Guia docente
DATOS IDENTIFICATIVOS 2023_24
Asignatura INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y NANOTECNOLOGIA Código 00707208
Enseñanza
Descriptores Cr.totales Tipo Curso Semestre
6 Obligatoria CA
Idioma
Castellano
Prerrequisitos
Departamento
Responsable
Correo-e
Profesores/as
Web http://agora.unileon.es
Descripción general La asignatura abordara los principales temas y paradigmas relacionados con la inteligencia artificial (relacionandolos con el tipo de problemas que pueden solucionar) y la nanotecnologia, haciendo hincapie en las actuales y futuras posibles aplicaciones de esta dentro del campo de la ingenieria.
Tribunales de Revisión
Tribunal titular
Cargo Departamento Profesor
Tribunal suplente
Cargo Departamento Profesor

Competencias
Código  

Resultados de aprendizaje
Resultados Competencias
Saber aplicar las técnicas de Inteligencia Artificial en la Ingeniería.
Saber aplicar las técnicas de nanotecnología en la ingeniería

Contenidos
Bloque Tema
1. Introducción a la inteligencia artificial.
2. Paradigmas de la inteligencia artificial.
3. Los sistemas expertos.
4. Introducción a la nanotecnología.
5. Principales aplicaciones de la nanotecnología.
6. Problemas y futuro de la nanotecnología.

Planificación
Metodologías  ::  Pruebas
  Horas en clase Horas fuera de clase Horas totales
Foros de discusión 6 6 12
 
Simulación 6 2 8
Tutorías 4 0 4
 
Sesión Magistral 8 16 24
 
Realización y exposición de trabajos. 6 72 78
Asistencia a visitas, tutorías y diferentes sesiones formativas. 10 10 20
Pruebas mixtas 4 0 4
 
(*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos

Metodologí­as
Metodologías   ::  
  descripción
Foros de discusión Actividad, a través de las TIC, donde se debaten temas diversos relacionados con el ámbito académico y/o profesional.
Simulación Estrategia que reproduce en un laboratorio o una situación ficticia, situaciones laborales reales a las que los estudiantes, asumiendo su rol, deben dar respuesta.
Tutorías Tiempo que cada profesor tiene reservado para atender y resolver dudas de los alumnos.
Sesión Magistral Exposición de los contenidos de la asignatura.

Tutorías
 
Tutorías
descripción
Se atendera a los alumnos previa concertacion de cita.

Evaluación
  descripción calificación
Realización y exposición de trabajos. Se evaluará la presentación, el contenido y la claridad en el desarrollo explicativo de
cada apartado.
50%
Asistencia a visitas, tutorías y diferentes sesiones formativas. Valoración de la actitud del alumno en las diferentes acciones formativas 10%
Pruebas mixtas Pruebas con preguntas tipo test, cortas, de desarrollo realizadas a través de moodle. 40%
 
Otros comentarios y segunda convocatoria
<p> En la convocatoria extraordinaria se valorara el trabajo presentado y el resultado de las pruebas mixtas</p>

Fuentes de información
Acceso a la Lista de lecturas de la asignatura

Básica

Stuart Rusell, Peter Norving, Artificial Intelligence: A Modern Approach, 3ª edición, Prentice Hall, Dicembre 2009.

Guía de usuario y manual de CLIPS, disponible en la web de la asignatura

Joseph C. Giarratano, Gary D. Riley, Expert Systems: Principles and Programming, Fourth Edition, Course Technology, 4 edition, octubre de 2004

Stuart Lindsay, Introduction to Nanoscience, Oxford University Press, Diciembre 2009

Apuntes sobre nanotecnología dentro de la web de la asignatura.

Complementaria


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