Los Sistemas Basados en el Conocimiento (SBC) constituyen uno de los campos más conocidos de la Inteligencia Artificial. En él se tratan problemas difíciles y no estructurados del mundo real que son lo suficientemente complejos como para requerir una experiencia humana considerable para su solución.

La asignatura de este mismo nombre es una optativa del Grado de Ingeniería Informática que se ubica en las áreas de Computación y Sistemas Inteligentes. Su desarrollo se enfoca desde la Ingeniería del Conocimiento y estudia las herramientas y métodos de Inteligencia Artificial simbólica para el diseño y desarrollo de este tipo de sistemas.

Su desarrollo complementa los contenidos de la asignatura Inteligencia Artificial, por lo que es deseable haberla cursado previamente para estar familiarizado con las técnicas básicas de representación del conocimiento y los métodos de inferencia.

Como resultado del aprendizaje de esta asignatura el alumnado será capaz de:

-Describir las características de los Sistemas Basados en el Conocimiento, y argumentar la aplicabilidad de esta tecnología en un dominio y problema particular.



-Analizar, clasificar y estructurar el conocimiento sobre un dominio problema, obtenido de diversas fuentes, para crear una conceptualización que represente el modelo de resolución de problemas seguido en él.



-Formalizar e implementar la conceptualización de un dominio problema mediante una herramienta específica y los métodos de resolución de problemas adecuados.

Tema 1 Introducción a la Ingeniería del Conocimiento: Tipos de problemas, análisis y representación del conocimiento Metodologías



Tema 2 Identificación del problema y análisis de la factibilidad



Tema 3 Especificación de requerimientos y diseño



Tema 4 Adquisición del conocimiento y conceptualización: Proceso y técnicas de adquisición del conocimiento. Ontologías basadas en frames y OWL



Tema 5 Modelos para representar el razonamiento complejo: Representaciones del conocimiento.Representación de conocimientos de control, control de alto nivel.



Tema 6 Verificación y Validación



Tema 7 Implementación y herramientas: Estudio de un entorno híbrido de construcción de SBC e implementación de una aplicación.



Tema 8 Aplicaciones: Web semántica y reglas de negocio

Este curso se desarrolla mediante metodologías activas que requieren la participación responsable del alumnado para adquirir las competencias objetivo.



El desarrollo del temario en las clases magistrales se apoyará en ejemplos representativos y prácticas en laboratorios guiados utilizando una herramienta software adecuada. En determinados casos, el alumnado tendrá que realizar ejercicios y pequeños desarrollos prácticos, algunos de los cuales serán evaluados para la nota final.. Estas tareas se desarrollarán siguiendo una serie de hitos de control.

• Sistema de Evaluación Continua
• Sistema de Evaluación Final
• Herramientas y porcentajes de calificación:
  • Los porcentajes y tipos de evaluación se especifican en los apartados posteriores (%): 100

Hay dos tipos de evaluación CONTINUA y FINAL. En ambos tipos de evaluación de la convocatoria ORDINARIA se realizan actividades enmarcadas en una Parte PRÁCTICA (PP) y otras en una Parte TEÓRICA (PT).



Todo el alumnado se considerará por defecto en modalidad de evaluación CONTINUA. Para ello deberá realizar el seguimiento continuo de la asignatura en el marco establecido de dedicación, asistencia y realización de TODAS las actividades propuestas. El paso de evaluación CONTINUA a FINAL, se realizará bien por voluntad directa del alumnado (previa notificación en los plazos establecidos) o bien por incumplimiento de los mínimos exigidos en la evaluación CONTINUA.



El sistema de Evaluación Continua incluye diferentes mecanismos de evaluación, tal y como se describe a continuación.

-Parte teórica: De forma individual se realizará un examen escrito (40 %), cuestionarios sobre la parte teórica y laboratorios que se realizarán durante el curso (20%)

-Parte práctica: trabajos de profundización individuales realizados a lo largo del curso con un peso total del 40%.



Para aprobar según esta opción será necesario un mínimo de 4 puntos sobre 10 en el examen. Además la media ponderada de las puntuaciones obtenidas en todos los aspectos de la evaluación debe ser superior a 5.



El sistema de Evaluación Final conlleva 2 pruebas individuales:



- Trabajo práctico de profundización de cierta entidad (20 %).

- Examen escrito (80 %).



Para aprobar según esta opción será necesario un mínimo de 4 puntos en el examen. Además la media de las puntuaciones obtenidas en todos los aspectos de la evaluación no debe ser inferior a 5.



El profesorado podrá solicitar información complementaria al alumnado, para verificar el correcto desarrollo de las diferentes tareas.



RENUNCIA

Tanto en la modalidad CONTINUA como FINAL, se considerará que el alumnado renuncia a la convocatoria si no realiza el examen escrito final.

La evaluación de la convocatoria extraordinaria conlleva 2 pruebas individuales:



-Trabajo práctico de profundización de cierta entidad (20 %).

-Examen escrito (80 %).



Para renunciar a la convocatoria extraordinaria será suficiente con no presentarse al examen escrito de la misma.



Para aprobar según esta opción será necesario un mínimo de 4 puntos en el examen. Además la media de las puntuaciones obtenidas en todos los aspectos de la evaluación no debe ser inferior a 5.



El profesorado podrá solicitar información complementaria al alumnado, para verificar el correcto desarrollo de las diferentes tareas.

El material disponible en el aula virtual (eGela) de la asignatura.

Bibliografía básica

** Ingeniería del Conocimiento

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



** Ingeniería del Conocimiento. Aspectos metodológicos

A. Alonso, B. Guijarro, A. Lozano, J.T. Palma, M.J. Tabeada, Prentice Hall 2004



** Knowledge Engineering and Management. The Common KADS Methodology

G. Schreiber, H. Akkermans y otros MIT Press 2000



** Sistemas Expertos. Principios y Programación (4ª. Ed.)

J. Giarratano, G. Riley, Thomson 2005



** Expert Systems. Design and Development

J. Durkin, Macmillan P.C., 1994

Bibliografía de profundización

** CLIPS Version 6.30 User's Guide & Reference Manual
J.C. Giarratano, 2007

** Jess in Action
Ernest Friedman-Hill, Manning Publications (2003)

** Ontological Engineering".
Asunción Gómez, M. Fernández, Oscar Corcho. Editorial Springer-Verlag, 2003.

** Introduction to Expert Systems (3rd Ed)
P. Jackson, Addison-Wesley PC., 1999

** Desarrollo de Sistemas Basados en el Conocimiento
J.Carbó, J.M. Molina, R. Martínez. , Ed. Sanz y Torres 2005

Revistas

**Artificial Intelligence Elsevier Science.
http://www.elsevier.com/wps/find/journaldescription.cws_home/505601/description#description

**Knowledge-Based Systems Elsevier Science.
http://www.elsevier.com/wps/find/journaldescription.cws_home/525448/description#description

**Knowledge Engineering Review
http://journals.cambridge.org/action/displayJournal?jid=KER

**Expert Systems with Applications
http://www.journals.elsevier.com/expert-systems-with-applications/

Direcciones web

CLIPS: http://clipsrules.sourceforge.net/

JESS: http://herzberg.ca.sandia.gov/jess/

Common Kads: http://www.commonkads.uva.nl/

AEPIA: Asociación Española para la Inteligencia Artificial
http://www.aepia.org/

AAAI: Association for the Advancement of Artificial Intelligence
http://www.aaai.org/home.html

ACM Special Interest Group SIGART
http://sigart.acm.org

Demos: http://www.exsys.com/demomain.html
http://www.expertise2go.com/webesie
http://easydiagnosis.com/