de evaluación y supera todas las actividades obligatorias.
    Para los estudiantes que no aprueben la asignatura en la convocatoria ordinaria, la calificación de las actividades superadas se conservará para la convocatoria extraordinaria. En el caso de actividades recuperables superadas, el estudiante podrá presentarse a la evaluación alternativa de esas actividades en la convocatoria extraordinaria y, en ese caso, la nota final de la actividad corresponderá a la última nota obtenida.
    La calificación de las actividades superadas en cualquier convocatoria, exceptuando las pruebas de progreso, se conservará para el próximo curso académico a petición del estudiantesiempre que ésta sea igual o superior a 5 y no se modifique las actividades formativas y los criterios de evaluación de la asignatura en el próximo curso académico.
    La no comparecencia a la prueba de progreso 3 supondrá la calificación de "No presentado". Si el estudiante no ha superado alguna actividad de evaluación obligatoria, la nota final en la asignatura no puede superar el 4 sobre 10.
  • Evaluación no continua:
    Los estudiantes que no puedan asistir regularmente a las actividades formativas presenciales pueden solicitar, al principio del cuatrimestre, acogerse a la modalidad de evaluación no continua. Del mismo modo, si un estudiante que está realizando la modalidad de evaluación continua, incurre en alguna circunstancia que le impida asistir regularmente a las actividades formativas presenciales, puede acogerse a la modalidad de evaluación no continua. En este caso se debe notificar antes de la fecha prevista para las pruebas de la convocatoria ordinaria, de acuerdo con un plazo límite que se informará al inicio del semestre.
    Los estudiantes que se acogen a la modalidad de evaluación no continua serán calificados globalmente, en 2 convocatorias anuales, una ordinaria y otra extraordinaria, evaluándose el 100% de las competencias, a través de los sistemas de evaluación indicados en la columna 'Evaluación no continua'.
    En la modalidad de evaluación 'no continua' no existe la obligatoriedad de conservar la nota obtenida por el estudiante en las actividades o pruebas (de progreso o parciales) que haya realizado en modalidad de evaluación continua.

Particularidades de la convocatoria extraordinaria:
Se realizarán pruebas de evaluación para todas las actividades recuperables. Por la naturaleza de las pruebas de progreso en la convocatoria extraordinaria existirá una única prueba de progreso que engloba a las tres pruebas de progreso de la convocatoria ordinaria.
Particularidades de la convocatoria especial de finalización:
Mismas características que en la convocatoria extraordinaria.
9. SECUENCIA DE TRABAJO, CALENDARIO, HITOS IMPORTANTES E INVERSIÓN TEMPORAL
No asignables a temas
Horas Suma horas

Tema 1 (de 3): Introducción y conceptos básicos de la Ingeniería del Conocimiento.
Actividades formativas Horas
Tutorías individuales [PRESENCIAL][Tutorías grupales] 1.5
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] 15
Otra actividad no presencial [AUTÓNOMA][Prácticas] 7.5
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] 5
Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] 7.5
Prácticas de laboratorio [PRESENCIAL][Prácticas] 6
Pruebas de progreso [PRESENCIAL][Pruebas de evaluación] .5
Pruebas de progreso [PRESENCIAL][Pruebas de evaluación] .5
Pruebas de progreso [PRESENCIAL][Pruebas de evaluación] .5

Tema 2 (de 3): Adquisición del conocimiento y Conceptualización.
Actividades formativas Horas
Tutorías individuales [PRESENCIAL][Tutorías grupales] 1.5
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] 15
Otra actividad no presencial [AUTÓNOMA][Prácticas] 7.5
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] 5
Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] 7.5
Prácticas de laboratorio [PRESENCIAL][Prácticas] 6
Pruebas de progreso [PRESENCIAL][Pruebas de evaluación] 1
Pruebas de progreso [PRESENCIAL][Pruebas de evaluación] 1
Pruebas de progreso [PRESENCIAL][Pruebas de evaluación] 1

Tema 3 (de 3): Representación del conocimiento.
Actividades formativas Horas
Tutorías individuales [PRESENCIAL][Tutorías grupales] 1.5
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] 15
Otra actividad no presencial [AUTÓNOMA][Prácticas] 7.5
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] 5
Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] 7.5
Prácticas de laboratorio [PRESENCIAL][Prácticas] 6
Pruebas de progreso [PRESENCIAL][Pruebas de evaluación] 1
Pruebas de progreso [PRESENCIAL][Pruebas de evaluación] 1
Pruebas de progreso [PRESENCIAL][Pruebas de evaluación] 1

Actividad global
Actividades formativas Suma horas
Comentarios generales sobre la planificación: La asignatura se imparte en tres sesiones semanales de 1,5 horas.
10. BIBLIOGRAFÍA, RECURSOS
Autor/es Título Libro/Revista Población Editorial ISBN Año Descripción Enlace Web Catálogo biblioteca
A. Gómez, N. Juristo, C. Montes, J. Pazos Ingeniería del conocimiento Ed. Centro de estudios Ramón Areces 1997  
B. G. Buchanan, R. Barstow, R. Bechtal, J. Bennet, W. Clancey, C. Kulikowsky, T. Mitchel, D. A. Waterman Building Expert Systems, Constructing an expert system. Addison Wesley 1983  
G. Guida, C.Tasso. John Design and development of Knowledge Based Systems. From Life Cycle to Methology John Wiley and Sons Ltd 1994  
Rafael Martínez Tomás, José Manuel Molina López, Javier Carbó Rubiera Ingeniería del conoDesarrollo de sistemas basados en el conocimiento CLIPS y FUZZY CLIPS, Sanz y Torres 2005  



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