Los sistemas inteligentes se definen como aquellos que presentan un comportamiento externo similar en algún aspecto a la inteligencia humana o animal. Se caracterizan por su capacidad para representar, procesar y modificar de forma explícita conocimiento sobre un problema, y para mejorar su desempeño con la experiencia. Esto les permite resolver problemas concretos determinando las acciones a tomar para alcanzar los objetivos propuestos, a través de la interacción con el entorno y adaptándose a las distintas situaciones.
La asignatura tiene como objetivo ofrecer una perspectiva de qué es un sistema inteligente, cómo representan el conocimiento los sistemas inteligentes, cómo razonan sobre él y cómo lo aprenden. Para ello se verán los principales paradigmas de representación del conocimiento en los sistemas inteligentes (manejo de reglas, de casos, de información probabilística, etc), así como la forma en que se trabaja con ellos.
La asignatura no requiere de conocimientos específicos previos en la materia, ya que todos los conocimientos se pueden adquirir durante el curso. Sin embargo, son deseables conocimientos básicos de programación, estadística, probabilidad y lógica.
La presentación cubre tanto los fundamentos teóricos como el desarrollo práctico de los mismos con ejemplos de aplicación. De esta forma el alumno adquiere una serie de conocimientos que le permitirán su aplicación tanto a nivel práctico como en la posible ampliación de estudios orientados a la investigación, proporcionando así varias opciones y salidas profesionales.
Sistemas Inteligentes es una asignatura del Máster en Ingeniería de Sistemas y de Control, que junto a la asignatura de Minería de Datos constituye la materia de Tratamiento de Datos. Ambas se encuentran encuadradas en el módulo I dedicado a las Matemáticas y la Computación.
El carácter de esta asignatura es teórico-práctico, con 6 créditos ETCS repartidos en cuatro temas principales. En todos ellos se propone un contenido teórico y se suministrarán ejemplos de aplicación para ilustrar la teoría.
