ECTS credits ECTS credits: 6
ECTS Hours Rules/Memories Hours of tutorials: 1 Expository Class: 20 Interactive Classroom: 30 Total: 51
Use languages Spanish, Galician
Type: Ordinary Degree Subject RD 1393/2007 - 822/2021
Departments: Philosophy and Anthropology
Areas: Logic and Philosophy of Science
Center Higher Technical Engineering School
Call: Second Semester
Teaching: With teaching
Enrolment: Enrollable | 1st year (Yes)
- Conocer los conceptos fundamentales de la l贸gica proposicional y de primer orden y saber manejar las reglas de inferencia y equivalencias l贸gicas de cuantificaci贸n para la realizaci贸n de pruebas formales.
- Conocer y saber aplicar razonadores basados en l贸gica proposicional y de primer orden, as铆 como los mecanismos de inferencia para derivar nuevo conocimiento.
- Identificar aqueles problemas en los que la l贸gica tiene ventaja sobre otras t茅cnicas de representaci贸n del conocimiento.
- Comprender los conceptos b谩sicos de la Programaci贸n L贸gica (unificaci贸n, resoluci贸n, negaci贸n) y demostrar en que medida su aplicaci贸n favorece un desarrollo de aplicaciones en Inteligencia Artificial.
DOCENCIA EXPOSITIVA
Introducci贸n. An谩lisis cognitivo de los lenguajes formales.
BLOQUE I. L贸gica proposicional
I.1 Nociones fundamentales: formalizaci贸n, sintaxis y sem谩ntica
I.2 Operadores l贸gicos, reglas de equivalencia y formas normales
I.3 Tablas de verdad y deduci贸n natural
BLOQUE II. L贸gica de Primer Orden
II.1 Nociones fundamentales: formalizaci贸n, sintaxis, sem谩ntica y cuantificadores
II.2 Operadores l贸gicos
II.3 Deducci贸n natural
II.4 Formas normales, formas prenex, formas de Skolem y Teor铆a de Herbrand
BLOQUE III. Programaci贸n L贸gica
III.1 L贸gica clausal y resoluci贸n
III.1 Generaci贸n de respuestas
III.2 Cl谩usulas de Horn
III.3 Estrategias de evaluaci贸n
DOCENCIA INTERACTIVA
BLOQUE I. Ejercicios de L贸gica Proposicional
I.1 Formalizaci贸n de argumentos en linguaje natural
I.2 Construcci贸n de tablas de verdad y resoluci贸n de ejercicios mediante deduci贸n natural
BLOQUE II. Exercicios de L贸gica de Primer Orden
II.1 Formalizaci贸n de argumentos con cuantificadores
II.2 Resoluci贸n de ejercicios mediante deduci贸n natural
II.3 Pruebas de teoremas
BLOQUE III. Ejercicios de Prolog
III.1 Elaboraci贸n de peque帽os programas en Prolog
III.2 An谩lisis de trazas
BIBLIOGRAF脥A B脕SICA
- Bratko, I. (2001). Prolog: programming for artifical intelligence (3rd ed ed.). Addison-Wesley.
- Dea帽o, A. (1975). Introducci贸n a la l贸gica formal (2陋 ed. en Alianza Universidad ed.). Alianza.
- Dutilh Novaes, C. (2012). Formal languages in logic (1. publ. ed.). Cambridge Univ. Press.
- Sch枚ning, U. (1989). Logic for computer scientists (1st ed ed.). Birkh盲user.
BIBLIOGRAF脥A COMPLEMENTARIA
- Alsinet Bernad贸, T. (2003). Logic programming with fuzzy unification and imprecise constants : possibilistic semantics and automated deduction / Teresa Alsinet ; foreword by Llu铆s Godo. Consell Superior d'Investigacions Cient铆fiques, Institut d'Investigaci贸 en Intellig猫ncia Artificial.
- Badesa, C., Jan茅, I., & Jansana Ferrer, R. (1998). Elementos de l贸gica formal. Ariel.
- Ben-Ari, M. (2012). Mathematical logic for computer science (3rd edition ed.). Springer London.
- Copi, l. M. (2019). Introduccio虂n a la lo虂gica. Eudeba.
- Falguera, J. L., & Mart铆nez Vidal, C. (1999). L贸gica cl谩sica de primer orden, estrategias de deducci贸n, formalizaci贸n y evaluaci贸n sem谩ntica. Trotta.
- Fu, Y., & Liang, K. (2020). Fuzzy logic programming and adaptable design of medical products for the COVID-19 anti-epidemic normalization. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 197, 105762. 10.1016/j.cmpb.2020.105762
- Garrido, M. (2001). L贸gica simb贸lica / Manuel Garrido (4th ed.). Tecnos.
- Huth, M., & Ryan, M. (2000). Logic in computer science: modelling and reasoning aboutsystems. Cambridge University.
- Kneale, W., & Kneale, M. (1972). El Desarrollo de la l贸gica. Tecnos.
- Russell, S. J., & Norvig, P. (2010). Artificial Intelligence - A Modern Approach, Third International Edition. Pearson Education.
COMPETENCIAS B脕SICAS Y GENERALES DE LA MATERIA EN EL GRADO
CB2) Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocaci贸n de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboraci贸n y defensa de argumentos y la resoluci贸n de problemas dentro de su 谩rea de estudio.
CB4) Que los estudiantes puedan transmitir informaci贸n, ideas, problemas y soluciones a un p煤blico tanto especializado como no especializado.
CB5) Que los estudiantes desarrollen aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grao de autonom铆a.
CG2) Capacidad para resolver problemas con iniciativa, toma de decisiones, autonom铆a y creatividad.
CG4) Capacidad para seleccionar y justificar los m茅todos y t茅cnicas adecuadas para resolver un problema concreto, o para desarrollar y proponer nuevos m茅todos basados en Inteligencia Artificial.
CG5) Capacidad para concebir nuevos sistemas computacionales y/o evaluar el rendimiento de sistemas existentes, que integren modelos y t茅cnicas de Inteligencia Artificial.
COMPETENCIAS TRANSVERSALES DE LA MATERIA EN EL GRADO
TR1) Capacidad para comunicar y transmitir sus conocimientos, habilidades y destrezas.
TR2) Capacidad de trabajo en equipo, en entornos interdisciplinares e gestionando conflictos.
TR3) Capacidad para crear nuevos modelos y soluciones de forma aut贸noma y creativa, adapt谩ndose a nuevas situaciones. Iniciativa y esp铆ritu emprendedor.
COMPETENCIAS ESPEC脥FICAS DA MATERIA NO GRAO
CE3) Capacidad para comprender e dominar los conceptos de la l贸gica, gram谩ticas e lenguajes formales para analizar e mejorar las soluciones basadas en Inteligencia Artificial.
CE13) Capacidad de modelar y dise帽ar sistemas basados en representaci贸n del conocimiento y razonamiento l贸gico o aproximado y aplicarlas a diferentes dominios y problemas, tambi茅n en contextos de incertidumbre.
CE14) Conocer las tecnolog铆as sem谩nticas para el almacenamiento y acceso de grafos de conocimiento y su uso en la resoluci贸n de problemas.
Estos objetivos y competencias se alcanzan con el conjunto de actividades previstas para el seguimiento de la materia, y ser谩n evaluados a trav茅s de las pruebas previstas para la evaluaci贸n de la docencia expositiva y la docencia interactiva.
DOCENCIA EXPOSITIVA
Combinaci贸n de clases te贸ricas de exposici贸n magistral, abiertas a la participaci贸n y al debate, con clases de trabajo cooperativo informal.
DOCENCIA INTERACTIVA
Realizaci贸n de boletines de ejercicios para cada uno de los bloques. Durante las sesiones presenciales, se resolver谩n en el aula una selecci贸n de los ejercicios propuestos en los boletines y se discutir谩n todas las dudas que surgan a ra铆z de los mismos.
ACTIVIDAD TUTORIAL
Programaci贸n de una sesi贸n de tutor铆as grupales para la puesta en com煤n de los problemas que tengan surgido de la realizaci贸n de los boletines de ejercicios y de las pr谩cticas.
La metodolog铆a de evaluaci贸n se basa en la evaluaci贸n continua, lo que requiere de la realizaci贸n de una serie de actividades a lo largo del semestre. En la tabla siguiente se especifican las categor铆as de actividades que van a ser objeto de evaluaci贸n con su peso correspondiente en la cualificaci贸n de la materia (expresado en %) as铆 como las competencias con las que se relacionan:
Competencia evaluada Actividad Porcentaje
CB4, CB5, TR1, CE5, CE21 Prueba final 60%
CE3, CE13, CE14 Boletines de ejercicios 20%
CX2, CX4, CX5, CB4, TR2, TR3 Realizaci贸n de pr谩cticas y entrega de memorias 20%
Para superar la materia es imprescindible obtener una calificaci贸n m铆nima de 5 puntos en el c贸mputo global de la evaluaci贸n.
Las actividades de 鈥淏olet铆n de ejercicios鈥 y 鈥淩ealizaci贸n de pr谩cticas y entrega de memorias鈥 no ser谩n recuperables en las pruebas parciales o finales, por lo que es imprescindible que se vayan entregando en las fechas indicadas en el Campus Virtual de la materia. En el caso de no superar la materia en la 1陋 oportunidad, se conservar谩n todas las calificaciones obtenidas para la 2陋 oportunidad.
La calificaci贸n de 鈥渘o presentado鈥 se otorgar谩 cuando no se realice la prueba final. La entrega de alguno de los boletines de ejercicios o de memorias de pr谩cticas, a煤n siendo evaluables, no permiten superar la materia, por eso no se tienen en cuenta para otorgar esta calificaci贸n.
Criterios de evaluaci贸n de las distintas actividades:
- La prueba final estar谩 compuesta por una combinaci贸n de preguntas de respuesta corta (tipo test, definici贸n de conceptos, etc.) y preguntas que requieren de una respuesta m谩s elaborada (resoluci贸n de problemas, etc.) de los contenidos de la materia. Para poder superar la materia es necesario obtener un m铆nimo de 4 puntos en esta prueba. Con una calificaci贸n inferior a 4 puntos no se har谩 la media ponderada con las otras actividades evaluables.
- Los boletines de ejercicios estar谩n compuestos por actividades que tendr谩n que ser resueltas individualmente y entregadas a trav茅s del Campus Virtual. Los ejercicios resueltos correctamente puntuar谩n positivamente. El objetivo de estos boletines es que el alumnado pueda evaluar regularmente la comprensi贸n de la materia y solucionar sus dudas lo m谩s pronto posible.
- Las pr谩cticas de Programaci贸n L贸gica consistir谩n en actividades de aprendizaje cooperativa (tanto formal como informal) en las se har谩n tareas en grupo. Estas entregas, adem谩s de la tarea resulta en si, deber谩n ir acompa帽adas de una memoria (la extensi贸n final variar谩 en funci贸n de la tarea) que documente la actividad realizada.
Las fechas de realizaci贸n y entrega de todas las actividades ser谩n anunciadas con la antelaci贸n suficiente en el Campus Virtual.
El alumnado con "dispensa acad茅mica" ser谩 evaluado con los mismos criterios y ponderaciones que se indicaron, pero con la siguiente adaptaci贸n: en lugar de hacer pr谩cticas y entregas de memoria en grupo durante las sesiones interactivas, podr谩 realizar una selecci贸n de estas pr谩cticas, acordadas con el profesor, donde la extensi贸n m谩xima del trabajo ser谩 determinada en funci贸n de la misma. Las fechas de entrega de estas actividades ser谩n acordadas con el profesor y la extensi贸n m谩xima del trabajo ser谩 determinado en funci贸n de la misma. Las fechas de entrega tambi茅n se acordar谩n con el profesor y podr谩n variar con respecto al calendario indicado en la gu铆a docente. En todo caso, se recomienda que el alumnado en esta situaci贸n se ponga previamente en contacto con el profesor de la materia.
Se recuerda al alumnado que la penalizaci贸n por plagio en la realizaci贸n de trabajos, recogida en la 鈥淣ormativa de avaliaci贸n do rendemento acad茅mico dos estudantes e de revisi贸n de cualificaci贸ns鈥, aprobada en Consello de Goberno del 15 de junio de 2011, en el art铆culo 16, dice: "La realizaci贸n fraudulenta de alg煤n ejercicio o prueba exigida en la evaluaci贸n de una materia implicar谩 la calificaci贸n de suspenso en la convocatoria correspondiente, con independencia del proceso disciplinario que se pueda seguir contra el alumno infractor. Se considerar谩 fraudulenta, entre otras, la realizaci贸n de trabajos plagiados o obtenidos de fuentes accesibles al p煤blico sin reelaboraci贸n o reinterpretaci贸n y sin citas a los autores y las fuentes".
6 cr茅ditos ECTS
Clases Expositivas 20h
Clases Interactivas 30h
Horas de Tutor铆as 1h
Horas presenciales 51h
Horas non presenciales 99h
Trabajo total do estudiante 150h
Docencia expositiva: 20 horas de trabajo presencial del estudiante (asistencia a clase) e 45 de seguimiento y preparaci贸n de la docencia expositiva (lectura y repaso diario de lo visto en clase, preparaci贸n de esquemas y estudio regular de la materia).
Docencia interactiva: 30 horas de trabajo presencial del estudiante (asistencia a las clases, participaci贸n activa en las mesmas y realizaci贸n de las pr谩cticas) y 50 horas de preparaci贸n de los boletines de ejercicios y elaboraci贸n de las memorias de pr谩cticas.
Actividades tutoriales: 1 hora para la resoluci贸n de dudas y planificaci贸n de las tareas a realizar.
Total: 51 horas de trabajo presencial e 99 de trabajo personal.
1) Asistencia diaria a las clases.
2) Lectura diaria, previa o posterior a clase, de los temas que se van tratando en el aula.
3) Realizaci贸n dos boletines de ejercicios.
4) Estudio sistem谩tico y regular de los temas y textos de la materia.
5) Programar y preparar, con la antelaci贸n suficiente, las distintas actividades correspondientes a la docencia interactiva de la materia.
6) Utilizaci贸n de las horas de atenci贸n al alumnado para resolver dudas, problemas y todo tipo de preguntas relacionadas con la materia.
- Los trabajos realizados por el alumnado deber谩n entregarse a trav茅s del Campus Virtual de la materia.
- Para los casos de realizaci贸n fraudulenta de ejercicios o pruebas ser谩 de aplicaci贸n lo recogido en la Normativa de evaluaci贸n del rendimiento acad茅mico de los estudiantes y de la revisi贸n de cualificaciones.
- Perspectiva de g茅nero: se recomienda hacer uso de
- Uso obligatorio de la cuenta de correo rai.
- Uso obligatorio de las herramientas tecnol贸gicas institucionales: Campus Virtual, Microsoft Office 365, MS-Teams y otras herramientas institucionales.
- No se podr谩 utilizar el tel茅fono m贸vil, excepto cuando se use como instrumento de trabajo siguiendo las indicaciones dadas por el docente, responsabiliz谩ndose el alumnado de las consecuencias legales y acad茅micas que puedan derivarse de un uso no adecuado del mismo.
- Cumplimiento obligatorio de la Normativa de protecci贸n de datos.
Martin Pereira Fari帽a
Coordinador/a- Department
- Philosophy and Anthropology
- Area
- Logic and Philosophy of Science
- Phone
- 881812525
- martin.pereira [at] usc.es
- Category
- Professor: Temporary PhD professor
Alejandro Gracia Di Rienzo
- Department
- Philosophy and Anthropology
- Area
- Logic and Philosophy of Science
- alejandro.gracia.dirienzo [at] usc.es
- Category
- Ministry Pre-doctoral Contract
| Tuesday | |||
|---|---|---|---|
| 11:00-12:00 | Grupo /CLE_01 | Galician | IA.11 |
| 12:00-14:30 | Grupo /CLIL_02 | Galician, Spanish | IA.12 |
| Thursday | |||
| 10:00-12:30 | Grupo /CLIL_03 | Spanish, Galician | IA.11 |
| 05.21.2025 09:00-14:00 | Grupo /CLIL_03 | IA.01 |
| 05.21.2025 09:00-14:00 | Grupo /CLIL_01 | IA.01 |
| 05.21.2025 09:00-14:00 | Grupo /CLE_01 | IA.01 |
| 05.21.2025 09:00-14:00 | Grupo /CLIL_02 | IA.01 |
| 05.21.2025 09:00-14:00 | Grupo /CLE_01 | IA.11 |
| 05.21.2025 09:00-14:00 | Grupo /CLIL_02 | IA.11 |
| 05.21.2025 09:00-14:00 | Grupo /CLIL_03 | IA.11 |
| 05.21.2025 09:00-14:00 | Grupo /CLIL_01 | IA.11 |
| 05.21.2025 09:00-14:00 | Grupo /CLIL_03 | IA.12 |
| 05.21.2025 09:00-14:00 | Grupo /CLE_01 | IA.12 |
| 05.21.2025 09:00-14:00 | Grupo /CLIL_01 | IA.12 |
| 05.21.2025 09:00-14:00 | Grupo /CLIL_02 | IA.12 |
| 07.11.2025 09:00-14:00 | Grupo /CLE_01 | IA.11 |
| 07.11.2025 09:00-14:00 | Grupo /CLIL_01 | IA.11 |
| 07.11.2025 09:00-14:00 | Grupo /CLIL_02 | IA.11 |
| 07.11.2025 09:00-14:00 | Grupo /CLIL_03 | IA.11 |