Los estudiantes de esta asignatura, además de cumplir los requisitos de formación previa exigidos en el máster de IA Avanzada, podrán adaptar y ampliar los conocimientos adquiridos en asignaturas relacionadas como son, aprendizaje automático e interfaces de usuario adaptativos, al dominio concreto de los sistemas inteligentes de educación.
En concreto, se espera que el estudiante sea capaz de:
Comprender los conocimientos en computación que sirven de base a los estudios en IA avanzada
-Los fundamentos de representación y modelado del conocimiento son absolutamente esenciales para comprender el desarrollo práctico de los SAE.
Saber aplicar la metodología de la IA y la IC a la solución de problemas en entornos con conocimiento masivo, incertidumbre, imprecisión y variabilidad temporal propios de la IA.
-La asignatura tiene un carácter fundamentalmente aplicado en el que se aplican los principios básicos asociados a la capacidad de solucionar problemas en IA.
-Especialmente se hace necesaria la utilización de técnicas de decisión sujetas a la incertidumbre y el conocimiento masivo.
Saber integrar los distintos métodos simbólicos y conexionistas para enfrentarse al carácter híbrido de los problemas del mundo real en las tareas que caracterizan cada una de las dos líneas de especialización curricular.
-La asignatura comprende el uso de técnicas de aprendizaje, fundamentalmente simbólicas y mixtas, para la consecución de los modelos de usuario en los que se fundamenta la adaptación proporcionada.
Saber comunicar los resultados de sus trabajos a entornos especializados.
-En los desarrollos prácticos y las actividades preparadas se exigirá el conocimiento de proyectos de investigación y desarrollos especializados en el campo
-Igualmente se realizarán tareas de colaboración en dicho ámbito.
Poder continuar su investigación en el doctorado, tras la evaluación positiva de su Trabajo de Fin de Máster.
-Esta asignatura está especialmente orientada a la posibilidad de realizar una tesis doctoral en este ámbito.