Guía Docente 2018/2019

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Universidad Católica San Antonio de Murcia - Tlf: (+34) 968 27 88 00 [email protected] - www.ucam.edu

Ingeniería del Conocimiento

Knowledge Engineering

Grado en Ingeniería Informática

Presencial

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Ingeniería del Conocimiento

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José Luis Abellán Miguel - Tlf: (+34) 968 27 88 00 - [email protected]

Índice

Ingeniería del Conocimiento ... 3

Breve descripción de la asignatura ... 3

Requisitos Previos ... 3

Objetivos de la asignatura ... 4

Competencias ... 4

Competencias transversales ...4 Competencias específicas ...4

Metodología ... 6

Temario ... 6

Programa de la enseñanza teórica ...6

Programa de la enseñanza práctica ...7

Relación con otras materias ... 8

Sistema de evaluación ... 8

Bibliografía ... 9

Bibliografía básica ...9

Bibliografía complementaria ...9

Web relacionadas ... 9

Recomendaciones para el estudio y la docencia ... 10

Material necesario ... 10

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Ingeniería del Conocimiento

Módulo: Ingeniería del Software.

Materia: Ingeniería aplicada a la empresa.

Carácter: Obligatorio.

Nº de créditos: 6

Unidad Temporal: 4º Curso – 1er_semestre

Profesor de la asignatura: José Luis Abellán Miguel (web profesorado)

Email: [email protected]

Horario de atención a los alumnos/as: Viernes de 9:00 a 10:00. Fuera de este horario se pueden

atender tutorías a petición del alumno. Preferiblemente se pedirán las citas por el campus virtual, pero se puede poner también por correo electrónico.

Profesor coordinador de curso: Fernando Terroso Sáenz

Profesor coordinador de módulo: José Luis Abellán Miguel

Breve descripción de la asignatura

Esta asignatura ofrece nuevos enfoques para el modelado de sistemas basados en conocimiento. Se estudia y aplica una metodología para la representación del conocimiento en sistemas complejos. Se potencia una visión eminentemente práctica de la materia, a partir del modelado parcial de un sistema basado en conocimiento. Por otra parte, se estudian los fundamentos de la Web semántica y se utilizan las ontologías como modelo de representación del conocimiento.

Brief Description

This course offers new approaches to model knowledge-based systems. An specific methodology for knowledge representation is studied and applied. An eminently practical vision of the matter is powered. A partial modeling of a knowledge-based system is carried out. On the other hand, the course explores the foundations of the Semantic Web. Ontologies are used to knowledge representation.

Requisitos Previos

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Objetivos de la asignatura

1. Adquirir los fundamentos teóricos relacionados con la Ingeniería del Conocimiento así como los aspectos prácticos para el desarrollo de Sistemas Basados en el Conocimiento. Se propone una perspectiva global, científica, metodológica y práctica de la resolución de problemas de esta área de conocimiento, ilustrando su uso en casos reales de interés como sistemas de diagnóstico médico, interfaces de lenguaje natural, personalización y planificación inteligente de servicios en Internet, etc.

2. Comprender la naturaleza, limitaciones, y aplicaciones viables de los sistemas basados en el conocimiento.

3. Utilizar, de manera efectiva, entornos de desarrollo de sistemas basados en el conocimiento.

4. Ser capaz de construir sus propios sistemas de razonamiento, dando una visión más práctica y de implementación de la Ingeniería del Conocimiento.

Competencias

Competencias transversales

1. Capacidad de análisis y síntesis.

2. Capacidad de resolución de problemas y toma de decisiones.

3. Capacidad para trabajar en equipo y habilidades en las relaciones interpersonales. 5. Razonamiento crítico.

6. Compromiso ético. 8. Creatividad.

Competencias específicas

12. Aprender de manera autónoma nuevos conocimientos y técnicas adecuadas para la concepción, el desarrollo o la explotación de sistemas informáticos.

13. Comunicar de forma efectiva, tanto por escrito como oral: conocimientos, procedimientos, resultados e ideas relacionadas con las TIC y, concretamente de la Informática, conociendo su impacto socioeconómico.

15. Concebir y llevar a cabo proyectos informáticos utilizando los principios y metodologías propios de la ingeniería.

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16. Diseñar, desarrollar, evaluar y asegurar la accesibilidad, ergonomía, usabilidad y seguridad de los sistemas, aplicaciones y servicios informáticos, así como de la información que proporcionan, conforme a la legislación y normativa vigentes.

19. Concebir, desarrollar y mantener sistemas y aplicaciones software empleando diversos métodos de ingeniería del software y lenguajes de programación adecuados al tipo de aplicación a desarrollar manteniendo los niveles de calidad exigidos.

21. Proponer, analizar, validar, interpretar, instalar y mantener soluciones informáticas en situaciones reales en diversas áreas de aplicación dentro de una organización.

22. Concebir, desplegar, organizar y gestionar sistemas y servicios informáticos en contextos empresariales o institucionales para mejorar sus procesos de negocio, responsabilizándose y liderando su puesta en marcha y mejora continua, así como valorar su impacto económico y social.

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Metodología

Metodología Horas Horas de trabajo presencial Horas de trabajo no presencial Clases en el aula 19,2 60 horas (40%) Prácticas 23,7 Evaluación 5,1 Tutorías 12 Estudio personal 27,9 90 horas (60%) Realización de ejercicios, presentaciones,

trabajos y casos prácticos

42,6 Actividades de aprendizaje virtual 9 Lecturas recomendadas y búsqueda

de bibliografía 10,5

TOTAL 150 60 90

Temario

Programa de la enseñanza teórica

Tema 1. Introducción a la Ingeniería del Conocimiento y CommonKADS 1. Concepto de Ingeniería del Conocimiento

2. Características básicas de los sistemas basados en conocimiento 3. Representación del conocimiento

4. Introducción a CommonKADS Tema 2. Modelado contextual (análisis preliminar)

1. Modelado del contexto

2. Modelado de tareas y agentes Tema 3. Modelado conceptual (análisis)

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1. Modelado del conocimiento 2. Conocimiento del dominio 3. Conocimiento sobre inferencias. 4. Conocimiento sobre tareas. Tema 4. Sistemas basados en reglas

1. Generalidades de los sistemas basados en reglas

2. Componentes básicos: base de hechos, base de conocimiento, motor de inferencias 3. Inferencias: encadenamiento hacia delante, encadenamiento hacia atrás

4. Reversibilidad 5. Equiparación

6. Resolución de conflictos Tema 5. Modelado de las comunicaciones

1. Plan de comunicaciones 2. Diagrama de diálogo 3. Transacciones

4. Intención de los mensajes. Tema 6. Modelado del sistema (diseño)

1. Principios de diseño

2. Tránsito del análisis al diseño

3. Principio de diseño con conservación de la estructura Tema 7. Ontologías y Web semántica

1. Generalidades de la Web Semántica 2. Concepto de ontología

3. Servicios Web Semánticos

4. Tecnologías para el desarrollo de la Web Semántica: XML, RDF RDFS, OWL

Programa de la enseñanza práctica

Por cada uno de los temas teóricos se llevarán a cabo varias actividades prácticas:

Práctica 1. Modelado contextual de un sistema basado en conocimiento.

Práctica 2. Modelado conceptual.

Práctica 3. Modelado de las comunicaciones.

Práctica 4. Especificación del modelado de conocimiento del sistema utilizando formalismos de la

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Relación con otras materias

Ingeniería de Software I y II, Soluciones Informáticas para la Empresa, Inteligencia Artificial

Sistema de evaluación

- Primera prueba parcial: 30% del total de la nota.

- Prueba final: 30% del total de la nota.

- Prácticas: 40% del total de la nota.

 Practica 1: Metodología CommonKADS (60%)

 Práctica 2: Creación Ontología Protègè (40%)

El alumno superará la asignatura cuando la media ponderada sea igual o superior a 5 puntos y tenga una nota de, al menos, 4 puntos en todas las partes que componen el sistema de evaluación cuya ponderación global sea igual o superior al 20%.

Si el alumno tiene menos de un 4 en alguna de las partes cuya ponderación sea igual o superior al 20%, la asignatura estará suspensa y deberá recuperar esa/s parte/s en la siguiente convocatoria dentro del mismo curso académico. La/s parte/s superada/s en convocatorias oficiales (Febrero/Junio) se guardarán para las sucesivas convocatorias que se celebren en el mismo curso académico.

En caso de que no se supere la asignatura en la Convocatoria de Septiembre, no contarán las partes aprobadas para sucesivos cursos académicos.

El sistema de calificaciones (RD 1.125/2003. de 5 de septiembre) será el siguiente:

0-4,9 Suspenso (SS) 5,0-6,9 Aprobado (AP) 7,0-8,9 Notable (NT) 9,0-10 Sobresaliente (SB)

La mención de “matrícula de honor” podrá ser otorgada a alumnos que hayan obtenido una calificación igual o superior a 9,0. Su número no podrá exceder del 5% de los alumnos matriculados en una materia en el correspondiente curso académico, salvo que el número de alumnos matriculados sea inferior a 20, en cuyo caso se podrá conceder una sola matrícula de honor.

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Bibliografía

Bibliografía básica

Alonso A, Guijarro B, Lozano A, Palma JT, Taboada MJ. Ingeniería del Conocimiento. Aspectos Metodológicos. PEARSON Prentice Hall, 2004.

Pineda I.H., Somodevilla, M.J., Pérez de C. M.C. Web semántica: ontologías geográficas, problemas y soluciones. EAE, 2015.

Palma J.T., Marín, R. Inteligencia Artificial. Técnicas, métodos y aplicaciones. Mc GrawHill, 2008.

Pajares G. Inteligencia Artificial e Ingeniería del Conocimiento. Ra-Ma. 2005.

Bibliografía complementaria

Molina M. Métodos de Resolución de Problemas: Aplicación al Diseño de Sistemas Inteligentes (4ª Edición). Servicio de Publicaciones de la Facultad de Informática, Universidad Politécnica de Madrid, 2006.

Nils J. Nilsson. Inteligencia Artificial. Una nueva síntesis. McGraw-Hill, 2001.

Gómez A, Juristo N, Montes C, Pazos J. Ingeniería del Conocimiento. Centro de Estudios Ramón Areces, 1997.

Frost R. Bases de Datos y Sistemas Expertos. Ingeniería del Conocimiento. Díaz de Santos, 1989.

Stefik M. Introduction to Knowledge Systems. Editorial Morgan Kaufmann, 1995. Gómez A, Fernández M, Corcho O. Ontological Engineering. Springer-Verlag, 2003.

RUSSELL, S. y NORVIG, P. Inteligencia Artificial: Un enfoque moderno. Prentice Hall, 1995 (traducido en Prentice Hall Hispanoamericana, 1996).

Web relacionadas

Web semántica: (http://www.w3.org/standards/semanticweb/) Metodología CommonKADS: www.commonkads.uva.nl

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Recomendaciones para el estudio y la docencia

La asignatura requiere un seguimiento continuo por parte del alumno, ya que el contenido de cada tema se basa en el de los temas anteriores. Por ello, se recomienda estudiar conforme se desarrollen los contenidos, comprender los ejemplos que se suministren y realizar los ejercicios propuestos.

La metodología de estudio más aconsejable para todo el temario es la de la lectura-estudio de los apuntes elaborados por el equipo docente, y del estudio-resolución de problemas y ejercicios resueltos. También es interesante la lectura de los textos complementarios o de apoyo.

Para el desarrollo exitoso de la asignatura se hace necesario seguir las indicaciones suministradas mediante el campus virtual, así como el cumplimiento de las fechas de entrega de cada tarea.

Material necesario

Aplicaciones

Para las prácticas de la asignatura se necesitará utilizar algún editor de texto tipo Microsoft Office-Word, OpenOffice-Writer o similar para completar los distintos formularios CommonKADS.

Protègè 4.3: Herramienta para creación de ontologías disponble gratuitamente en el siguiente

enlace: (http://protege.stanford.edu/download/protege/4.3/installanywhere/Web_Installers/)

Material Didáctico

Además de la bibliografía recomendada en esta guía docente (básica y complementaria), en el apartado de Recursos del Campus Virtual, el estudiante dispondrá de recursos adicionales que le servirán de apoyo al proceso de aprendizaje. Dicho material se ofrecerá organizado por temas, de acuerdo con la organización de contenidos detallada anteriormente. Concretamente se pondrán a disposición del alumno los siguientes recursos:

 Apuntes sobre cada tema, indicando conceptos relevantes y ejemplos de uso.

 Enlaces de interés que permitan la ampliación de información sobre los temas

 Ejemplos de modelado CommonKADS donde se ilustre cómo aplicar la metodología.

 Ejercicios para practicar los conocimientos tratados en cada tema.

Tutorías

En la asignatura se establecen los siguientes mecanismos de tutorización:

 Sesiones de tutorías: en el horario de atención de los alumnos semanal indicado

anteriormente, el profesor atenderá dudas de los alumnos de forma presencial o por vía telefónica. En la medida de lo posible, dada la naturaleza de los contenidos impartidos, se recomienda que los alumnos opten por la tutorización presencial pues facilita la atención y resolución de dudas planteadas sobre los programas desarrollados.

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Mensajes privados a través del Campus Virtual: se atenderán dudas puntuales planteadas a

través de la herramienta del Campus Virtual “Mensajes Privados”. Este tipo de tutorización se realizará diariamente, con un compromiso de respuesta en menos de 48 horas lectivas desde la recepción del mismo.