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Sistemas Computacionales en Arquitectura de Inteligencia English

Titulación: Grado en Gestión Informática Empresarial Plan de Estudios: 2010 Curso Académico: Cuarto
Asignatura: Sistemas Computacionales en Arquitectura de Inteligencia Código: 21801942
Materia: Inteligencia Artificial Módulo: Complementario a la Informática
Carácter: Optativa Módulo 4 Créditos ECTS: 6 Duración: Semestral Semestre: 8

Idioma en que se imparte la asignatura: Español Curso académico: 2014-2015

Profesor coordinador: Por determinar

Horarios y Aulas

Breve descriptor:
El curso comienza con una introducción al lenguaje de programación Python. Se trata de un lenguaje interpretado y de sintaxis sencilla que posee varios módulos útiles para el Procesamiento del Lenguaje Natural. A continuación se presentan los aspectos fundamentales sobre los sistemas de Recuperación de Información o Minería de Textos. Tras esta introducción, se estudia una de las múltiples aplicaciones de este tipo de sistemas: la Extracción de Entidades Nombradas en Textos. Finalmente, se presentan algunas de las técnicas de aprendizaje que utilizan este tipo de sistemas para simular el comportamiento humano en la comprensión del texto escrito.

Requisitos:
No se precisan requisitos previos.

Objetivos:
Introducir las principales técnicas de recuperación de información y tratamiento de la misma (Minería de Textos) para aplicaciones basadas en Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP), entre las que se encuentra la Extracción de Entidades Nombradas en Textos (NER).
Competencias adquiridas:
  • CG1: Trabajo en equipo en un entorno cambiante.
  • CG2: Creatividad, capacidad de innovación y capacidad de comunicación.
  • CG3: Espíritu emprendedor y liderazgo en un entorno cambiante.
  • CG4: Responsabilidad, compromiso y sentido ético.
  • CG5: Capacidad de toma de decisiones.
  • CG6: Gestión de proyectos complejos.
Contenidos temáticos:

TEMA 1: Introducción a Python
  • Tipos de datos
  • Instrucciones de control
  • Funciones
  • Programación funcional
  • Entrada/Salida estándar
  • Manejo de ficheros

TEMA 2: Utilización de módulos Python
  • Módulos y paquetes
  • Expresiones regulares
  • Parseo de HTML
  • Paquete NLTK

TEMA 3: Recuperación de Información (IR)
  • Minería de textos
  • Arquitectura de un sistema IR
  • Modelos de información
  • Evaluación de un sistema IR

TEMA 4: Extracción de Entidades (EE)
  • Introducción a la EE
  • Técnicas de Extracción de Entidades
  • Modelos Ocultos de Markov
  • Extracción de entidades mediante HMMs

TEMA 5: Métodos de aprendizaje
  • Estimación de probabilidades
  • Técnicas de suavizado
  • Aplicación a la Extracción de Entidades
Actividades docentes:
  • Clases teóricas: 50

  • Seminarios:

  • Clases prácticas: 50

  • Trabajos de campo:

  • Prácticas clínicas:

  • Laboratorios:

  • Exposiciones:

  • Presentaciones:

  • Otras actividades:

  • TOTAL: 100%

Método de evaluación:
Se llevará a cabo un proceso de evaluación continua, que tendrá en consideración:
  • Realización de prácticas individuales: 60% de la calificación final.
  • Examen: 40% de la calificación final (es necesario superar dicha prueba para aprobar la asignatura y su valor será el 100% de la nota final en caso de no seguir la evaluación continua).
Bibliografía:
    1.- Christopher Manning, Prabhakar Raghavan, Hinrich Schütze. "Introduction to Information Retrieval", Cambridge University Press, 2008.
    2.- Ronen Feldman, James Sanger. "The text mining handbook : Advanced approaches in analyzing unstructured data", Cambridge University Press, 2007.
    3.- Mark Pilgrim. "Dive into Python", Apress, 2004.

Otra información relevante:
La asignatura se imparte tanto en un aula, presentando los contenidos teóricos de la misma, como en un laboratorio de informática con los programas necesarios para el desarrollo e implementación de las aplicaciones correspondientes.


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