La evaluación de los resultados de aprendizaje se realizará usando algunos de los mecanismos descritos en el Reglamento de Actividades Docentes de la Universidad de Sevilla, concretamente:

• Pruebas de contenidos teóricos (30-70%).
• Pruebas de contenidos prácticos (30-70%).

La calificación se realizará de acuerdo con el Reglamento de Actividades Docentes de la Universidad de Sevilla. Los criterios específicos de calificación dependerán de las pruebas de evaluación concretas; de forma general estarán orientados a determinar el grado de consecución por parte del alumnado de los resultados de aprendizaje previstos.

Las actividades formativas y la metodología a emplear estarán de acuerdo siempre con el Reglamento de Actividades Docentes de la Universidad de Sevilla. Entre ellas, se destacan las siguientes en orden de importancia:

• Clases de teoría (50-100%).
• Clases de laboratorio (0-50%).
• Clases de problemas (0-50%).
• Otras actividades: lecturas críticas, seminarios, boletines de cuestiones y problemas, cuadernos de laboratorio, proyectos de asignatura y redacción de memorias (0-20%).

La metodología empleada en las actividades lectivas será activa, buscando en todo momento la implicación por parte del alumnado en el proceso de aprendizaje.

En este módulo se proporciona al alumnado contenidos sobre los fundamentos matemáticos de la computación científica; metodologías aplicadas en computación e inteligencia artificial sobre la representación del conocimiento y razonamiento, las técnicas algorítmicas y los paradigmas de programación aplicados a la inteligencia artificial, los fundamentos y técnicas propios de los sistemas inteligentes (análisis, diseño y construcción) y los modelos de computación y complejidad; procesamiento de lenguajes formales y mecanismos de interacción persona-ordenador.

Generales: G03, G08, G09.

Específicas: E38, E39, E40, E41, E42, E43, E44.

Adicionales: E01, E03, E12, E13, E14, E19, E21, E23, E25, E27, E30, E33, E37.

Al terminar este módulo los alumnos tendrán conocimientos sobre los fundamentos matemáticos de la computación científica; metodologías aplicadas en computación e inteligencia artificial sobre la representación del conocimiento y razonamiento, las técnicas algorítmicas y los paradigmas de programación aplicados a la inteligencia artificial, los fundamentos y técnicas propios de los sistemas inteligentes (análisis, diseño y construcción) y los modelos de computación y complejidad; procesamiento de lenguajes formales y mecanismos de interacción persona-ordenador.