Tecnologías semánticas
GUÍA DOCENTE Curso 2016-17
Titulación: | Máster universitario en Tecnologías Informáticas | 853M |
Asignatura: | Tecnologías semánticas | 5100 |
Materia: | Ingeniería del conocimiento |
Módulo: | Tecnologías para la innovación en la empresa |
Modalidad de enseñanza de la titulación: | Presencial |
Carácter: | Optativa | Curso: | 1 | Duración: | Anual |
Créditos ECTS: | 3,00 | Horas presenciales: | 30,00 | Horas estimadas de trabajo autónomo: | 45,00 |
Idiomas en que se imparte la asignatura: | Español |
Idiomas del material de lectura o audiovisual: | Inglés, Español |
Departamentos responsables de la docencia
MATEMÁTICAS Y COMPUTACIÓN | R111 |
Dirección: | C/ Luis de Ulloa, s/n | Código postal: | 26004 |
Localidad: | Logroño | Provincia: | La Rioja |
Teléfono: | 941299452 | Fax: | 941299460 | Correo electrónico: | |
Profesorado previsto
Profesor: | Ibáñez Sáenz López, María José | Responsable de la asignatura |
Teléfono: | 941299673 | Correo electrónico: | maria-jose.ibanez@unirioja.es |
Despacho: | 3232 | Edificio: | CENTRO CIENTÍFICO TECNOLÓGICO | Tutorías: | Consultar |
Descripción de los contenidos
- El papel del conocimiento en la empresa.
- Tecnologías semánticas.
- Ingeniería del conocimiento frente a ingeniería de datos.
- Casos prácticos y experiencias reales exitosas y fallidas (posiblemente con la colaboración de las empresas de AERTIC).
Requisitos previos de conocimientos y competencias para poder cursar con éxito la asignatura
Ninguno especificado.
Contexto
Competencias
Competencias generales
CG01 - Capacidad de análisis y síntesis a nivel avanzado en el ámbito de las tecnologías informáticas.
CG02 - Capacidad de llevar a cabo proyectos relacionados con las tecnologías informáticas.
CG04 - Habilidad para comunicarse oralmente a nivel avanzado sobre temas del ámbito de las tecnologías informáticas, usando la terminología y técnicas aceptadas por los profesionales del sector.
CG05 - Habilidad para formular por escrito a nivel avanzado temas del ámbito de las tecnologías informáticas usando correctamente diferentes tipos de enfoques académicos relacionados con su campo de estudio.
Competencias específicas
CE11 - Capacidad para planificar y supervisar la explotación del conocimiento de la empresa.
Resultados del aprendizaje
Resultados de aprendizaje
- Conoce el papel de la gestión del conocimiento en la empresa como base para la innovación.
- Conoce métodos de gestión del conocimiento para explotar datos en el ámbito de empresas e instituciones.
- Sabe elegir modos de gestión del conocimiento dependiendo de la cantidad, el carácter (estructurado o no estructurado) y la calidad de los datos disponibles en una organización o en un entorno de producción.
- Conoce y sabe aplicar tecnologías semánticas en el ámbito de la información distribuida en Internet.
- Sabe integrar los sistemas basados en el conocimiento en los sistemas de gestión de información ya presentes en la empresa.
Temario
Módulo 1. Web semántica.
1.1. El papel del conocimiento en las organizaciones.
1.2. Estándares para la web semántica: RDF y RDFs.
1.3. Vocabularios estándar.
1.4. Lenguaje de consulta SPARQL.
1.5. Lógicas de descripción y OWL.
1.6. Ingeniería del conocimiento frente a ingeniería de datos.
Módulo 2. Machine learning.
2.1. Conceptos básicos.
2.2. Regresión, ajuste, correlación.
2.3. Clasificación.
2.4. Agrupamiento (clustering).
2.5. Reducción de la dimensionalidad.
2.6. Extracción de conocimiento a partir de datos.
Módulo 3. Web semántica y machine learning: interacciones.
3.1. Web semántica sobre machine learning.
3.2. Machine learning para la web semántica.
Bibliografía
Tipo: | Título |
Básica | A Developer's Guide to the Semantic Web |
Básica | Handbook on machine learning |
Recursos en Internet |
El material didáctico (ejercicios prácticos, cuestiones, actividades ...etc) se encontrará disponible en el aula virtual para todos los alumnos matriculados en esta asignatura. |
Metodología
Modalidades organizativas
Clases teóricas
Seminarios y talleres
Clases prácticas
Tutorías
Estudio y trabajo en grupo
Estudio y trabajo autónomo individual
Métodos de enseñanza
Método expositivo - Lección magistral
Estudio de casos
Resolución de ejercicios y problemas
Aprendizaje basado en problemas
Aprendizaje orientado a proyectos
Aprendizaje cooperativo
Organización
Actividades presenciales | Tamaño de grupo | Horas |
Clases teóricas | Grande | 10,00 |
Seminarios | Grande | 4,00 |
Clases prácticas | Informática | 10,00 |
Talleres | Informática | 4,00 |
Tutorización de resolución de problemas | Grande | 1,00 |
Tutorización de proyectos | Informática | 1,00 |
Total de horas presenciales | 30,00 |
Trabajo autónomo del estudiante | Horas |
Estudio y trabajo autónomo individual o individual | - |
Preparación de las prácticas y elaboración de cuaderno de prácticas | - |
Preparación en grupo de trabajos, presentaciones (orales, debates,...), actividades en biblioteca
| - |
Resolución individual de ejercicios, cuestiones u otros trabajos, actividades en biblioteca o similar | - |
Total de horas de trabajo autónomo | 45,00 |
Evaluación
Sistemas de evaluación | Recuperable | No Recup. |
Informes y memorias de prácticas | | 40% |
Trabajos y proyectos | 30% | |
Pruebas escritas | 30% | |
Total | 100% |
Comentarios
Para los estudiantes a tiempo parcial (reconocidos como tales por la Universidad), los apartados de evaluación no recuperable podrán ser sustituidos por otros, a especificar en cada caso.
La evaluación continua (40%) se realizará mediante los sistemas de evaluación "Informes y memorias de prácticas".
La evaluación final se correspondería con las actividades de evaluación recuperables (60%).
Criterios críticos para superar la asignatura
31/01/17 09:52:15 - G 2016-17 - 853M - 5100