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MODELOS PROBABILISTAS Y ANÁLISIS DE DECISIONES

Curso 2022/2023 Subject code71024079

MODELOS PROBABILISTAS Y ANÁLISIS DE DECISIONES

SUBJECT NAME
MODELOS PROBABILISTAS Y ANÁLISIS DE DECISIONES
CODE
71024079
SESSION
2022/2023
DEPARTMENT
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
 
GRADO EN INGENIERÍA EN TECNOLOGÍAS DE LA INFORMACIÓN
CUARTO CURSO
SEMESTRE  1
OPTATIVAS
GRADO EN INGENIERÍA INFORMÁTICA
CUARTO CURSO
SEMESTRE  1
OPTATIVAS
 
ECTS
6
HOURS
150.0
LANGUAGES AVAILALBLE
CASTELLANO

PRESENTACIÓN Y CONTEXTUALIZACIÓN

La asignatura Modelos probabilistas y análisis de decisiones se imparte como optativa en el cuarto curso del Grado en Ingeniería en Tecnologías de la Información de la UNED. Su objetivo es que el alumno/a conozca los modelos gráficos probabilistas (MGPs), principalmente las redes bayesianas y los diagramas de influencia, tanto los fundamentos teóricos como los algoritmos para el cálculo de probabilidades y la forma de construir modelos que resuelvan problemas del mundo real.

En la introducción de la referencia [1] indicada en la bibliografía se explica la importancia actual de los MGPs, no sólo como campo de investigación dentro de la inteligencia artificial, sino también como una técnica que se está aplicando a numerosos problemas del mundo real, tales como la medicina, la construcción de interfaces inteligentes, la detección y reparación de averías, la visión artificial, la robótica, la seguridad informática, el comercio electrónico, la agricultura, la toma de decisiones empreses, etc.

Esta asignatura enlaza con la de Fundamentos de Inteligencia Artificial, de tercer curso. La diferencia principal es que en aquélla se estudian principalmente los métodos simbólicos, como las reglas, las redes semánticas y los marcos, mientras que ésta se basa en la teoría de la probabilidad, la teoría de grafos y el análisis de decisiones.

Por tanto, esta asignatura enlaza con varias de las de matemáticas de cursos anteriores, como Lógica y Estructuras Discretas (donde se estudian las relaciones de orden y los grafos) y Estadística (distribuciones de probabilidad discretas y continuas, muestreo aleatorio, inferencia estadística), ambas de primer curso.

Dado que los MGPs han de ser evaluados mediante un computador, esta asignatura está relacionada con las de algoritmia y programación, especiamente con Programación y Estructuras de Datos Avanzadas (obligatoria de segundo, en la cual se estudian más a fondo los grafos dirigidos acíclicos, que desempeñan un papel esencial en la construcción de modelos probabilistas) y con Complejidad y Computabilidad, una obligatoria de segundo curso en el Grado en Ingeniería Informática, que puede escogerse como optativa en esta carrera; en ella se explica qué es un problema NP, lo cual es interesante para nuestra asignatura porque muchos de los problemas relacionados con los MGPs son NP.

En muchos casos los MGPs se construyen a partir de conocimiento experto; por ello esta asignatura está relacionada también con Ingeniería y Gestión del Conocimiento, obligatoria de cuarto curso. En otros casos los modelos se construyen a partir de bases de datos, por lo que nuestra asignatura también tiene una fuerte relación con Minería de Datos, optativa de cuarto.