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Escuela Tcnica Superior de Ingeniera

Informtica

Mster en Ingeniera Informtica aplicada a la

Industria, a la Ingeniera del Software y a los

Sistemas y Tecnologas de la Informacin

GUA DOCENTE DE LA ASIGNATURA:

INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA INTERNET Y LA WEBCurso Acadmico 2012-2013

Versin 2.0 - 15012010

Mster en Ingeniera Informtica aplicada a la Industria, a la Ingeniera del Software y a los Sistemas y Tecnologas de la Informacin

Asignatura: INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA INTERNET Y LA WEB

Asignatura: Inteligencia Artificial para Internet y la Web Cdigo: 135211202

- Centro: Escuela Tcnica Superior de Ingeniera Informtica

- Titulacin: Master Universitario en Informtica

- Plan de Estudios: 2009

- Rama de conocimiento: Informtica

- Intensificacin (slo en caso de Mster):

- Departamento: Estadstica, Investigacin Operativa y Computacin

- rea de conocimiento: Ciencias de la Computacin e Inteligencia Artificial

- Curso: 1

- Carcter: Obligatoria de Especialidad

- Duracin: Bimestral

- Crditos: 3

- Direccin Web de la asignatura: http://mojo.etsii.ull.es/

- Idioma: Espaol

2. Prerrequisitos para cursar la asignatura

Esenciales / Recomendables:

Se exige a los estudiantes unos conocimientos de informtica que se corresponden al menos con el nivel de "usuario de

tecnologas de la informacin" / Conocimientos de programacin y de herramientas de desarrollo de sistemas de informacin y

comunicaciones

3. Profesorado que imparte la asignatura

Coordinacin / Profesor/a: Patricio Garca Bez

- Grupo: nico




- Lugar Tutora(1): ETSII. 2 planta. Despacho del profesor

- Horario Tutora(1): Mircoles de 16 a 17 horas

- Telfono (despacho/tutora): 922 845038

- Correo electrnico: [email protected]

- Direccin web docente:

1. Datos Descriptivos de la Asignatura

1



Profesor/a: Fernando Prez Nava

- Grupo: nico




- Lugar Tutora(1): ETSII. 2 planta. Despacho del profesor

- Horario Tutora(1): Mircoles de 16 a 17 horas




Profesor/a: Alejandro Prez Nava

- Grupo: nico




- Lugar Tutora(1): Antigua Torre de Qumicas. Segunda Planta. Despacho Q3

- Horario Tutora(1): Mircoles de 16:45 a 19:45 horas




4. Contextualizacin de la asignatura en el Plan de Estudios

- Bloque Formativo al que pertenece la asignatura: Esta asignatura se encuentra en el tercer bimestre del Master y corresponde a una Materia Obligatoria de Especialidad (Sistemas y Tecnologas de la Informacin) que dentro de las materias propias del estudio de las Tecnologas de la Informacin y las comunicaciones aborda los conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial para Internet y la Web.

- Perfil Profesional: Las principales perfiles profesionales de los alumnos que cursan la asignatura estn orientadas al ejercicio de cargos de responsabilidad en el mbito del la Inteligencia Artificial, Internet y la Web en el mundo de las empresas y las organizaciones. Entre estos cargos se encuentran:

Direccin estratgica de e-bussines: staff de direccin estratgica, adjunto de direccin.

Direccin de departamentos de soluciones de internet: director de sistemas informticos para e-business , direccin de departamento de seguridad informtica.

Marketing y comercio electrnico: director de departamentos de CRM.

Consultora en e-business: consultor adjunto a la direccin, asesor de implementacin de sistemas e-business

Iniciativa emprendedora: emprendedor, asesor de emprendedura.

5. Objetivos

Objetivos del Titulo desarrollados en la asignatura

Formacin de expertos universitarios en Sistemas y Tecnologas de la Informacin, la Ingeniera del Software y las Aplicaciones Informticas Industriales.

2



Desarrollar en el alumnado capacidades y destrezas que les permitan usar tcnicas avanzadas de gestin de proyectos, diseo y seguridad en redes y sistemas, aplicaciones web, y bases de datos.

Que el alumno sea capaz de aprender de forma autnoma.

Objetivos generales de la asignatura

Dotar de la formacin necesaria a directivos y gestores en el entorno de la Nueva Economa, proporcionando el conocimiento necesario sobre la Inteligencia Artificial aplicada a Internet y la Web, aspectos tecnolgicos y caractersticas diferenciales respecto al modelo tradicional, profundizando en la adquisicin de las capacidades para toma de decisiones, anlisis de herramientas y tecnologas.

6. Competencias

Competencias generales del Ttulo desarrolladas en la asignatura

CG1 Demuestren comprender y estar en posesin de los conocimientos tpicos impartidos en una titulacin de grado, o equivalente, superndolos y mejorndolos, posibilitando as la originalidad en el desarrollo y aplicacin de ideas en el mbito de la investigacin en ingeniera informtica.

CG2 Dispongan de la habilidad de aplicar tanto los mtodos tericos como prcticos en el anlisis y resolucin de problemas en entornos nuevos, cambiantes y multidisciplinares relacionados con el campo de actuacin de la ingeniera informtica.

CG3 Sean capaces de integrar los conocimientos adquiridos, conocindolos en profundidad, formulando juicios a partir de informaciones incompletas o limitadas que le permitan resolver problemas en reas nuevas y emergentes en el mbito de la informtica y las tecnologas de la informacin.

CG4 Dispongan de un conocimiento profundo de la profesin, as como de la obligacin de servir a la sociedad, asumiendo el compromiso de mostrar una conducta profesional acorde con las responsabilidades ticas y sociales ligadas a la aplicacin de sus conocimientos.

CG5 Sean capaces de comunicar sus conclusiones, y argumentos que las sustentan, tanto a audiencias no especializadas como expertas, de manera clara y sin ambigedades.

CG6 Sean conscientes de, y asuman, el continuo cambio tecnolgico en el mbito de las TIC (Tecnologas de la Informacin y las Comunicaciones), y manifiesten una actitud creativa e innovadora dentro de este campo, mediante las habilidades de autoaprendizaje que les permitan avanzar y continuar los estudios de una manera autnoma durante su vida profesional.

Competencias especficas del Ttulo desarrolladas en la asignatura

CE1 Demuestren comprender y estar en posesin de los conocimientos tpicos impartidos en una titulacin de

grado, o equivalente, superndolos y mejorndolos, posibilitando as la originalidad en el desarrollo y aplicacin de

ideas en el mbito las tecnologas de la informacin.

CE2 Dispongan de la habilidad de aplicar tanto los mtodos tericos como prcticos en el anlisis y resolucin de

problemas en entornos nuevos, cambiantes y multidisciplinares relacionados con el campo de actuacin de Internet

y la Web dentro de las tecnologas de la informacin

7. Contenidos de la asignatura

Mdulo I

- Profesor/a Patricio Garca Bez

- Temas (epgrafes)

Tema 1: Procesamiento de Contenidos Webs

Tema 2: Agentes Web

3



Mdulo II

- Profesor/a Fernando Prez Nava

- Temas (epgrafes)

Tema 3: Sistemas Web Adaptativos

Tema 4: Sistemas de Filtrado Colaborativo

Mdulo III

- Profesor/a Alejandro Prez Nava

- Temas (epgrafes)

Tema 5: Algoritmos de relevancia

Tema 6: Search Engine Optimizations

8. Metodologa y Volumen de trabajo del estudiante(2)

Metodologa y Volumen de trabajo

Crditos: 3 Horas: 75

ACTIVIDADES DE APRENDIZAJE

VOLUMEN DE TRABAJO

PRESENCIALIDAD TRABAJO AUTNOMOdel alumnado

HORAS TOTALES

Clase magistral 14 14

Asistencia clases prcticas (aula / sala de demostraciones / prcticas simuladas)

7 7

Asistencia a Tutora Acadmica-Formativa (presenciales y virtuales) 7 7

Estudio preparacin clases tericas 14 14

Estudio preparacin clases prcticas 14 14

Preparacin de exmenes

Preparacin de Proyecto de Fin de Curso 17 17

Presentacin de Proyecto de Fin de Curso 2 2

HORAS TOTALES 30 45 75

9. Bibliografa / Recursos

Bibliografa Bsica(3)

P. Baldi, P. Frasconi, P.Smyth; Modeling the Internet and the Web; Wiley (2003)

T. Segaran; Programing Collective Intelligence; O'Reilly (2007)

S. Chakrabarti; Mining the Web; Morgan Kaufman (2003)

4



M. Klusch: Information Agent Technology for the Internet: A Survey .- In Journal on Data and Knowledge Engineering, Special Issue on Intelligent Information Integration, D. Fensel (Ed.), Vol. 36(3), Elsevier Science, 2001.

10. Sistema de Evaluacin y Calificacin

La evaluacin se realiza mediante un sistema de evaluacin continua que garantice la adquisicin progresiva de las competencias y los objetivos de la asignatura; esta evaluacin considera los siguientes apartados:1. Trabajo y participacin en clase (hasta 3 puntos): de la que se evala la correcta asimilacin de los contenidos presentados en clase mediante la realizacin de trabajos individuales y en grupo. 2. Prcticas (hasta 3.5 puntos): En el que se evala la capacidad del alumno de implementar de forma prctica los conceptos adquiridos en clase utilizando distintos sistemas basados en Inteligencia Artificial3. Trabajo fin de curso (hasta 3.5 puntos): Desarrollo y defensa de un trabajo, bien terico o prctico, a elegir entre los ofertados por los profesores. Habr de presentarse un informe y una defensa en clase del mismo as como entregar todo el material generado en los plazos que se estipulen.

Los alumnos que no acudan a clase de forma regular debern presentar todos los entregables de la asignatura y realizar su defensa ante los profesores.

Recomendaciones

Se recomienda ir realizando los trabajos a lo largo de la asignatura. Se valorar la originalidad de los trabajos realizados por el alumno (cuando sea aplicable) y se penalizar especialmente el plagio o copia. Se recomienda reelaborar los trabajos que no hayan superado la evaluacin.

Estrategia Evaluativa

TIPO DE PRUEBA(5) COMPETENCIAS CRITERIOS PONDERACIN

Pruebas de desarrollo CG1,CG2,CG3, CG4, CG6, CE1,CE2Desarrollo de cuestiones precisas del programa 30%

Trabajos y ProyectosCG1,CG2,CG3, CG4,CG5,CG6, CE1,CE2

Trabajo de fin de curso 35%

Informes memorias de prcticas CG1,CG2,CG3, CG4, CG6, CE1,CE2 Prcticas de laboratorio 35%

11. Cronograma/Calendario de la asignatura

3er Bimestre(6)

SEMANA Temas Clases TericasClases

PrcticasTrabajo

Tutorizado

Preparacin del Trabajo

final

Presentacin del Trabajo

final Actividad 6:

Semana 1: 1 2 horas 1 hora 1 hora

Semana 2: 1 y 2 2 horas 1 hora 1 hora





Semana 7: 1-6 3 horas 3 horas

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