En el desarrollo de sistemas inteligentes están implicadas varias áreas dentro del campo de la Inteligencia Artificial. Así, por ejemplo, un sistema inteligente debe representar el conocimiento del entorno donde se desarrolla. Igualmente, debe interactuar con su entorno aprendiendo y extrayendo conocimiento que le facilite mejorar su rendimiento.

Los sistemas inteligentes se han utilizado desde hace décadas como programas de soporte a usuarios o a grupos de usuarios. Hoy en día, con la explosión de datos en la nube, las técnicas empleadas en el desarrollo de estos sistemas inteligentes imponen nuevos retos. No obstante, los requisitos de representación y extracción de conocimiento se mantienen.

Esta asignatura pretende dar una visión integradora de los métodos de representación, aprendizaje y adquisición de conocimiento.  El objetivo fundamental es el estudio de las técnicas de aprendizaje automático y su aplicación en sistemas reales. Igualmente, se verá una introducción a la aplicación de estas técnicas en el análisis inteligente de datos (o minería de datos). Para finalizar, introduciremos el área de Big Data o análisis de datos masivos, y qué retos impone.

Esta asignatura es una asignatura obligatoria, de seis créditos, de segundo cuatrimestre del módulo de Tecnologías informáticas del Máster Universitario en Ingeniería Informática. El objetivo fundamental es dar una visión integradora de técnicas vistas anteriormente en asignaturas de grados relacionados con la informática tales como minería de datos, aprendizaje automático o fundamentos de inteligencia artificial, para diseñar soluciones (sistemas) apropiadas a cada tipo de problema.

Es de destacar que en esta asignatura, la interacción con los alumnos es constante en la plataforma virtual y que se envían noticias sobre dicha interacción al correo de la UNED del alumno, por lo que conviene acceder a la plataforma y a dicho correo de forma regular (al menos una vez por semana).