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1Tema 0. Presentación, Ingeniería del Conocimiento

Alberto Caballero Martínez - Tlf: (+34) 968 27 88 21 – [email protected]

Ingeniería del Conocimiento

TEMA 0. Presentación

Alberto Caballero Martínez - Tlf: (+34) 968 27 88 21Universidad Católica San Antonio de Murcia - Tlf: (+34) 968 27 88 00

Dr. Alberto Caballero Martínez

Grado en Ingeniería Informática



�Introducción �Datos, información, conocimiento …

�Sistemas Basados en Conocimiento …

�Organización de la asignatura�Temario

�Resultados del aprendizaje

�Metodología

� Recursos

�Evaluación

�Calendario

�Práctica

Índice

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Datos, Información, Conocimiento

Davenport y Prusak (1999).



�Son la mínima unidad semántica, y se corresponden con elementos primarios de información que por sí solos son irrelevantes como apoyo a la toma de decisiones. También se pueden ver como un conjunto discreto de valores, que no dicen nada sobre el por qué de las cosas y no son orientativos para la acción.

�Un número telefónico o un nombre de una persona, por ejemplo, son datos que, sin un propósito, una utilidad o un contexto no sirven como base para apoyar la toma de una decisión. Los datos pueden ser una colección de hechos almacenados en algún lugar físico como un papel, un dispositivo electrónico (CD, DVD, disco duro...), o la mente de una persona. En este sentido las tecnologías de la información han aportado mucho a recopilación de datos.

�Como cabe suponer, los datos pueden provenir de fuentes externas o internas a la organización, pudiendo ser de carácter objetivo o subjetivo, o de tipo cualitativo o cuantitativo, etc.

Datos

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�Un conjunto de datos procesados y que tienen un significado (relevancia, propósito y contexto)

�Son de utilidad para quien debe tomar decisiones, al disminuir su incertidumbre.

�Los datos se pueden transforman en información añadiéndoles valor: �Contextualizando: se sabe en qué contexto y para qué propósito se generaron.

�Categorizando: se conocen las unidades de medida que ayudan a interpretarlos.

�Calculando: los datos pueden haber sido procesados matemática o estadísticamente.

�Corrigiendo: se han eliminado errores e inconsistencias de los datos.

�Condensando: los datos se han podido resumir de forma más concisa (agregación).

Información = Datos + Contexto (añadir valor) + Uti lidad (disminuir la incertidumbre)

Información



�Se deriva de la información.

�Es una mezcla de experiencia, valores, información y know-how que sirve como marco para la incorporación de nuevas experiencias e información, y es útil para la acción.

�Se origina y aplica en la mente de los conocedores.

�No sólo se encuentra dentro de documentos o BBDD, también está en rutinas organizativas, procesos, prácticas, normas.

�La información se convierte en conocimiento con acciones como:

�Comparación con otros elementos.

�Predicción de consecuencias.

�Búsqueda de conexiones.

�Conversación con otros portadores de conocimiento.

Conocimiento

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Clases de Conocimiento

Hechos y expresiones percibidos

Datos organizados bajo patrones explicativos

Información elaborada que comporta significado

Sin interpretar Añade Significado Añade propósito y capacidad

Potencial para generar

Luz roja de un semáforo Luz roja significa parar Luz roja �Iniciar acciones para parar

el coche

DATOS INFORMACIÓN CONOCIMIENTO

Contexto Análisis



�Los datos son información en bruto: colecciones de hechos que deben procesarse para que sean significativos.

�La información se deriva al asociar los hechos en un contexto dado.

�El conocimiento asocia la información obtenida en un contexto con otra información obtenida en un contexto diferente.

�Finalmente, la sabiduría se presenta cuando los principios generalizados se derivan de conocimientos dispares.

¿BBDD, BBII, BBCC?

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�El 90% de los estudiantes universitarios tiene entre 18 y 23 años.

�El 75% de los estudiantes universitarios españoles está matriculado en estudios de grado.

�Desde 2008 el número de estudiantes universitario se ha incrementado en un 40%.

�La crisis económica actual ha comenzado en 2008.

�Se subvencionan los estudios de másteres para estudiantes en paro.

�Se podrían obtener algunas conclusiones:�Estudiantes que no hubieran iniciado una carrera universitaria.

�Estudiantes que al terminar los estudios de grado han continuado en másteres.

�Titulaciones de mayor demanda en tiempo de crisis.

�Demanda de estudios de un determinado tipo de graduados.

�Otros…

Ejemplo (I)



�Se podrían obtener algunas predicciones:�¿Qué titulaciones necesitan un mayor número de profesores?

�¿Qué modificaciones habría que hacer en los planes de estudio de los grados y másteres para hacerlos más útiles en el ámbito productivo?

�¿Sería necesaria/provechosa la utilización de técnicas semipresenciales de formación para determinadas titulaciones?

�Otros…

Ejemplo (II)

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El camino que recorrerá el software conduce a sistemas que procesan el conocimiento. Se han estado procesando datos empleando computadoras durante 50 años y extrayendo información durante más de tres décadas. Uno de los desafíos más significativos que enfrenta la comunidad de ingeniería del software es construir sistemas que den el próximo paso a lo largo del espectro: sistemas que extraigan conocimiento a partir de los datos e información en una forma práctica y beneficiosa.

Tendencias …

Ingeniería del Software 6/E, Pressman, Roger S., McGraw-Hill

Capítulo 32. Perspectivas futuras.



�La necesidad de sistemas de información (SI) ha aumentado en la última década:�Mejor rendimiento en la resolución de problemas complejos

�Se requiere menos tiempo en la toma de decisiones�Conocimiento � recurso estratégico

�Negocios: gestión de clientes, competidores, mercados…

�Fabricación: optimización de los procesos de control, monitorización,…

Importancia

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�Más utilizadas:�Sistemas de reglas de producción

�Redes semánticas

�Marcos

�Redes neuronales

�Lógica difusa

�Algoritmos genéticos

�Sistemas híbridos (soft computing)

�Agentes

�…

�Sistemas Basados en Conocimiento (SBC)�Un paso por delante a los sistemas de información convencionales, gracias a la utilización de técnicas de IA.

Técnicas de IA



�1. Introducción a la Ingeniería del Conocimiento y CommonKADS

�2. Modelado contextual (análisis preliminar)

�3. Modelado conceptual (análisis)

�4. Sistemas basados en reglas

�5. Modelado de las comunicaciones

�6. Modelado del sistema (diseño)

�7. Ontologías y Web semántica

Parcial 1

Parcial 2

Temario

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�RA 1. Identificar problemas prácticos que requieren soluciones a partir de la utilización de sistemas basados en conocimiento.

�RA2. Utilizar una metodología de desarrollo de sistemas basados en conocimiento para modelar soluciones a problemas concretos.

�RA3. Establecer analogías y diferencias entre los sistemas basados en conocimiento y los sistemas de información tradicionales, respecto al ciclo de vida y herramientas utilizadas en su desarrollo.

�RA4. Mostrar coherencia, sistematicidad y capacidad para documentar el proceso de modelación de un sistema basado en conocimiento.

�RA5. Descomponer las tareas de un sistema basado en conocimiento en procesos de inferencia elementales implementables mediante técnicas de inteligencia artificial.

Resultados de aprendizaje



�RA6. Implementar modelos de conocimiento utilizando formalismos de la Web semántica.

�RA7. Identificar y definir la semántica de los diferentes tipos de relaciones que se pueden presentar entre los elementos de conocimiento de un dominio concreto, utilizando un lenguaje ontológico.

�RA8. Comprender las limitaciones y potencialidades en cuanto a expresividad y computabilidad de diferentes lenguajes ontológicos.

�RA9. Definir, ejecutar e interpretar procesos de inferencias sencillos a partir de un modelo ontológico.

Resultados de aprendizaje

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�Charlas expositivas

�Trabajo en equipos�Clases prácticas en equipo

�Evaluación continua�Cuestionarios de autoevaluación (fin de semana antes del examen)

�Puntualidad, asistencia?

�Disciplina�Ordenadores, móviles, conversaciones, etc…

Metodología de trabajo



�Práctica:

�CommonKADS (www.commonkads.uva.nl)

�advancedcommonKnowledge(acK) (sourceforge.net/projects/ackproject/)

�Web semántica (www.w3.org/standards/semanticweb)

�Protégé (protege.stanford.edu)

�Pajares G. “Inteligencia Artificial e Ingeniería del Conocimiento”. Ra-Ma. 2005.

�Alonso et al.“Ingeniería del conocimiento: Aspectos Metodológicos”. Pearson, 2004.

�Palma, J. y Marín R. “Inteligencia Artificial. Técnicas, métodos y aplicaciones”. McGrawHill, 2008.

Recursos

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30% - parcial 1 (examen 21/11/2013 )

�30% - preguntas tipo test

�60% - preguntas de modelación / preguntas cortas

�10% - cuestionarios Campus Virtual

30% - parcial 2 �30% - preguntas tipo test

�60% - preguntas de modelación / preguntas cortas

�10% - cuestionarios Campus Virtual

40% - práctica �60% - modelado (entrega 07/01/2014 ). Si se entrega en febrero se reduce en un 20%

�40% - implementación en Protégé

Calendario (Campus Virtual)

Evaluación y calendario



�Equipos de 5-6 personas:�1-2 clientes, 3-4 analistas.

�Modelación, hasta el nivel conceptual, de un SBC con al menos:�2 tareas intensivas en conocimiento

�Varios agentes que necesiten comunicarse

�Inferencias resueltas mediante técnicas de Web semántica

�…

�Desarrollada en clases, utilizando la herramienta CASE ack

Práctica

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�Práctica de mayor complejidad�La nota de la práctica determina la nota de la asignatura (no examen).

�Fácil extensión para el TFG.

�Trabajo continuo, reuniones de revisión períodicas.

�Conocimiento de Java.

�Desarrollo individual o en parejas seleccionadas por el profesor: � Resumen del expediente académico,

� breve CV.

�P1. Implementar inferencias sobre ontologías previamente definidas.

�P2. Modelar y evaluar una ontología para la gestión de perfiles.

�P3. Modelar y evaluar una ontología para la gestión de recursos educativos (Campus Virtual).

Evaluación – Otra Alternativa



� Computación ubicua (inteligencia ambiental)�http://es.wikipedia.org/wiki/Computaci%C3%B3n_ubicua

� Gestión del conocimiento�http://www.gestiondelconocimiento.com

� Agentes inteligentes�http://es.wikipedia.org/wiki/Agente_inteligente_%28Inteligencia_Artificial%29

� Jobsket�http://www.jobsket.com/

�Herramienta para búsqueda de empleo y promoción curricular. Analiza semánticamente CV y ofrece información sobre su valor potencial en el mercado laboral, envía ofertas de trabajo interesantes para su perfil, incluso informar sobre los salarios medios en cada caso

� Scribblenauts (ontologías)�http://www.youtube.com/watch?v=_cSHO1Azrro&feature=related

� ¿Web 3.0 o n.0? (Information mining, social network analisys en twiter o facebook)�http://www.cincodias.com/articulo/opinion/Alice-hito-venta-online/20090717cdscdiopi_4/cdsopi/

�http://www.alice.com

�http://kara.allthingsd.com/20091008/twitter-talking-separately-to-microsoft-and-also-google-about-big-data-mining-deals (¿Pero es data mining o information mining?)

� MadridNetwork (citan economía del conocimiento)�http://www.madridnetwork.es

� Interacción hombre/máquina�http://sofia.solutecia.com

�http://193.108.42.79/ikea-es/cgi-bin/ikea-es.cgi

Tendencias curiosas y representativas

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