Última actualización: 17/02/2014

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Especialización: Inteligencia Artificial

Descripción

La Inteligencia Artificial es la disciplina que permite la resolución de problemas automáticamente, incluyendo la capacidad de realimentación y adaptación y las nuevas formas de computación. En este bloque se dará una panorámica de la IA, desde sus aspectos más clásicos, como la planificación, el aprendizaje o la programación, a los más avanzados: sistemas multiagente, técnicas bioinspiradas o computación no convencional.

Objetivo

Los principales objetivos de este perfil son: Estudiar técnicas del campo de la Inteligencia Artificial para resolver problemas complejos, Analizar técnicas que permiten la adaptación automática de los sistemas computacionales y entender los problemas abiertos en algunos campos de la Inteligencia Artificial que pueden dar lugar a tesis doctorales.

Asignaturas

Las asignaturas o cursos de doctorado se han elegido teniendo en cuenta la experiencia tanto docente como investigadora de los profesores del grupo de investigación. Este perfil está formado por 6 asignaturas de 3 créditos cada una de ellas. Previamente, se impartirá a los alumnos una asignatura introductoria al perfil, de 1 Crédito de carga docente. Dicha asignatura se denomina Panorámica Actual de la Inteligencia Artificial. Las asignaturas del perfil son las siguientes:

  • Técnicas de inteligencia artificial con inspiración biológica
  • Planificación automática
  • Agentes y sistemas multiagente
  • Computación no convencional
  • Programación automática
  • Modelado, simulación y optimización

Líneas de investigación

De cara al segundo año del alumno, el denominado período investigador, dentro de este perfil, se proponen las siguientes áreas de investigación, que se agrupan en dos líneas de carácter más general:

  • Aprendizaje automático
    Profesores: Daniel Borrajo Millán, Araceli Sanchis de Miguel, José Manuel Molina,  Pedro Isasi Viñuela

      Temas propuestos:

  • Aprendizaje de conocimiento de control para sistemas de planificación de tareas
  • Automática
  • Integración de aprendizaje por refuerzo con planificación deliberativa
  • Aprendizaje con conjuntos de clasificadores
  • Técnicas de Análisis de Datos Avanzadas
  • Sistemas de aprendizaje bioinspirados

 

  • Sistemas Inteligentes
    Profesores: Daniel Borrajo Millán, Araceli Sanchis de Miguel, José Manuel Molina,  Pedro Isasi Viñuela

      Temas propuestos:

  • Integración de planificación de tareas con planificación basada en tiempos y recursos
  • Sistemas inteligentes en entornos dinámicos
  • Aplicaciones de la computación evolutiva
  • Aplicaciones de los sistemas multiagente en comercio electrónico
  • Sistemas de recomendación
  • Seguridad en Sistemas de agentes
  • Coordinación de sensores en problemas de vigilancia
  • Optimización de sistemas en problemas de ingeniería
  • Planificación de operaciones en aeropuertos
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