– Coñecer os principais modelos de razoamento impreciso para valorar a súa adecuación á resolución de problemas no ámbito da Intelixencia Artificial.
– Introducir o concepto de sistemas multiagente a partir da necesidade de arquitecturas distribuídas nos sistemas intelixentes.
– Comprender as diferentes aproximacións ás arquitecturas dos axentes intelixentes.
– Comprender a noción de negociación como un aspecto básico inherente aos sistemas multiagentes.
– Comprender as nocións e os aspectos básicos da coordinación, a cooperación e a comunicación.
– Analizar as diversas metodoloxías existentes para o desenvolvemento de sistemas multiagente.
– Coñecer aplicacións deste tipo de sistemas en contornas industriais, biomédicos, informáticos, etc.
– Desenvolver capacidades para un adecuado tratamento da privacidade, confiabilidad, transparencia e interpretabilidad de modelos e resultados
– Identificar e analizar rumbos e o seu impacto no deseño de algoritmos de Intelixencia Artificial
– Coñecer e comprender as implicacións sociais e éticas da tecnoloxía en xeral e a Intelixencia Artificial en particular
– Coñecer os principais modelos de razoamento impreciso para valorar a súa adecuación á resolución de problemas no ámbito da Intelixencia Artificial.
– Coñecer os modelos computacionales da mente humana
– Distinguir os procesos básicos asociados á intelixencia humana
– Coñecer as principais aproximacións computacionales á cognición social