Guía docente de Recuperación de Información Basada en Técnicas de Inteligencia Artificial (M12/56/1/48)

Curso 2021/2022
Fecha de aprobación por la Comisión Académica 16/07/2021

Máster

Máster Universitario en Información y Comunicación Científica

Módulo

Tecnologías de la Información y la Comunicación

Rama

Ciencias Sociales y Jurídicas

Centro Responsable del título

International School for Postgraduate Studies

Semestre

Segundo

Créditos

3

Tipo

Optativa

Tipo de enseñanza

Semipresencial

Profesorado

  • Enrique Herrera Viedma

Tutorías

Enrique Herrera Viedma

Email
No hay tutorías asignadas para el curso académico.

Breve descripción de contenidos (Según memoria de verificación del Máster)


Se pretende dar una introducción a los sistemas de acceso a la información basados en técnicas
de filtrado de información y a los sistemas de recuperación de información, cuando usamos tecnicas de IA para mejorar su actividad. En particular se estudiará como las técnicas difusas de Computación con Palabras pueden contribuir a mejorar su rendimiento.
 

Prerrequisitos y/o Recomendaciones

Competencias

Competencias Básicas

  • CB6. Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.
  • CB7. Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
  • CB8. Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
  • CB9. Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
  • CB10. Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.

Competencias Generales

  • CG01. Que los estudiantes sepan elaborar correctamente y con un cierto nivel de originalidad trabajos escritos monográficos, proyectos de trabajo o artículos científicos. 

Competencias Específicas

  • CE20. Conocer los nuevos métodos y técnicas de la recuperación de información. 
  • CE34. Desarrollar habilidades de búsqueda eficiente de información en distintos ámbitos como el científico, laboral y/o personal, especialmente en entornos Web. 
  • CE35. Conocer y aplicar los fundamentos de los sistemas de recuperación de información y de los sistemas de recomendaciones 
  • CE36. Integrar conceptos de soft computing con la problemática de la recuperación de información y de los sistemas de recomendaciones. 

Resultados de aprendizaje (Objetivos)

 

• Conocer los nuevos métodos y técnicas de la recuperación de información.
• Desarrollar habilidades de búsqueda eficiente de información en distintos
ámbitos como el científico, laboral y/o personal, especialmente en
entornos Web.
• Conocer y aplicar los fundamentos de los sistemas de recuperación de
información y de los sistemas de recomendaciones.
• Integrar conceptos de soft computing con la problemática de la
recuperación de información y de los sistemas de recomendaciones.

Programa de contenidos Teóricos y Prácticos

Teórico

-Introducir al alumno en los Sistemas de Recuperación de Información (SRI)
basados en técnicas de Inteligencia Artificial.
-Introducir al alumno en los Sistemas de Acceso a la información basados en
Técnicas de Filtrado de Información e Inteligencia Artificial.
-Formar a los alumnos en técnicas de Soft Computing especialmente en
conjuntos difusos y modelado lingüístico.
-Formar a los alumnos en SRI y sistemas de acceso a la información basados
en modelado lingüístico difuso.

Práctico

- Conocer y analizar algunos sistemas reales de recuperación de información y de recomendaciones: Google, Amazon, Spotify

Bibliografía

Bibliografía fundamental

• Baeza-Yates, R. and Ribeiro-Neto B. Modern Information Retrieval, Addison Wesley,
New York, 1999.
• Crestani, F. and Pasi G. Soft Computing in Information Retrieval: Techniques and
Applications, Physica-Verlag New York, 2000.

• Van Rijsbergen, C.J. Information Retrieval, Butter-worths, London, 1979.
• Salton, G. and McGill, M. H. Introduction to modern information retrieval, McGraw-
Hill, New York, 1984.
• Burke, R., Knowledge-based Recommender Systems. Vol. 69, Supplement 32. New
York: Marcel Dekker, 2000
• Burke R. Hybrid recommender systems: Survey and experiments. User Modelling and
User-adapted Interaction, (12):331-370, 2002 Recommender Systems. Special
section in Communications of the ACM, Vol. 40, No. 3; March 1997.

Enlaces recomendados

Metodología docente

  • M01 Lección magistral/expositiva 
  • M02 Sesiones de discusión y debate 
  • M03 Resolución de problemas y estudio de casos prácticos 
  • M05 Análisis de fuentes y documentos 
  • M07 Realización de trabajos individuales 

Evaluación (instrumentos de evaluación, criterios de evaluación y porcentaje sobre la calificación final.)

Evaluación Ordinaria

MODALIDAD SEMIPRESENCIAL
• Asistencia y participación activa en las clases presenciales (10%)
• Participación activa de los estudiantes en la plataforma, en los foros,
lecturas y uso del material didáctico (10%).
• Presentación de trabajos académicamente guiados (80%).
MODALIDAD A DISTANCIA (100% online)
• Participación activa de los estudiantes en la plataforma, en los foros,
lecturas y uso del material didáctico (20%).
• Presentación de trabajo académicamente guiado (80%).

Evaluación Extraordinaria

MODALIDAD SEMIPRESENCIAL
• Asistencia y participación activa en las clases presenciales (10%)
• Participación activa de los estudiantes en la plataforma, en los foros,
lecturas y uso del material didáctico (10%).
• Presentación de trabajos académicamente guiados (80%).
MODALIDAD A DISTANCIA (100% online)
• Participación activa de los estudiantes en la plataforma, en los foros,
lecturas y uso del material didáctico (20%).
• Presentación de trabajo académicamente guiado (80%).

Evaluación única final

MODALIDAD SEMIPRESENCIAL

• Presentación de trabajos académicamente guiados (100%).


MODALIDAD A DISTANCIA (100% online)

• Presentación de trabajo académicamente guiado (100%).

Información adicional

Escenario A (Enseñanza-Aprendizaje presencial y tele-presencial)

Horario (Según lo establecido en el POD)

Herramientas para la atención tutorial (Indicar medios telemáticos para la atención tutorial)

Google meet será usado y el correo electronico.

Medidas de adaptación de la metodología docente

Se seguirá el sistema semipresencial establecido.

Evaluación Ordinaria

MODALIDAD SEMIPRESENCIAL
• Asistencia y participación activa en las clases presenciales (10%)
• Participación activa de los estudiantes en la plataforma, en los foros,
lecturas y uso del material didáctico (10%).
• Presentación de trabajos académicamente guiados (80%).
MODALIDAD A DISTANCIA (100% online)
• Participación activa de los estudiantes en la plataforma, en los foros,
lecturas y uso del material didáctico (20%).
• Presentación de trabajo académicamente guiado (80%).

Evaluación Extraordinaria

MODALIDAD SEMIPRESENCIAL
• Asistencia y participación activa en las clases presenciales (10%)
• Participación activa de los estudiantes en la plataforma, en los foros,
lecturas y uso del material didáctico (10%).
• Presentación de trabajos académicamente guiados (80%).
MODALIDAD A DISTANCIA (100% online)
• Participación activa de los estudiantes en la plataforma, en los foros,
lecturas y uso del material didáctico (20%).
• Presentación de trabajo académicamente guiado (80%).

Evaluación única final

MODALIDAD SEMIPRESENCIAL

• Presentación de trabajos académicamente guiados (100%).


MODALIDAD A DISTANCIA (100% online)

• Presentación de trabajo académicamente guiado (100%).

Escenario B (Suspensión de la actividad presencial)

Horario (Según lo establecido en el POD)

Herramientas para la atención tutorial (Indicar medios telemáticos para la atención tutorial)

Google meet será usado y el correo electronico.

Medidas de adaptación de la metodología docente

Se aplicará la modalidad a distancia.

Evaluación Ordinaria

MODALIDAD SEMIPRESENCIAL

• Participación activa de los estudiantes en la plataforma, en los foros,
lecturas y uso del material didáctico (20%).
• Presentación de trabajos académicamente guiados (80%).


MODALIDAD A DISTANCIA (100% online)
• Participación activa de los estudiantes en la plataforma, en los foros,
lecturas y uso del material didáctico (20%).
• Presentación de trabajo académicamente guiado (80%).

Evaluación Extraordinaria

MODALIDAD SEMIPRESENCIAL

• Participación activa de los estudiantes en la plataforma, en los foros,
lecturas y uso del material didáctico (20%).
• Presentación de trabajos académicamente guiados (80%).
MODALIDAD A DISTANCIA (100% online)
• Participación activa de los estudiantes en la plataforma, en los foros,
lecturas y uso del material didáctico (20%).
• Presentación de trabajo académicamente guiado (80%).

Evaluación única final

MODALIDAD SEMIPRESENCIAL

• Presentación de trabajos académicamente guiados (100%).


MODALIDAD A DISTANCIA (100% online)

• Presentación de trabajo académicamente guiado (100%).