M01CM01:Ingeniaritzan sor daitezkeen matematika arazoak ebazteko gaitasuna. Gaitasuna arlo hauetako ezaguerak aplikatzeko: aljebra, kalkulu diferentziala eta integrala, zenbakizko metodoak; estatistika eta optimizazioa.



G009: Arazoak ekimena, erabakiak hartzeko ahalmena, autonomia eta sormena erabiliz konpontzeko gaitasuna. Informatika ingeniari tekniko lanbidearen ezagutzak, trebetasunak eta abileziak komunikatzeko eta transmititzeko gaitasuna.



M02CM015: Sistema adimendunen funtsezko printzipioak eta oinarrizko teknikak eta haien aplikazio praktikoa jakitea eta aplikatzea.



Irakasgaira egokitutako gaitasun horiek honako hauek izango lirateke:



* Adimen artifizialak lantzen dituen arazo motak identifikatzen jakitea (M01CM01, G009, M02CM015)

* Adimen artifizialaren hainbat aplikazio-arloren ikuspegi orokorra izatea (M01CM01, G009, M02CM015)

* Problemak ebazteko metodo generiko matematiko batzuk ezagutzea eta erabiltzea, batez ere, adimen artifizialaren ikuspegitik (M01CM01, G009, M02CM015)

* Problemak ebaztean ezagutzak duen funtsezko eginkizuna ulertzea, baita horiek irudikatzeko eta erabiltzeko aukera ematen duten teknikak ere (M01CM01, G009, M02CM015)

* Adimen artifizialean erabiltzen diren programazio-lengoaiak ezagutzea, eta oinarrizko mailan erabiltzea (M01CM01, G009, M02CM015)

Adimen artifizialaren hastapenak. Oinarrizko kontzeptuak, definizioak, adimen artifizialaren ikuspegi historikoa (AA). Garapen-lengoaiak eta -tresnak. IA teknikekin programak eraikitzea

Egoeren espazio baten gaineko bilaketa-teknikak. Bi jokalarik esku hartzen duten joko-arazoei aplika dakizkiekeen algoritmoak.

Ezagutzaren irudikapena eta ezagutza irudikatzeko ohiko arrazoibide teknikoak; arazoak; ziurgabetasuna. Arrazoitzeko mekanismoak. Erregela-sistemak. Sare semantikoak.

Adimen artifizial banatua Agentearen kontzeptua. Agente eta sistema multieragileen teoria. Agenteen arkitekturak. Software-eragileak. Elkarrekintza, Lankidetza eta Antolaketa. Eragileen arteko komunikazioa

Ikaskuntza Automatikoa Gainbegiratua. Gainbegiratu gabeko ikaskuntza. Indargarri bidezko ikaskuntza.

Ordu magistraletan, kontzeptuak azaltzeko saioak (adibideekin indartuak) eta ariketak (banakakoak, taldekakoak, etab.) tartekatuko dira.

Laborategi orduetan, aldez aurretik banatutako ariketa-multzo bat inplementatuko da. Saioek ariketa horiek aurrez prestatzeko lana eskatzen dute.

= = = Etengabeko ebaluazioa = = =



- Idatzizko azterketa (azken notaren % 60)

- Praktika (azken notaren % 40)



Probak hauek izango dira: azterketa partzial bat, ikasturtearen erdian (2 puntu) eta amaieran (4 puntu), laborategiak eta praktika bat. Proba bakoitzaren kalifikazioa 0 eta 10 puntu artekoa izango da. Lehen azterketa partziala eskola magistraleko ordutegian (M) egingo da, eta proben datak lauhilekoaren hasieran iragarriko dira. Laborategiak ordenagailuko praktikak (GO) taldeka banatzen diren bitartean egingo dira. Ordenagailuko praktiken egutegia eta dagozkien laborategiak lauhilekoaren hasieran iragarriko dira. Praktikan, taldekako aplikazio bat garatuko da. Laborategietan denbora utziko da egin ahal izateko, baina denbora gehiago beharko da. Zati bakoitzean lortutako nota kalkulatzeko, azterketa partzialaren kalifikazioaren ( % 60) eta praktikaren ( % 40) arteko batez besteko haztatua egingo da. Entregagarriekin batez bestekoa aplikatzeko, azterketa bakoitzean gutxienez % 30 lortu behar da.

Besterik ezean, ebaluazio jarraitua esleituko da. Ebaluazio hori 9. astera arte aldatu ahal izango da; ondoren, ezingo da ebaluazio-mota aldatu. 11. astera arte uko egin ahal izango zaio ebaluazioari, eta azken kalifikazioa "Aurkeztu gabea" izango da. 11. astetik aurrera, etengabeko ebaluazioan jarraituz gero, ikasturtean zehar egindako probetan lortutako nota izango da kalifikazioa, hau da, ez da inoiz AURKEZTU GABEA izango.



= = = Azken ebaluazioa = = =

Aurreko atalean aipatu den bezala, mundu guztiak izango du ebaluazio-mota hori jasotzeko eskubidea, eta 9. astea baino lehen adierazi beharko du. Ebaluazioa amaierako azterketa bakar baten bidez egingo da, eta horren kalifikazioa 0 eta 10 puntu artekoa izango da. Irakasgaiaren amaierako nota bat etorriko da amaierako azterketan lortutako kalifikazioarekin. Gainditzeko, azken probaren atal bakoitzean notaren % 30 lortu beharko da.



= = = Aurkezpena vs. Uko egitea = = =

Ikaslea deialdi ARRUNTEKO azterketa partzialera aurkezten bada, bere kalifikazioa azterketako nota metatuaren eta eman daitezkeenen berdina izango da, salbu eta 11. astea baino lehen uko egitea adierazten bada, eta kalifikazioa "Ez aurkeztua" izango da.



Etengabeko ebaluazioan egonda, ikasle bat azterketara aurkezten ez bada, bere kalifikazioa ez da inoiz "Ez aurkeztua" izango.



ONLINE EBALUAZIOA/AZTERKETA (SALBUESPENEZKO EGOERAK) Ebaluazioa/azterketa aurrez aurre egin ezin bada, telematikoki egingo da. Salbuespenezko egoera baten alternatiba denez, ebaluazio/azterketa mota horrek ikasgaiaren irakasleek talde bakoitzean ezartzen dituzten egitura, gidalerroak eta berezitasunak jarraituko ditu, eta behar bezala zabalduko dira eGelaren edo irakasleen eta ikasleen artean ohikoak diren beste online komunikazio-kanal batzuen bidez. Azterketa ofizialaren eguna/ordua, beti bezala, ikastetxeak bere egutegi ofizialean adierazitakoa izango da.



= = = Kopia = = = =

Indarrean dagoen araudiaren 11.3 artikuluan ezarritako irizpideei jarraitzen zaie. Ariketaren bat iruzurrez egiteak "etendura" esan nahiko du, dagokion erantzukizunari kalterik egin gabe.

Nahitaez erabili beharreko material guztia ikasgaiaren eGela Plataforma Birtualean (UPV/EHU) dago eskuragarri.

Oinarrizko bibliografia

Russell, S.; Norvig, P. (2003): Inteligencia Artificial - Un Enfoque Moderno (2ª ed.). Prentice Hall Hispanoamericana

Nilsson, N. (2001): Inteligencia Artificial - Una Nueva Síntesis. McGraw-Hill

Rich, E.; Knight, K. (1994): Inteligencia Artificial (2ª ed.). McGraw-Hill

Ana Mas (2005) Agentes Software y Sistemas Multiagente, Pearson Educación.

Gehiago sakontzeko bibliografia

Luger, G. F., Stubblefiel, W.A. "Artificial Intelligence and the Desing of Expert Systems". The Benjamin/cummings Publishing Company. Ed. 1993.
Norvig, P. "Paradigms of Artificial Intelligence Programming: Case Studies in Common Lisp", Morgan Kaufmann Publishers, 1992.
Steel, G. "Common Lisp: The language". Ed. Digital Press, 1984.
Winston, H.P.. "Lisp". Ed. Addison-Wesley, 1989.
Giarritano, J., Riley, G., PWS PC "Sistemas Expertos. Principios y Programación", Thomson 2001.
CLIPS Version 6.22. User's Guide & Reference Manual. NASA L.B. Johnson Space Center, 2004.

Aldizkariak

'Inteligencia Artificial', Revista Iberoamericana de IA.
AI in the News (Servicio de AAAI)
Journal of Artificial Intelligence Reseach (JAIR).
Cognitive Systems Research (Elsevier).
Artificial Intelligence