Pla docent de l'assignatura

 

 

Tanca imatge de maquetació

 

Imprimeix

 

Dades generals

 

Nom de l'assignatura: Intel·ligència Artificial

Codi de l'assignatura: 364314

Curs acadèmic: 2021-2022

Coordinació: Maite Lopez Sanchez

Departament: Departament de Matemàtiques i Informàtica

crèdits: 6

Programa únic: S

 

 

Hores estimades de dedicació

Hores totals 150

 

Activitats presencials i/o no presencials

60

(Degut a les restriccions de la Covid-19, es preveu entre un 50 % i un 75 % de presencialitat, aproximadament.)

 

-  Teoricopràctica

Presencial

 

30

 

(Presencial i no presencial)

 

-  Pràctiques de laboratori

Presencial

 

30

 

(Presencial i no presencial)

Treball tutelat/dirigit

50

Aprenentatge autònom

40

 

 

Recomanacions

 

Haver cursat assignatures relacionades amb programació i algorísmica.

 

 

Competències que es desenvolupen

 

   -

9aG-GENERAL. Capacitat per resoldre problemes amb iniciativa, prendre decisions, ser autònom i creatiu.

   -

7T-TRANSV. Capacitat de treballar en equip.

   -

8G-GENERAL. Coneixement de les matèries bàsiques i tecnologies, que capacitin per a l'aprenentatge i desenvolupament de tecnologies i mètodes nous, com també de les que proporcionin una gran versatilitat per adaptar-se a situacions noves.

   -

4T-TRANSV. Capacitat de fer raonaments crítics i lògics.

   -

10T-TRANSV. Capacitat per aprendre de manera autònoma nous coneixements i tècniques, adequats per concebre, desenvolupar i explotar sistemes informàtics.

   -

1T-TRANSV. Capacitat per aplicar els coneixements adquirits per elaborar i defensar arguments, i per resoldre problemes relacionats amb la informàtica.

   -

4ESP - TECNOLOGIA ESPECÍFICA: COMPUTACIÓ. Capacitat per conèixer els fonaments, paradigmes i tècniques propis dels sistemes intel·ligents i analitzar, dissenyar i construir sistemes, serveis i aplicacions informàtiques que utilitzin aquestes tècniques en qualsevol àmbit d'aplicació.

   -

15FC - FORMACIÓ COMUNA. Coneixement i aplicació dels principis fonamentals i tècniques bàsiques dels sistemes intel·ligents i la seva aplicació pràctica.

   -

En la mesura que sigui possible s¿incorporarà la perspectiva de gènere en el desenvolupament de l¿assignatura.

 

 

Objectius d'aprenentatge

 

Referits a coneixements

— Conèixer la disciplina de la intel·ligència artificial: tenir una idea general de les branques que la formen i de la seva evolució històrica.

— Conèixer i saber aplicar les tècniques bàsiques de la disciplina com ara la planificació o l’aprenentatge.

— Ser capaç de resoldre problemes aplicant de manera creativa alguna de les tècniques de la disciplina vistes a classe (problemes que, tot i ser de complexitat limitada, tenen un vessant aplicat).

 

 

Blocs temàtics

 

1. Introducció a la intel·ligència artificial

2. Resolució de problemes

2.1. Cerca no informada (DFS, BFS, UC, etc.)

2.2. Cerca informada (Greedy, A*)

2.3. Cerca en jocs (minimax, expectiminimax, etc.)

3. Introducció a l’aprenentatge artificial

3.1. PDM: processos de decisió de Markov

3.2. Aprenentatge per reforç (RL, Q-learning)

4. Temes d’interès: aspectes ètics de la IA, AI for good, data-science, aplicacions, etc.

 

 

Metodologia i activitats formatives

 

L’assignatura s’organitza en sessions teoricopràctiques, sessions pràctiques i treballs tutelats. Les activitats es proposen i se segueixen mitjançant el Campus Virtual.

— Sessions teòriques i de problemes. Es dediquen a l’exposició del temari de teoria de l’assignatura. Aquesta exposició té un caràcter pràctic. Quan cal, s’intercala la resolució de problemes a l’aula amb la participació activa de l’alumnat per resoldre dubtes. També pot incloure la presentació de temes preparats per l’alumnat o sessions en què l’alumnat, després de preparar una part del temari, comparteix i debat sobre aquelles qüestions que requereixen discussió o aclariment.

— Sessions pràctiques i de problemes per fer treballs tutelats. L’alumnat ha de resoldre un nombre limitat de pràctiques que constitueixen problemes particulars més amplis i més oberts que els que es treballen a les classes de teoria. Aquests treballs són individuals i s’han de fer per parelles si el professorat coordinador de l’assignatura així ho indica. Cada estudiant té assignat un grup d’ordinador i una aula.

Les pràctiques de l’assignatura es fan en el llenguatge script Python.

La docència seguirà un model presencial, virtual o mixt, segons les indicacions de les autoritats competents. En principi, s’espera poder seguir el model de docència mixta, al curs 2021-2022.

* En cas de docència presencial, la distribució de l’horari d’activitats presencials setmanals es fa de la manera següent: dues hores de classe de teoria i problemes i dues hores de pràctiques de laboratori.

* En cas de docència mixta obligada per la situació sanitària (aquest és el model esperat), si la situació sanitària ho permet i es donen les condicions necessàries, es disposarà d’aproximadament entre un 50 % i un 75 % de presencialitat. En termes generals, quan l’ocupació sigui del 50 %, l’alumnat una setmana farà docència presencial i una setmana la seguirà per Internet, de manera que les aules tindran aproximadament 40 alumnes a teoria i entre 10 i 15 a laboratori.  

* En cas de docència virtual obligada per la situació sanitària, els rangs horaris de la docència es mantenen, però tota docència es realitzarà en format no presencial, prioritzant sessions síncrones per dinamitzar l’assignatura i una metodologia de classe invertida (o flipped classroom). No obstant, es considerarà fer de forma presencial les activitats avaluadores.    

En la mesura que sigui possible s’incorporarà la perspectiva de gènere en el desenvolupament de l’assignatura. A més, el professorat restarà atent a aquelles necessitats específiques de gènere que puguin plantejar les alumnes, com ara poder escollir parella del mateix sexe si es realitzen treballs grupals o poder plantejar reptes contra l’escletxa de gènere.

 

 

 

Avaluació acreditativa dels aprenentatges

 

La nota final de l’assignatura (Nota_Final) es calcula mitjançant la fórmula següent: Nota_Final = a * Nota_Teoria + b * Nota_Pràctiques + c * Nota_Addicional.

Depenent de la situació sanitària, les activitats avaluables poden ser controls presencials, controls no presencials síncrons o lliurament de treballs.

Nota_Teoria és la nota de l’avaluació de continguts de teoria. Aquesta avaluació es pot fer mitjançant exàmens parcials i/o presentació de treballs i/o temes, calculant la mitjana ponderada sobre la base de la càrrega de continguts que tingui cadascun.

Nota_Pràctiques és la nota de diversos lliuraments de pràctiques.

Nota_Addicional és la nota que comprèn diverses activitats que es poden incloure per avaluar l’assignatura (com ara exàmens de tipus test, exposicions a classe, lliuraments de problemes, etc.).

a, b i c són els pesos que es donen a les diverses parts de l’assignatura i que es corresponen amb les hores de dedicació de l’alumnat. Cada curs aquests pesos es concreten sempre dins dels marges següents: 0,5 <= a <= 0,6, 0,3 <= b <= 0,5 i 0,0 <= c <= 0,2.

Les notes recollides al llarg del curs que corresponguin a avaluacions obligatòries (exàmens, lliuraments, etc. no optatius) compten com a 0 en cas que no es presentin. En el cas dels lliuraments pràctics, la Nota_Final es considera com a no presentat quan hi hagi més d’un lliurament no presentat. A més, per poder calcular la Nota_Final, és imprescindible que l’estudiant obtingui Nota_Teoria >= 4, Nota_Pràctiques >= 4, Nota_Addicional >= 5 (només en cas que c > 0).

Després de l’avaluació continuada, el coordinador o coordinadora de l’assignatura pot establir un examen final que permeti obtenir una nota final alternativa.

Reavaluació

La part de teoria podrà ser reavaluada en cas que la nota final sigui superior o igual a 3,5 (no inclou, per tant, la qualificació de no presentat).  

Qualsevol intent de frau comporta l’aplicació de la normativa acadèmica general de la Universitat de Barcelona i l’inici d’un procés disciplinari. Se segueixen també les indicacions de la Facultat, que estableixen que en cas que un estudiant realitzi qualsevol irregularitat que doni lloc a una variació significativa de la qualificació d’un acte d’avaluació, aquest acte serà qualificat amb un 0. En cas que es produeixi més d’una irregularitat en els actes d’avaluació d’una mateixa assignatura, la seva qualificació final serà de 0.

La Facultat també estableix que es podrà atorgar la menció de matrícula d’honor als estudiants que tinguin una qualificació igual o superior a 9,0. El nombre de matrícules d’honor no podrà ser superior al 5 % d’estudiants matriculats en una assignatura en el període lectiu corresponent, llevat que el nombre d’alumnes matriculats sigui inferior a 20, cas en què es podrà atorgar una sola matrícula d’honor. Es podrà concedir una matrícula d’honor addicional per la fracció resultant d’aplicar el 5 % d’estudiants matriculats.

 

Avaluació única

Per poder fer l’avaluació única, l’estudiant ha d’acollir-s’hi com marca la Facultat (a Secretaria i dins els terminis establerts). Acollir-se a l’avaluació única implica la renúncia a l’avaluació continuada i que l’estudiant hagi de lliurar una pràctica formada per tots els lliuraments de pràctiques exigits en l’avaluació continuada i en els mateixos terminis. També ha de superar un examen final.

Depenent de la situació sanitària, les activitats avaluables poden ser controls presencials, controls no presencials síncrons o lliurament de treballs.

La nota final es calcula mitjançant la fórmula següent: Nota_Final = (a + c) * Nota_Examen_Final + b * Nota_Pràctiques.

Nota_Examen_Final és la nota de l’examen final, en què s’inclouen aspectes a valorar propis de l’avaluació única, tant de la part de teoria com de la part addicional (com ara preguntes sobre les pràctiques lliurades, problemes específics de coneixements, etc.).
Nota_Pràctiques és la nota de diversos lliuraments de pràctiques.
a, b i c  són els pesos que es donen a les diferents parts de l’assignatura i que es corresponen amb les hores de dedicació de l’alumnat. Cada curs, aquests pesos es concreten sempre dins dels marges següents: 0,5 <= a <= 0,6, 0,3 <= b <= 0,5 i 0,0 <= c <= 0,2.
Per poder calcular la Nota_Final, és imprescindible que l’estudiant obtingui Nota_Teoria >= 4 i Nota_Pràctiques >= 4.

Reavaluació

La part de teoria podrà ser reavaluada en cas que la nota final sigui superior o igual a 3,5 (no inclou, per tant, la qualificació de no presentat). 

Qualsevol intent de frau comporta l’aplicació de la normativa acadèmica general de la Universitat de Barcelona i l’inici d’un procés disciplinari.