22-23 GRADO EN INGENIERÍA EN TECNOLOGÍAS DE LA INFORMACIÓN CUARTO CURSO GUÍA DE ESTUDIO COMPLETA INGENIERÍA Y GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO CÓDIGO 71024010 CÓDIGO 71024010 22-23 INGENIERÍA Y GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO INGENIERÍA Y GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO CÓDIGO 71024010 ÍNDICE PRESENTACIÓN Y CONTEXTUALIZACIÓN REQUISITOS Y/O RECOMENDACIONES PARA CURSAR LA ASIGNATURA EQUIPO DOCENTE HORARIO DE ATENCIÓN AL ESTUDIANTE TUTORIZACIÓN EN CENTROS ASOCIADOS COMPETENCIAS QUE ADQUIERE EL ESTUDIANTE RESULTADOS DE APRENDIZAJE CONTENIDOS METODOLOGÍA PLAN DE TRABAJO SISTEMA DE EVALUACIÓN BIBLIOGRAFÍA BÁSICA BIBLIOGRAFÍA COMPLEMENTARIA RECURSOS DE APOYO Y WEBGRAFÍA GLOSARIO UNED 2 CURSO 2022/23 INGENIERÍA Y GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO Nombre de la asignatura Código Curso académico Departamento Título en que se imparte Curso Periodo Tipo Nº ETCS Horas Idiomas en que se imparte CÓDIGO 71024010 INGENIERÍA Y GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO 71024010 2022/2023 INTELIGENCIA ARTIFICIAL GRADO EN INGENIERÍA EN TECNOLOGÍAS DE LA INFORMACIÓN CUARTO CURSO SEMESTRE 1 OBLIGATORIAS 6 150.0 CASTELLANO PRESENTACIÓN Y CONTEXTUALIZACIÓN La revolución tecnologica que vivimos en nuestros días ha dado origen a un cambio de paradigma en la sociedad, se habla frecuentemente que pasamos de la sociedad de la información a la sociedad del conocimiento. Y es en este ámbito que el conocimento ha adquirido particular relevancia, al convetirse en un factor estratégico que permite solucionar problemas basandose en la experiencia, en el expertise adquirido por una organización o empresa, bien en la acumulación de datos que recogen un conocimiento que habrá que hacer explícito, bien en la experiencia y conocimiento de expertos, y que también habrá que hacer explícito. Y es una posesión, por tanto, valiosísima, que conviene gestionar de forma eficiente. Así, en esta asignatura se estudia cómo se construyen sistemas que automáticamente hagan uso de este conocimiento para apoyar la labor humana en múltiples campos y organizaciónes (estamos en el ámbito de las tecnologías de la información pero también de la Inteligencia Artificial), cómo se adquiere el conocimiento, fuentes de conocimiento, cómo se representa, cómo se implementa, cómo se gestiona eficientemente, cómo se valora adecuadamente. Estos son los objetivos de la asignatura. Esta asignatura se integra en la materia "Gestión Avanzada de la Información y del Conocimiento" que estudia un tema tan propio de las tecnologías de la información como es la gestión de la información y, muy particularmente, del conocimiento. Aquí las tecnologías de la información se insertan con la Inteligencia Artificial, con el objetivo de hacer computable el conocimiento de un experto humano, de una organización, explícito o implícito, determinista o probabilístico, para hacer un uso eficiente y apoyar las decisiones de un responsable o de una organización. Así el estudio de la materia ha arrancado con "Fundamentos de Inteligencia Artificial" en el tercer curso del grado, y aquí, esta asignatura coincide temporalmente, en el cuarto curso, con "Modelos Probabilistas y Análisis de las Decisiones". No es posible hoy en día, hablar de tecnologías de la información sin hablar de sistemas de apoyo a la decisión y sin valorar adecuadamente la importancia del conocimiento, su ingeniería y su gestión. El estudio de la asignatura “Tecnología Web” del 3er curso, ha proporcionado los fundamentos necesarios particularmente para el último tema de los contenidos, pero también para situarse en el concepto la información distribuida y en las tecnologías que proporcionan los servicios necesarios para añadir la componente “semántica” que propone ese tema, y permitirán conjuntamente una gestión distribuida del conocimiento en la web. UNED 3 CURSO 2022/23 INGENIERÍA Y GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO CÓDIGO 71024010 REQUISITOS Y/O RECOMENDACIONES PARA CURSAR LA ASIGNATURA Se recomienda haber cursado antes las asignaturas Fundamentos de Inteligencia Artificial y Tecnología Web. EQUIPO DOCENTE Nombre y Apellidos Correo Electrónico Teléfono Facultad Departamento RAFAEL MARTINEZ TOMAS (Coordinador de asignatura) [email protected] 91398-7242 ESCUELA TÉCN.SUP INGENIERÍA INFORMÁTICA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Nombre y Apellidos Correo Electrónico Teléfono Facultad Departamento OLGA CRISTINA SANTOS MARTIN-MORENO [email protected] 91398-9388 ESCUELA TÉCN.SUP INGENIERÍA INFORMÁTICA INTELIGENCIA ARTIFICIAL HORARIO DE ATENCIÓN AL ESTUDIANTE La sección de foros del curso virtual de la asignatura está pensada para que el alumno puede plantear cualquier duda sobre contenidos de la misma. Es un mecanismo más adecuado que el e-mail para plantear dudas de este tipo, pues esa misma respuesta puede ser de utilidad a otros alumnos. Existe también un horario de guardia en el que el equipo docente puede atender presencial o telefónicamente al alumno. Dicho horario es el siguiente: - Horario de Guardias: Martes (lectivos), de 15.00-19.00 hrs. Se indican a continuación los datos de contacto del equipo docente: Rafael Martínez Tomás Dpto. de Inteligencia Artificial (Despacho: 3.15) E.T.S.I. Informática (UNED) C/ Juan del Rosal, n. 16 28040 Madrid (Españaa) Tfno.: +34 91 3987242 Correo-e: [email protected] Horario de Atención al Estudiante: Martes y Miercoles de 10 a 14 h UNED 4 CURSO 2022/23 INGENIERÍA Y GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO CÓDIGO 71024010 TUTORIZACIÓN EN CENTROS ASOCIADOS En el enlace que aparece a continuación se muestran los centros asociados y extensiones en las que se imparten tutorías de la asignatura. Estas pueden ser: • Tutorías de centro o presenciales: se puede asistir físicamente en un aula o despacho del centro asociado. • Tutorías campus/intercampus: se puede acceder vía internet. Consultar horarios de tutorización de la asignatura 71024010 COMPETENCIAS QUE ADQUIERE EL ESTUDIANTE El estudio de esta asignatura participa en la adquisición de las siguientes competencias, incluidas, por supuesto, en el listado de competencias adquiridas en la titulación (memoria de verificación del título): Competencias Generales • G.1: Competencias de gestión y planificación: Iniciativa y motivación. Planificación y organización (establecimiento de objetivos y prioridades, secuenciación y organización del tiempo de realización, etc.). Manejo adecuado del tiempo. • G.2: Competencias cognitivas superiores: selección y manejo adecuado de conocimientos, recursos y estrategias cognitivas de nivel superior apropiados para el afrontamiento y resolución de diversos tipos de tareas/problemas con distinto nivel de complejidad y novedad: Análisis y Síntesis. Aplicación de los conocimientos a la práctica Resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos. Pensamiento creativo. Razonamiento crítico. Toma de decisiones. • G.4: Competencias de expresión y comunicación (a través de distintos medios y con distinto tipo de interlocutores). • G.5: Competencias en el uso de las herramientas y recursos de la Sociedad del Conocimiento: Manejo de las TIC. Competencia en la búsqueda de información relevante. Competencia en la gestión y organización de la información. Competencia en la recolección de datos, el manejo de bases de datos y su presentación. Competencias Específicas • BC.1: Capacidad para diseñar, desarrollar, seleccionar y evaluar, aplicaciones y sistemas informáticos, asegurando su fiabilidad, seguridad y calidad, conforme a los principios éticos y a la legislación y normativa vigente. • BC.6: Conocimiento y aplicación de los procedimientos algorítmicos básicos de las tecnologías informáticas para diseñar soluciones a problemas, analizando la idoneidad y complejidad de los algoritmos propuestos. UNED 5 CURSO 2022/23 INGENIERÍA Y GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO CÓDIGO 71024010 • BC.7: Conocimiento, diseño y utilización de forma eficiente de los tipos y estructuras de datos más adecuados a la resolución de un problema. • BC.8: Capacidad para analizar, diseñar, construir y mantener aplicaciones de forma robusta, segura y eficiente, eligiendo el paradigma y los lenguajes de programación más adecuados. • BC.13: Conocimiento y aplicación de las herramientas necesarias para el almacenamiento, procesamiento y acceso a los Sistemas de Información, incluidos los basados en web. • BC.15: Conocimiento y aplicación de los principios fundamentales y técnicas básicas de los sistemas inteligentes y su aplicación práctica. • BTEsi.6 Capacidad para comprender y aplicar los principios y las técnicas de gestión de la calidad y de la innovación tecnológica en las organizaciones. RESULTADOS DE APRENDIZAJE Los resultados que se pretenden alcanzar con el estudio de esta asignatura, siguiendo la notación usada en la memoria de verificación del título por ANECA, son: RA4. Conocer las metodologías actuales de desarrollo de Sistemas Basados en el Conocimiento RA5. Saber desarrollar Sistemas Basados en el Conocimiento RA6. Saber representar el conocimiento de un dominio mediante ontologías y reutilizar dicho conocimiento CONTENIDOS Tema 1. Introducción a Sistemas Basados en el Conocimiento (SBCs). 1. Concepto de SBC. 2. Perspectiva histórica. Representación del conocimiento. 3. Características de un SBC. Estructura. Componentes básicos 4. Técnicas clásicas de representación del conocimiento. Sistemas Basados en Reglas. Se facilitará la información necesaria en el espacio virtual del curso. Tema 2. Construcción de SBCs (en Clips). 1. Introducción a Clips. Entorno de trabajo. 2. Componentes del lenguaje 3. Reglas y comparación de patrones UNED 6 CURSO 2022/23 INGENIERÍA Y GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO CÓDIGO 71024010 4. Entrada y salida de datos. 5. Mantenimiento de la verdad. 6. Prioridad y control. La agenda. 7. Programación procedimental en Clips. 8. Una forma de tratar la incertidumbre en Clips, factores Mycin. 9. Árboles de decisión 10. Un motor de encadenamiento hacia atrás. 11. Orientación a Objetos en Clips Se facilitará la información necesaria en el espacio virtual del curso. Tema 3. Introducción a la Ingeniería del Conocimiento y CommonKADS. 1. Adquisición del conocimiento. 2. Metodología CommonKADS. 3. Construcción de SBCs de acuerdo a CommonKADs. 4. Componentes reutilizables: Librería de tareas y métodos de resolución de problemas. Se facilitará la información necesaria en el espacio virtual del curso. Tema 4. Ontologías. 1. Introducción: Definición, Componentes, tipologías, usos. 2. Una metodología para el desarrollo de ontologías 3. Cómo construir una ontología: herramientas y lenguajes. Se facilitará la información necesaria en el espacio virtual del curso. Tema 5. Evaluación de SBCs. 1. Verificación de sistemas inteligentes. 2. Validación de sistemas inteligentes. Métodos cuantitativos de validación. 3. Síntesis metodológica de validación. Se facilitará la información necesaria en el espacio virtual del curso. Tema 6. Gestión del conocimiento. 1. Introducción UNED 7 CURSO 2022/23 INGENIERÍA Y GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO CÓDIGO 71024010 2. El ciclo de la gestión del conocimiento 3. Modelos de gestión del conocimiento 4. Plataformas, Tecnologías y Recursos para la Gestión del Conocimiento. 5. Gestión distribuida del conocimiento. Se facilitará la información necesaria en el espacio virtual del curso. Tema 7. Gestión del Conocimiento en la Web. 1. Introducción. La web y el conocimiento. Web Semántica. 2. Introducción a las Tecnologías semánticas. 1. El lenguaje RDF y su definición de tripletas 2. La ampliación a RDFS, para representar conocimiento ontológico¿ 3. El lenguaje estándar SPARQL 3. Linked Data. Se facilitará la información necesaria en el espacio virtual del curso. METODOLOGÍA El estudiante trabajará los contenidos teórico-prácticos utilizando la guía de estudio, el texto base, los apuntes, los ejercicios resueltos y el material complementario. El contenido se organiza en temas y actividades. Su seguimiento y ordenado cumplimiento aseguran la adquisición de las competencias propias de la asignatura, que se confirma con la calificación positiva de las actividades de evaluación, incluida la prueba escrita presencial. Los guiones de las citadas actividades evaluables estarán disponibles en el curso virtual de la asignatura. Básicamente, el contenido de dichas actividades estará relacionado con el desarrollo de SBCs, del modelado del conocimiento experto y el uso de tecnologías de la web semántica como SparQL. PLAN DE TRABAJO En el cómputo de horas se incluyen el tiempo dedicado a las horas lectivas, horas de estudio, tutorías, seminarios, trabajos, prácticas o proyectos, así como las exigidas para la preparación y realización de exámenes y evaluaciones. BLOQUE: I. Sistemas Basados en el Conocimiento - 30 Horas En este se presenta el concepto SBC, fundamentalmente desde la separación del conocimiento del mecanismo de aplicación de ese conocimiento o mecanismo inferencial, esto es, aplicar el mecanismo inferencial al conocimiento y a las evidencias disponible, hechos o afirmaciones del contexto, permite inferir nuevos hechos, hacer nuevas UNED 8 CURSO 2022/23 INGENIERÍA Y GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO CÓDIGO 71024010 afirmaciones. Esta estructura que aísla el conocimiento, y lo hace independiente y explícito, es el eje central de la Ingeniería del Conocimiento. Así, el bloque comienza diferenciando muy claramente este tipo de software, se introduce también históricamente y conceptualmente. Se dan las características más importantes, las áreas o tipos de tareas donde es más adecuado. Se introduce un tipo particular, y quizá más evidente, de SBC que es el sistema basado en reglas (SBR). Aquí el formato para la representación del conocimiento es la regla if-then. Se dan sus principales características y los mecanismos inferenciales asociados. En esta parte hay un solapamiento evidente, pero necesario, con la asignatura de 2do. “Fundamentos de IA”. Pero hay que “recordar” estos contenidos fundamento o base para comprender adecuadamente los contenidos posteriores. Y el bloque continúa con el estudio de un caso particular de herramienta para construir SBR, denominada Clips. Es la herramienta o lenguaje más extendido académicamente para el aprendizaje y estudio de los SBRs. Se describe el lenguaje y su entorno, qué tipos de problemas son los adecuados, pero también la “forma” de programar, la forma de resolver determinados problemas que son recurrentes como componentes de problemas más grandes. Y la forma de programar más eficiente y más coherentes con los fundamentos y objetivos del paradigma. El material de estudio, aparte de apuntes, aporta ejercicios resueltos en Clips y ejercicios sin resolver. La práctica obligatoria es un ejercicio de aprendizaje necesario. Un lenguaje no se consigue asimilar hasta que no se lleva a la práctica para resolver problemas adecuados y en los que el alumno puede autocomprobar su grado de entrenamiento. Orientaciones para el estudio Tema 1. Introducción a los Sistemas Basados en el Conocimiento • Lectura y estudio de las secciones y apuntes del material docente correspondientes a este tema (Capítulo 3, Sección 19.3, y apuntes). Todo este material introduce el concepto de SBC, tanto históricamente como sus principales características como paradigma, sus ventajas y sus inconvenientes. • Realización del cuestionario de autoevaluación. Tema 2. Construcción de SBCs (en Clips). • Lectura y estudio de los apuntes del material docente correspondientes a este tema. Son apuntes que acompañan al alumnos en el estudio de la construcción de SBCs en Clips. No solamente en la arquitectura del sistema y en las principales construcciones, sino en la forma de proceder, de aplicar correctamente el paradigma de reglas y de orientación a objeto. • Lectura y estudio de ejercicios prácticos en Clips resueltos. • Resolución de ejercicios prácticos en Clips resueltos, como ejercicio de autocomprobación. • Resolución de ejercicios prácticos en Clips no resueltos. Actividad para el debate en los foros. UNED 9 CURSO 2022/23 INGENIERÍA Y GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO CÓDIGO 71024010 •Resolución de la actividad obligatoria, consistente en la realización de uno o varios casos práctico según el enunciado proporcionado por el equipo docente. Este caso práctico puede ser la actividad más exigente del curso puesto que se pretende que el alumno muestre soltura en Clips, que ha comprendido el paradigma, que sabe utilizar Clips para resolver problemas con los métodos más adecuados y más propios del paradigma. Es una preparación esencial para la prueba presencial. Resultados de aprendizaje Los resultados de aprendizaje de este bloque tienen que ver fundamentalmente con el RA5 (según la terminología de la memoria de verificación) “Saber desarrollar Sistemas Basados en el Conocimiento”, que en este apartado podemos descomponer en: RA5.1. El alumno conoce el concepto de SBC, su estructura, sus características y sabe diferenciarlo de otro tipo de software RA5.2. El alumno sabe desarrollar ejemplos y ejercicios en un lenguaje orientado a reglas, y sabe cómo resolver problemas con este lenguaje de una forma eficiente y adecuada al paradigma. BLOQUE: II. Ingeniería del Conocimiento. - 20 Horas La ingeniería del Conocimiento es el conjunto de técnicas y metodologías para la construcción de SBCs. El bloque comienzo planteando la necesidad de esta ingeniería, la necesidad de ingenierizar el desarrollo de SBCs, lo que históricamente no fue inmediato, y cuáles son los aspectos/necesidades metodológicos más relevantes que surgieron en la evolución de los SBCs, al llegar a tener que copar con grandes bases de conocimiento desde unos primeros pasos de pequeños prototipos de laboratorio. El bloque continua particularizando estos principios metodológicos en CommonKads, que se ha convertido en la metodologías más extendida, principalmente en Europa, y la que más fielmente recoge esos principios. Dentro de las especificaciones de CommonKads, que abarca todo el ciclo de desarrollo de Software, se presta especial atención al modelo de pericia, puesto que es el más especializado en el modelado del conocimiento. La idea fundamental de este modelo es diferenciar el conocimiento. Según CK podemos distinguir un conocimiento del dominio, un conocimiento inferencial y un conocimiento de tareas. La segunda gran idea es la de reutilización del conocimiento. Para ello se propone una representación de los tres tipos de conocimiento independiente del lenguaje o sistema, pero también independientes unos de otros, de tal forma que un modelo del conocimiento del dominio sea reutilizable para otros tipos de procesos inferenciales o de tareas. Esto requerirá en un caso de aplicación determinados acoplamientos, ajustes o enlaces de unos componentes con otros. Orientaciones para el estudio UNED 10 CURSO 2022/23 INGENIERÍA Y GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO CÓDIGO 71024010 Tema 3. Introducción a la Ingeniería del Conocimiento y CommonKADS. • Lectura y estudio de las secciones y apuntes del material docente correspondientes a este tema (Capítulo 19, ampliado con apuntes). Todo este material introduce la necesidad de la ingenierízación en la construcción de SBCs, de una metodología específica para este tipo de desarrollos software, y en particular introduce KADS, haciendo especial énfasis en el modelado de pericia. • Lectura y estudio de modelos de pericia proporcionados como material docente. • Resolución de ejercicios de modelado de enunciados proporcionados como material docente y resueltos, como ejercicio de autocomprobación. • Resolución de ejercicios de modelado de enunciados proporcionados como material docente sin resolver. Actividad para el debate en los foros. Tema 4. Ontologías. • Lectura y estudio de las secciones y apuntes del material docente correspondientes a este tema (Capítulo 5, ampliado con apuntes). Todo este material desarrolla el modelado del dominio propuesto por KADS con el objetivo muy claro de la reutilización. Se describen sus características, tipologías y herramientas más utilizadas. • Lectura y estudio de los ejercicios resueltos de los apartados correspondientes del libro base. • Lectura y estudio de las ontologías ejemplo proporcionados como material docente. • Resolución de los ejercicios no resueltos de los apartados correspondientes del libro base. • Resolución de ejercicios de modelado de ontologías de acuerdo a enunciados proporcionados como material docente y resueltos, como ejercicio de autocomprobación. • Resolución de ejercicios de modelado de ontologías proporcionados como material docente sin resolver. Actividad para el debate en los foros. Tema 5. Evaluación de SBCs. • Lectura y estudio de las secciones del libro base correspondientes a este tema (Capítulo 21). Estas secciones describen una parte fundamental del desarrollo de SBCs y que es imprescindible para garantizar su calidad. • Resolución de ejercicios del texto base resueltos como ejercicio de autocomprobación. • Resolución de ejercicios del texto base no resueltos. Actividad para el debate en los foros. Resultados de aprendizaje Los resultados de aprendizaje de este bloque tienen que ver fundamentalmente con RA4 y RA6 (según la terminología de la memoria de verificación) “Conocer las metodologías actuales de desarrollo de Sistemas Basados en el Conocimiento” y “Saber representar el conocimiento de un dominio mediante ontologías y reutilizar dicho conocimiento”. Que en este apartado podemos descomponer en: RA4.1. El alumno conoce los principios metodológicos que rigen las metodologías actuales de desarrollo de Sistemas Basados en el Conocimiento, su origen y fundamento. UNED 11 CURSO 2022/23 INGENIERÍA Y GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO CÓDIGO 71024010 RA4.2. El alumno reconoce estos principios en las principales metodologías. RA4.3. El alumno conoce en profundidad los distintos capas o tipologías de conocimiento del modelo de pericia de CK RA4.4. El alumno es capaz de modelar el conocimiento experto de ejemplos y prototipos en el modelo de pericia de CK. RA6.1. El alumno conoce los principios de la representación en las ontologías, sus características, su tipología, los mecanismos de inferencia y su aplicación en problemas adecuados. RA6.2 El alumno es capaz de modelar el conocimiento del dominio de forma reutilizable según los principios metodológicos de las ontologías. BLOQUE: Gestión del Conocimiento - 30 Horas El conocimiento es uno de los valores y propiedades más valiosos de las organizaciones, y conocer cómo adquirirlo en una forma implícita, representarlo de forma explícita, almacenarlo, distribuirlo, aplicarlo, diseminarlo, etc. es fundamental. Uno de los mecanismos de gestión del conocimiento es mediante las herramientas de la Web. Esto permite su distribución y reutilización mediante, representación, servicios, comunicación, etc. En este bloque de presentan estos contenidos y cómo podemos hacer uso de tecnologías para ello. Las denominadas tecnologías de la web semántica permiten la representación de una forma distribuida y aportan mecanismos de inferencia muy valiosos para la concisión, la precisión, la validación y otros procesos necesarios para el mantenimiento e integridad del conocimiento. También permiten la interrelación de ontologías y por tanto de bases de conocimiento. Orientaciones para el estudio Tema 6. Gestión del Conocimiento. • Lectura y estudio de apuntes y material docente correspondientes a este tema (Apuntes para el desarrollo de la gestión del conocimiento). Todo este material introduce el concepto de gestión del conocimiento y la manifiesta necesidad en las organizaciones de gestionar adecuadamente muchas veces su principal valor. • Realización de un cuestionario de autoevaluación. Tema 7. Gestión del Conocimiento en la Web • Lectura y estudio de apuntes y material docente correspondientes a este tema. Este material fundamentalmente plantea la necesidad de enlazar la ingente cantidad de datos disponibles en la web, de las tecnologías necesarias para ello y poder convertir la web en una verdadera web semántica, extraer el conocimiento y gestionarlo de una forma distribuida. • Lectura y estudio de cuestiones y ejercicios resueltos. UNED 12 CURSO 2022/23 INGENIERÍA Y GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO CÓDIGO 71024010 • Resolución de cuestiones y ejercicios resueltos como ejercicios de autocomprobación. • Resolución de cuestiones y ejercicios no resueltos. Actividad para el debate en los foros. • La última actividad, y ya como actividad obligatoria, está prevista como una actividad de evaluación de los temas 4 y 7. Se pretende que el alumno resuelva un problema basado en el modelado sencillo de una ontología con tecnologías semánticas y/o el enlazado de datos. Resultados de aprendizaje Los resultados de aprendizaje de este bloque tienen que ver prácticamente con RA4, RA5 y RA&, pero especialmente más con RA4 y RA6 (según la terminología de la memoria de verificación) “Conocer las metodologías actuales de desarrollo de Sistemas Basados en el Conocimiento” y “Saber representar el conocimiento de un dominio mediante ontologías y reutilizar dicho conocimiento”. Que en este apartado podemos descomponer en: RA4.5. El alumno reconoce e integra el valor del conocimiento en la organización RA4.6. El alumno conoce las distintas etapas de gestión del conocimiento: El ciclo del conocimiento. RA6.3. El alumno conoce los conceptos que permiten la distribución y uso del conocimiento en la web desde el paradigma de ontologías y desde concepto de web semántica. RA6.4. El alumno conoce los conceptos que permiten la distribución y uso del conocimiento en la web desde el concepto y tecnologías de la web semántica. PEC: Actividad Obligatoria I - 30 Horas El enunciado se facilitará en el curso virtual, y la entrega deberá realizarse por el mismo procedimiento siguiendo las indicaciones que se faciliten. PEC: Actividad Obligatoria II - 20 Horas El enunciado se facilitará en el curso virtual, y la entrega deberá realizarse por el mismo procedimiento siguiendo las indicaciones que se faciliten. OTRAS ACTIVIDADES: Preparación prueba presencial - 18 Horas Además de los ejercicios propuestos y resueltos que aparecen al final de cada capítulo del texto base, el equipo docente pondrá a disposición de los alumnos en el curso virtual de la asignatura nuevos ejercicios y actividades de aprendizaje de diversa índole (resueltas y propuestas) sobre cada bloque. Estas actividades sirven como complemento ideal al estudio teórico de la asignatura, su realización es voluntaria y no aportan puntuación a la nota final. PRUEBA PRESENCIAL: 2 horas UNED 13 CURSO 2022/23 INGENIERÍA Y GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO CÓDIGO 71024010 Total Horas ECTS introducidas aquí : 150 SISTEMA DE EVALUACIÓN TIPO DE PRUEBA PRESENCIAL Examen de desarrollo Tipo de examen Preguntas desarrollo Duración del examen Material permitido en el examen 1 120 (minutos) NInguno Criterios de evaluación Esta prueba constará de una parte práctica, con problemas de implementación en los lenguajes estudiados y de una parte teórica, en la que se busca que el alumno demuestre que ha adquirido una visión detallada de la materia, así como que sepa relacionar y comparar diferentes conceptos y técnicas expuestas en los contenidos. Se valorarán la precisión y completitud de las respuestas. Por otra parte, en la parte práctica se pide que el alumno aplique correctamente las distintas técnicas abordadas. Aquí el alumno debe tener que en esta asignatura se trabaja con “programación basada en reglas” y por lo tanto en el examen se deben seguir las orientaciones propias de este tipo de programación. No se admiten, por tanto, soluciones procedimentales, aunque sea bajo el formato de una regla. Por otro lado, no sólo se valorará que el resultado sea correcto, sino también la calidad del resultado, su claridad en la exposición de los pasos que se han seguido en la resolución, que el examen esté compensado y que no incluya errores conceptuales importantes. % del examen sobre la nota final Nota del examen para aprobar sin PEC Nota máxima que aporta el examen a la calificación final sin PEC Nota mínima en el examen para sumar la PEC Comentarios y observaciones 70 10 7 4 Las PEC consistiran en prácticas no presenciales pero obligatorias. PRUEBAS DE EVALUACIÓN CONTINUA (PEC) Si ¿Hay PEC? Descripción Las PEC consistiran en 2 prácticas no presenciales pero obligatorias. Criterios de evaluación UNED 14 CURSO 2022/23 INGENIERÍA Y GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO CÓDIGO 71024010 Las PEC como prácticas de la asignatura deberán estar resueltas de acuerdo a lo solicitado en el enunciado. Se pedirá la resolución y también un informe de realización (indicado en el enunciado) de la practica. En ambos casos se pide claridad, precisión y completitud en las soluciones, así como la utilización correcta de la metodología propia de los paradigmas y tecnicas empleadas. 3 puntos sobre 10 Ponderación de la PEC en la nota final Fecha aproximada de entrega Comentarios y observaciones OTRAS ACTIVIDADES EVALUABLES ¿Hay otra/s actividad/es evaluable/s? Descripción No Criterios de evaluación 0 Ponderación en la nota final Fecha aproximada de entrega Comentarios y observaciones ¿CÓMO SE OBTIENE LA NOTA FINAL? La nota final se obtiene sumando la nota del examen multiplicada por 0,7 a la nota de las prácticas multiplicada por 0,3. Si no se han entregado y superado las prácticas o no se ha superado el 4 en el examen, no se aprobará la asignatura. BIBLIOGRAFÍA BÁSICA ISBN(13):9788448156183 Título:INTELIGENCIA ARTIFICIAL: TÉCNICAS, MÉTODOS Y APLICACIONES (2008) Autor/es:Marín Morales, Roque ; Palma Méndez, José Tomas ; Editorial:Mc-Graw Hill El texto base es el mismo de la asignatura “Fundamentos de Inteligencia Artificial”. Los capítulos específicos de este texto base dedicados a la exposición de contenidos de la asignatura se especifican en la guía de estudio (parte 2), disponible en el curso virtual de la asignatura. Este texto se complementa con apuntes y recursos docentes que se ponen a disposición de los alumnos en el curso virtual. UNED 15 CURSO 2022/23 INGENIERÍA Y GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO CÓDIGO 71024010 BIBLIOGRAFÍA COMPLEMENTARIA ISBN(13):9780262015080 Título:KNOWLEDGE MANAGEMENT IN THEORY AND PRACTICE (second edition) Autor/es:Kimiz Dalkir ; Editorial:THE MIT PRESS ISBN(13):9780534384470 Título:EXPERT SYSTEMS: PRINCIPLES AND PROGRAMMING (4th) Autor/es:Giarratano, Joseph C. ; Riley, Gary ; Editorial:Course Technology Inc. ISBN(13):9783642159695 Título:A DEVELOPER'S GUIDE TO THE SEMANTIC WEB Autor/es:Liyang Yu ; Editorial:Springer ISBN(13):9788420540030 Título:INTELIGENCIA ARTIFICIAL: UN ENFOQUE MODERNO (2ª) Autor/es:Norvig, Peter ; Russell, Stuart ; Editorial:PRENTICE-HALL El primer libro es un libro casi único en su orientación a SBCs, y particularmente por el uso de la herramienta Clips. Puede resultar aclarativo en algunos aspectos, pero sus contenidos básicos deberían estar incluidos en los apuntes de la asignatura. El segundo libro es un libro clásico y el más actualizado de su categoría generalista dedicado a toda la IA. Es por tanto una extensión del contenido de la asignatura a otros campos de la IA. Recomendamos su uso sobre todo como libro de consulta para introducirse en un tema determinado de la IA de interés para el lector. El tercer libro es el libro quizá más preciso de este tema en la bibliografía y recorre todos los aspectos de la gestión del conocimiento en las organizaciones. Es una extensión del contenido de la asignatura, del capítulo 6, en este campo. El último es un libro muy bien escrito, muy completo y de relativamente fácil lectura. Describe todas las herramientas más estandarizadas de desarrollo de la web semántica con ejemplos claros y precisos. Es, por tanto, también una extensión de los contenidos de la asignatura en particular en su último capítulo. UNED 16 CURSO 2022/23 INGENIERÍA Y GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO CÓDIGO 71024010 RECURSOS DE APOYO Y WEBGRAFÍA La presente asignatura dispone de un curso virtual en la plataforma aLF (accesible a través del portal UNED, previa autenticación) donde el alumno encontrará diferentes recursos de apoyo: (1) Guía de Estudio (2da parte): que el alumno debería leer obligatoriamente, pues allí encontrará todas las orientaciones necesarias y oportunas en el estudio de la asignatura. (2) Material de estudio: Apuntes básicos para la asignatura y ejercicios resueltos para que el alumno pueda autoevaluar sus conocimientos y su entrenamiento. (3) Enlaces a recursos web relacionados con la asignatura (tutoriales, software, etc.) (4) Listas de preguntas frecuentes de la asignatura (FAQ) (5) Un foro de consulta de dudas de contenidos de la asignatura (atendido y supervisado por el equipo docente). (6) Un foro específico para la interrelación y comunicación entre alumnos (no atendido ni supervisado por el equipo docente). GLOSARIO Adquisición del conocimiento. Proceso por el que identifica el conocimiento como paso previo para su modelado y posteriormente para su transposición en artefactos de representación. Este proceso es muy dependiente de la fuente de conocimiento, un experto, unas imágenes, una o varias bases de datos, por ejemplo. También se conoce como extracción de conocimiento. Agenda. Mecanismo dentro de un SBC que prioriza la aplicación de los diferentes mecanismos de inferencia y resuelve los conflictos de aplicación de los mismos de acuerdo a estrategias preestablecidas. Base del conocimiento. Sistema de almacenamiento y recuperación del conocimiento. Por ejemplo, los sistemas de bases de tripletas RDF. O la base de reglas de un SBR. Artefacto de representación. Es una estructura que permite representar el conocimiento y que lleva asociado uno o varios mecanismos inferenciales. Por ejemplo, una regla if-then permite representar un conocimiento condicional, siempre que haya un mecanismo que pueda lanzar la regla, esto es, realizar el consecuente cuando se cumpla el antecedente, y encadenar el lanzamiento de diferentes reglas. Base de afirmaciones. Donde se almacenan los afirmaciones (o hechos) como datos que describen el estado conocido de un sistema. Puede tener el apoyo de una base de datos convencional. Conocimiento de tareas. Conocimiento del control en la ejecución de las inferencias en un SBC para llevar a cabo una determinada tarea. Conocimiento del dominio. Conocimiento del dominio de aplicación de un SBC. Es un conocimiento estático, en el que se apoyan el conocimiento inferencial y el de tareas para llegar a la resolución del problema. Conocimiento experto. También nombrado como pericia o exertise, es el conocimiento que en principio atesora un experto humano sobre la resolución de problemas, muchas veces difícilmente expresable explícitamente, incierto, difuso, pero le facilita un alto nivel de UNED 17 CURSO 2022/23 INGENIERÍA Y GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO CÓDIGO 71024010 eficiencia producto de, la mayoría de las veces, de una larga experiencia. Conocimiento inferencial. Conocimiento de los pasos inferenciales o de razonamientos básicos para resolver la tarea. La consideración de razonamiento básico es una decisión de modelado. Emparejamiento de patrones. Mecanismo de una regla por el cuál se generaliza una regla para todos los hechos que cumplan un determinado patrón. De esta forma se pueden generar instancias de una misma reglas para hechos diferentes pero que se adaptan al patrón. Encadenado de datos (Linked Data). Conjunto de métodos y técnicas para mostrar, intercambiar y conectar datos a través de URIs desreferenciables en la Web. Implica la integración o traducción de las respectivas ontologías que conceptualizan los datos enlazados. Encadenamiento de reglas hacia atrás. O dirigido por objetivos, parte del planteamiento de un objetivo de búsqueda y el sistema busca las reglas cuyos consecuentes permiten obtener dicho objetivo. Las premisas de estas reglas hacen el papel de objetivos y sigue así en un proceso de búsqueda hasta resolver el primer objetivo Encadenamiento de reglas hacia delante. O dirigido por datos, parte de las afirmaciones, lanzar las reglas que cumplen sus premisas con esos hechos, afirmar los nuevos hechos, lo que provoca que se cumplan las premisas de nuevas reglas y así sucesivamente. Aquí no hay búsqueda, sino inferencia a partir de los datos conocidos. Facetas. Mecanismos por el que un marco o frame muestra su comportamiento dinámico, ante eventos que afectan a un atributo asociado a la faceta, el marco reacciona de la forma expresada por la faceta. Herencia. Mecanismo de inferencia por el que se obtiene el valor de una atributo de un frame desde el valor del mismo de un ancestro. Inteligencia Artificial. "Es la ciencia e ingenio de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas de cómputo inteligentes” (McCarthy). Su reto es hacer computable el conocimiento no analítico. Marco o frame. Artefacto de representación basado en la descripción de conceptos por sus atributos, tanto estáticos como dinámicos, y la relación entre ellos. Mecanismo inferencial. Mecanismo de aplicación del conocimiento sobre las afirmaciones conocidas por un sistema, de tal forma que permite obtener nuevas afirmaciones no existentes explícitamente. Un ejemplo muy conocido son las reglas inferenciales de la lógica (ponendo ponens, por ejemplo). Minería de datos o Data mining. Proceso de identificación o extracción de conocimiento desde las bases de datos, que implícitamente lo contienen. Modelo de pericia. Modelo que descompone en tres capas, o tipos, el conocimiento experto (supuestamente previo a su implementación en un SBC) de forma independiente, en principio, de artefactos de representación ni de implementación. Ontologías. La representación formal de un conceptualización compartida. (Gruber) Orientación a objetos. Es un paradigma de programación, que focaliza en las entidades o conceptos que debe manejar el sistema a desarrollar. Tiene una relación intrínseca e histórica con los marcos, el objeto es muy semejante a un marco (aunque sin facets UNED 18 CURSO 2022/23 INGENIERÍA Y GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO CÓDIGO 71024010 predefinidas y otras ligeras variantes), incluye también la descripción del conceptos por atributos tanto estáticos como dinámicos (métodos), y es el foco del paradigma, con distintas modalidades de herencia, y puede conllevar conceptos como encapsulación y sobrecarga de operadores. Red de marcos. Red conformada por la interrelación de un conjunto de marcos a través Sistema Basado en Marcos. SBC cuyo artefacto de representación base es el marco o frame, Sistema Basado en Reglas. SBC cuyo artefacto de representación base es la regla if-then, Sistema Experto. Sistema software que representa de forma explícita el conocimiento de un experto para emular la pericia de este en la resolución de problemas. Sistemas Basado en el Conocimiento. Sistema software que presenta una estructura que diferencia la representación explícita del conocimiento del mecanismo inferencial o mecanismo de aplicación de dicho conocimiento. En el software procedimental ambos están empotrados en el código. Tecnologías de la web semántica. Conjunto de lenguajes formales y mecanismos inferenciales que facilitan la comprensión de los contenidos y la distribución del conocimiento en la Web. Incluyen lenguajes de descripción de contenidos como XML, RDF y OWL, lenguajes para la recuperación del conocimiento como SPARQL, así como razonadores sobre lógicas descriptivas. Web Semántica. Es la idea de que la web sea accesible y comprensible no únicamente a los humanos, sino también para las máquinas. Para ello es preciso expresar los contenidos (conocimiento) formal y consensuadamente (ontologías). IGUALDAD DE GÉNERO En coherencia con el valor asumido de la igualdad de género, todas las denominaciones que en esta Guía hacen referencia a órganos de gobierno unipersonales, de representación, o miembros de la comunidad universitaria y se efectúan en género masculino, cuando no se hayan sustituido por términos genéricos, se entenderán hechas indistintamente en género femenino o masculino, según el sexo del titular que los desempeñe. UNED 19 CURSO 2022/23
