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Psicología. Mención Psicología de la Salud. Plan 2020

Grado y Doble Grado. Curso 2023/2024.

TECNOLOGÍA DEL CONOCIMIENTO - 800189

Curso Académico 2023-24

Datos Generales

SINOPSIS

COMPETENCIAS

Generales
CG1: Conocer y comprender los métodos automatizados para producir conocimiento, codificarlo, archivarlo y utilizarlo.
Transversales
CT1: Evaluación crítica de la innovación.
CT2: Elaboración y defensa de argumentos fundamentados ceintíficamente.
CT3: Formalización de problemas complejos.
CT4: Trabajo en equipo y colaboración con otros profesionales
CT5: Pensamiento crítico y, en particular, capacidad para la autocrítica.
CT6: Habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía y, en particular, para el desarrollo y mantenimiento actualizado de las competencias, destrezas y conocimientos propios de la profesión.
Específicas
CE1: Conocer los métodos y sistemas informáticos existentes para crear conocimiento, codificarlo y utilizarlo.
CE2: Conocer las aplicaciones de la tecnología del conocimiento.
CE3: Ser capaz de resolver problemas complejos sirviéndose de las técnicas y sistemas estudiados.
Otras
1. Ser capaz de comprender la literatura científica especializada.
2. Análisis y síntesis.
3. Organización y planificación.
4. Realizar análisis de problemas
5. Diseñar soluciones basadas en los conocimientos adquiridos.
6. Habilidades comunicativas: elaborar correctamente informes.

ACTIVIDADES DOCENTES

Clases teóricas
2º cuatrimestre.
En ellas se expondrán en forma panorámica las ideas centrales de cada tema, que va a ser desarrollado más en detalle en la correspondiente lectura.
Clases prácticas
Intercaladas con las teóricas.
Realización de sistemas artificiales capaces de generar conocimiento y cuyo resultado familiarizará al alumno con algunos sistemas reales; los resultados obtenidos en clase servirán de base para los trabajos prácticos que han de desarrollar autónomamente cada estudiante.
Otras actividades
Trabajo autónomo del estudiante, que comprende:
- Lectura de textos
- Realización de un trabajo personal sobre cada lectura
- Realización de trabajos prácticos, partiendo de los resultados obtenidos en las clases prácticas.
TOTAL
45 horas de clase presencial + las horas de trabajo personal del estudiante.

Presenciales

4,5

Semestre

2

Breve descriptor:

Inteligencia artificial. Percepción y visión artificial. Minería de datos y de textos. Codificación del conocimiento y sistemas expertos. Usabilidad. Realidad virtual y aumentada. Aprendizaje automático (machine learning). Redes neuronales.

Objetivos

  1. Estudiar los sistemas artificiales capaces de generar, codificar, almacenar y transmitir conocimiento.
  2. Conocer las técnicas utilizadas y las aplicaciones prácticas que tienen.
  3. Iniciarse en el diseño, creación y utilización de alguno de esos sistemas.

Contenido

1. Inteligencia artificial. Tecnología del Conocimiento
2. Percepción y visión artificial
3. Minería de datos y big data
4. Minería de textos
5. Codificación del conocimiento y sistemas expertos
6. Cooperación entre sistemas cognitivos naturales y artificiales: usabilidad.
7. Realidad virtual y aumentada
8. Aprendizaje automático (machine learning)
9. Redes neuronales


Evaluación

La evaluación se realizará mediante trabajos individuales que se evaluarán atendiendo a su ajuste a la estructura exigida, al contenido, y a la perspectiva científica mostrada en el trabajo. Supondrán 100% de la calificación.

La calificación final será un promedio de las calificaciones obtenidas en los trabajos, ponderando todos de manera análoga.

De acuerdo con lo establecido en el artículo 5 del Real Decreto 1125/2003, los resultados obtenidos por el alumno se calificarán en función de la siguiente escala numérica de 0 a 10, con expresión de un decimal, a la que podrá añadirse su correspondiente calificación cualitativa:
0-4,9: Suspenso (SS).
5,0-6,9: Aprobado (AP).
7,0-8,9: Notable (NT).
9,0-10: Sobresaliente (SB).

Bibliografía

La asignatura dispondrá de material bibliográfico que se distribuirá a los alumnos escalonadamente a lo largo del curso y
desde el Campus Virtual de la UCM. Los datos de acceso serán facilitados al comienzo del curso.

BIBLIOGRAFÍA ORIENTATIVA:

•Barceló García M. Inteligencia Artificial. UOC La Universidad Virtual (eBook). 2002
•CañasJ J, Waerns Y, Ergonomía cognitiva: aspectos psicológicos de la interacción de las personas con la tecnología de la información. Editorial Médica Panamericana, 2001.
- de Jorge Botana, Guillermo. Introducción al análisis de la semántica latente y detalles para la ciencia cognitiva. Editorial Garceta. 2022.
•García Martínez R, Britos PV. Ingeniería de Sistemas expertos. Editorial Nueva Librería, 2004
•Hernández, J.; Ramírez, M.J. y Ferri, C. Introducción a la Minería de Datos, Prentice Hall / Addison Wesley, 2004.
•Jáñez, L. Visión Artificial en "Informática: aspectos y fronteras actuales". Real Academia de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales, pp 69-103, 1.988.
•Mallot, H..A. Computational Vision: Information Processing in Perception and Visual Behavior. MIT Press 2000.
•Matich, D. (2001). Redes Neuronales: Conceptos Básicos y Aplicaciones. Documento de trabajo. Universidad Tecnológica Nacional.
•McCulloch, W. & Pitts, W. (1943). A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity. Bulletin of mathematical biophysics, 5(4), pp. 115-133.
•Nilsson, N. J. Problem Solving Methods in Artificial Intelligence. McGraw Hill, New York, 1971.
•Rich, E. y Knight, K. Inteligencia artificial (segunda edición) McGraw-Hill Interamericana, 1994.

Estructura

MódulosMaterias
No existen datos de módulos o materias para esta asignatura.

Grupos

Clases teóricas
GrupoPeriodosHorariosAulaProfesor
Itinerario Ciencia Cognitiva22/01/2024 - 10/05/2024MIÉRCOLES 12:00 - 13:00-GUILLERMO DE JORGE BOTANA
MIÉRCOLES 13:00 - 14:00-GUILLERMO DE JORGE BOTANA


Clases prácticas
GrupoPeriodosHorariosAulaProfesor
Itinerario Ciencia Cognitiva22/01/2024 - 10/05/2024MIÉRCOLES 14:00 - 15:00-GUILLERMO DE JORGE BOTANA