690_3668-InteligenciaArtificialAplicada

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PROGRAMA ANALÍTICO 
 
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Carrera INGENIERIA EN INFORMATICA 
Asignatura 3668 - Inteligencia Artificial Aplicada 
Trayecto de Desarrollo de software 
Año académico 2023 
Responsable / Jefe de catedra Dr. Jorge Ierache 
Carga horaria semanal 4 hs Carga horaria total 64 hs Créditos ------- 
Modalidad Presencial 
Correlativas anteriores: 
INTELIGENCIA ARTIFICIAL - ESTADISTICA APLICADA 
Correlativas posteriores ------------ 
Conocimientos necesarios 
Programación. Análisis y diseño de sistemas. Algebra lineal. Cálculo de Derivada. 
Estadística. Análisis sintáctico. Fundamentos de computación gráfica. Inteligencia 
Artificial 
 
 
Descripción de la asignatura 
 
Esta asignatura pretende que el alumno sea capaz de comprender y aplicar los conceptos 
vistos previamente en elementos de inteligencia artificial: Por ejemplo, Aplicación de la IA en 
diferentes modalidades de un sistema inteligente: lenguaje (Text & speech), imágenes, 
computación afectiva, como así también su aplicación en distintos campos como por ejemplo 
sistemas autónomos de robots. 
 
Metodología de enseñanza 
 
Las clases se desarrollarán empleando el modelo deductivo de presentación del texto, 
preguntas orientadas a enfocar los puntos importantes, resolver ejercicios Durante la cursada 
los alumnos desarrollarán un Trabajo Práctico que servirá como puente entre el marco teórico 
de la IA y su aplicación práctica; se utilizará la estrategia de Resolución de Casos. Se utilizarán 
las siguientes estrategias en diferentes momentos del proceso enseñanza-aprendizaje: 
objetivos, preguntas insertadas del tipo abierto, resúmenes, gráficos. El material elaborado 
por la cátedra estará disponible en plataforma. 
 
Objetivos de aprendizaje 
 
● Aplicar conceptos vistos en NLP en el desarrollo de sistemas inteligentes. 
● Aplicar conceptos vistos de aprendizaje de máquina en el desarrollo de sistemas 
inteligentes. 
● Comprender los modelos de computación afectiva para aplicarlos con conceptos 
vistos de IA. 
● Comprender el impacto y significancia de la IA en el modelo Sociedad 5.0, Industria 
4.O. 
 
 
 
 
PROGRAMA ANALÍTICO 
 
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Contenidos mínimos 
 
Introducción a Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP). Aplicación de Redes Neuronales 
para procesar texto. Arquitectura Transformers. 
Aplicación de aprendizaje de máquina a Procesamiento de imágenes. 
Computación afectiva. Introducción a la computación afectiva, modelo dimensional, modelo 
categórico, registros biométricos rostro, voz, registros fisiológicos, Interfase cerebro máquina 
(EEG), técnicas de IA para su procesamiento 
Aplicación de conceptos de agentes en el desarrollo de Sistemas inteligentes. 
Sociedad 5.0. Introducción, modelo sociedad 5.0, IA aplicada en salud y cuidados, movilidad, 
alimentos, energía, sustentabilidad, agricultura, Industria 4.0 
Competencias a desarrollar 
 
Genéricas 
• Utilización de técnicas y herramientas de aplicación en la ingeniería en sistemas de 
información / informática. 
• Generación de desarrollos tecnológicos y/o innovaciones tecnológicas. 
• Desarrollo de una actitud profesional emprendedora. 
• Identificación, formulación y resolución de problemas de ingeniería en sistemas de 
información/informática. 
• Concepción, diseño y desarrollo de proyectos de ingeniería en sistemas de 
información / informática. 
• Gestión, planificación, ejecución y control de proyectos de ingeniería en sistemas de 
información / informática. 
• Desempeño en equipos de trabajo. 
• Comunicación efectiva. 
• Actuación profesional ética y responsable. 
• Evaluación y actuación en relación con el impacto social de su actividad profesional 
en el contexto global y local. 
• Aprendizaje continuo. 
Específicas 
• Especificación, proyecto y desarrollo de sistemas de información. 
• Especificación, proyecto y desarrollo de software. 
• Dirección y control de la implementación, operación y mantenimiento de sistemas 
de información, sistemas de comunicación de datos, software, seguridad 
informática y calidad de software. 
 
 
 
 
PROGRAMA ANALÍTICO 
 
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Programa analítico 
Unidad 1 
Computación afectiva. Introducción a la computación afectiva, modelo 
dimensional, modelo categórico, registros biométricos rostro, voz, 
registros fisiológicos, Interfase cerebro máquina (EEG), técnicas de IA para 
su procesamiento. Casos de aplicación. 
Unidad 2 
Introducción a Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP). Aplicación de 
Redes Neuronales para procesar texto. Arquitectura Transformers. 
Modelos BERT y GPT. Casos de aplicación. 
Unidad 3 
Aplicación de aprendizaje de máquina a Procesamiento de imágenes. 
Introducción a Procesamiento de imágenes. Inteligencia Artificial. 
Aplicación de Redes Neuronales para procesar imágenes. Concepto y 
descripción de sistemas inteligentes basados en imágenes. Casos de 
aplicación. Generación de imágenes: CLIP, DALL-E, DALL-E 2 y/o modelos 
similares. 
Unidad 4 
Aplicación de conceptos de agentes en el desarrollo de Sistemas 
inteligentes. Sistemas Autónomos (SA). Introducción, características 
sensores y actuadores, arquitecturas, técnicas de IA aplicadas a SA. 
Simulación de robots: Introducción a la creación rápida de prototipos de 
mundos virtuales en 3D con objetos pasivos simples y robots. Casos de 
aplicación. 
Unidad 5 Sociedad 5.0, Industria 4.0, conceptos, aplicaciones. 
 
Planificación de actividades 
Semana Clase Actividad 
 
Tipo Duración 
estimada 
Unidad 
Semana 1 Introducción a la 
computación 
afectiva 
 teórica y 
práctica 
4hs 1 
Semana 2 Computación 
afectiva 
 teórica y 
práctica 
4hs 1 
Semana 3 Introducción a NLP teórica y 
práctica 
4hs 2 
Semana 4 Introducción a NLP 
moderno 
 teórica y 
práctica 
4hs 2 
Semana 5 Introducción 
arquitectura 
Transformers. BERT 
y GPT. 
 teórica y 
práctica 
4hs 2 
 
 
 
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Semana 6 Introducción a 
Procesamiento de 
imágenes. 
 teórica y 
práctica 
4hrs 3 
Semana 7 Aplicación de 
aprendizaje de 
máquina a 
Procesamiento de 
imágenes. 
 teórica y 
práctica 
4hrs 3 
Semana 8 Aplicación de 
conceptos de 
agentes en el 
desarrollo de 
Sistemas 
inteligentes. 
Sistemas Autónomos 
de Robots (SAR) 
 teórica y 
práctica 
4hrs 4 
Semana 9 Introducción a la 
creación rápida de 
prototipos de 
mundos virtuales en 
3D en simulador de 
robots 
 teórica y 
práctica 
4hrs 4 
Semana 
10 
La Sociedad 5.0, 
Industria 4.0, 
conceptos, 
aplicaciones. 
 teórica y 
práctica 
4hrs 5 
Semana 
11 Evaluación teórica y 
práctica 
 Teórica y 
práctica 
2hrs 3,4,5 
Semana 
12 
Entrega de Notas y 
Consultas 
 Teórica y 
práctica 
4hrs 3,4,5 
Semana 
13 
Recuperatorio 
evaluación teórico 
práctica 
 Teórica y 
práctica 
2hrs 1,2,3,4,5 
Semana 
14 
Presentación de 
trabajo práctico 
integrador 
 práctica 2hrs 1,2,3,4,5 
Semana 
15 
Presentación de 
trabajo práctico 
integrador 
 práctica 2hrs 1,2,3,4,5 
Semana 
16 
Devolución, cierre 
de la materia y 
entrega de notas 
finales. 
 
 
Evaluación 
 
 
 
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● Evaluación: se consideran una evaluación dividida en 1 parcial escritos de dos 
partes teoría multiple choice y parte práctica para realizar ejercicios que apliquen 
criterios prácticos aprendidos en la materia en un tiempo máximo de 2hs y 1 
recuperatorio bajo la misma modalidad. La devolución se entrega los exámenes 
corregidos y se procede a realizar la resolución del examen con el objetivo de 
responder consultas que emerjan de la resolución. El primer examen abarca los 
contenidos desde la unidad 1 y 2 en la semana 11. 
● Trabajos prácticos: a consideración de la cátedra se solicita trabajos prácticos 
integradores orientados a la aplicación de los conceptos de los temas vistos en la 
asignatura. La modalidad de evaluación los alumnos realizarán una presentación para 
defender el trabajo que realizaron. Se hará devolución dela presentación y 
documentación presentada. 
 
Primera evaluación Semana 11 Evaluación teórica y 
práctica 
2hrs. 
Segunda evaluación Semana 14 y 15 Presentación de 
trabajos 
integradores 
2hrs. 
Recuperatorio Semana 13 Evaluación teórica y 
práctica 
2hrs. 
 
Bibliografía obligatoria 
Título Autor Editorial Edición Año 
Inteligencia 
Artificial, un 
enfoque moderno 
Stuart Russel & 
Peter Norvig 
Pearson Prentice 
Hall 2 2004 
Inteligencia 
Artificial: 
fundamentos, 
práctica y 
aplicaciones 
Alberto García 
Serrano 
RC Libros 1 2012 
Speech and 
Language 
Processing 
 Dan Jurafsky y 
James H. Martin 
 
Prentice Hall 2 2008 
Digital Image 
Processing 
 Rafael Gonzalez 
(Author) y Richard 
Woods 
 
Pearson 4 2017 
 
 
 
 
Bibliografía complementaria recomendada 
Titulo Autor Editorial Edición Año 
Industria 4.0 la 
cuarta 
Joyanes, luis 
Aguilar 
Editorial Alfa 
Omega 
1 2020 
https://www.academia.edu/49826989/Inteligencia_artificial_un_enfoque_moderno_stuart_j_russell
https://www.academia.edu/49826989/Inteligencia_artificial_un_enfoque_moderno_stuart_j_russell
https://www.academia.edu/49826989/Inteligencia_artificial_un_enfoque_moderno_stuart_j_russell
 
 
 
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revolución 
industrial 
 
 
 
 
Otros recursos obligatorios (videos, enlaces, otros) Incluir una fila por cada recurso 
Nombre Clases, Videos y material de la catedra publicados en plataforma Miel 
 
Otros recursos complementarios (videos, enlaces, otros) Incluir una fila por cada recurso 
Nombre Articulos especificos de las Unidades de la Materia publicados en 
plataforma MIEL 
 
 
Titulo Autor Link Año 
Sociedad 5.0: el 
concepto 
japonés para 
una sociedad 
superinteligente 
Andrés Ortega, 
ARI 
https://www.realinstitutoelcano.org/wp-
content/uploads/2021/11/ari10-2019-
ortega-sociedad-5-0-concepto-japones-
sociedad-superinteligente.pdf 
2019 
Society 5.0 Cabinet Office 
Japón 
https://www8.cao.go.jp/cstp/english/societ
y5_0/index.html 
2018 
Casos de 
aplicación en 
contexto 
industria 4.0 
CIM I -Varios 
Autores, 
conjunto de 
artículos e 
interés 
https://campus.fi.uba.ar/draftfile.php/3629
/user/draft/529241330/Industria%204.0%2
0documentos%20y%20articulos.doc 
2018 
Industria 4.0 
Fabricando el 
Futuro 
Ana Basco et al https://books.google.com.ar/books/about/I
ndustria_4_0.html?id=geiGDwAAQBAJ&prin
tsec=frontcover&source=kp_read_button&h
l=es-
419&redir_esc=y#v=onepage&q&f=false 
2018 
Artículos científicos complementarios 
IERACHE, J, SATTOLO, IRIS, CHAPPERON GABRIELA. Framework multimodal emocional en el 
contexto de ambientes dinámicos. RISTI Revista lbérica de Sistemas y Tecnologías de 
Información.: AISTI Asociación Ibérica de Sistemas e Tecnologías de Información. 2020 vol. 
n°40. p45 - 59. issn 1646-9895 
 
 
 
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BARRIONUEVO C, IERACHE J, SATTOLO IRI. Emotion recognition through facial expressions 
using supervised learning with logistic regression. Communications in Computer and 
Information Science.: Springer,Cham. 2021 vol.1409 n°. p233 - 246. issn 1865-0929. eissn 
1865-0937 
ELFURY F, IERACHE J. Clasificación y representación de emociones en el discurso hablado en 
español empleando Deep Learning. 1646-9895 - RISTI Revista lbérica de Sistemas y 
Tecnologías de Información.: AISTI Asociación Ibérica de Sistemas e Tecnologías de 
Información. 2021 vol. n°42. p -. . eissn 1646-9895 
JORGE IERACHE; IRIS SATOLLO; GABRIELA CHAPPERÒN; ROCIO IERACHE. Captura 
multimodal para la inferencia de estados emocionales aplicados a contextos de 
computación afectiva. Argentina. Chilecito. 2021. Workshop. XXIII Workshop de 
Investigadores en Ciencias de la Computación: WICC 2021. Red de Universidades Nacionales 
con carreras en informática 
FERNANDO ELKFURY; JORGE IERACHE. Reconocimiento de emociones en la voz empleando 
redes neuronales y su integración en frameworks multimodales de educción emocional. 
Argentina. Chilecito. 2021. Workshop. XXIII Edición del Workshop de Investigadores en 
Ciencias de la Computación. Red de Universidades Nacionales con carreras en informática 
ELKFURY FERANANDO; IERACHE JORGE. Speech emotion representation A method to 
convert discrete to dimensional emotional models for emotional inference multimodal 
frameworks. Argentina. La Plata. 2021. Libro. Artículo Breve. Jornada. 9th Conference on 
Cloud Computing Conference, Big Data & Emerging Topic. 
CARLOS BARRIONUEVO, JORGE IERACHE , IRIS SATTOLO. Reconocimiento de emociones a 
través de expresiones faciales con el empleo de aprendizaje supervisado aplicando regresión 
logística. Argentina. San Justo. 2020.. Congreso. XXVI Congreso Argentino de Ciencias de la 
Computación (CACIC) (Modalidad virtual, 5 al 9 de octubre de 2020). Red de Universidades 
Nacionales con carreras en informática 
JORGE IERACHE, FACUNDO NERVO, IRIS SATTOLO, ROCIO IERACHE, GABRIELA CHAPPERÓN. 
Proposal of a multimodal model for emotional assessment within affective computing in 
gastronomic settings. Argentina. San Justo. 2020.. Congreso. XXVI Congreso Argentino de 
Ciencias de la Computación (CACIC) (Modalidad virtual, 5 al 9 de octubre de 2020). Red de 
Universidades Nacionales con carreras en informática 
 
 
 
PROGRAMA ANALÍTICO 
 
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IERACHE JORGE; PONCE GONZALO; NICOLOSI RAMIRO; CHAPERON G. Valoración del grado 
de atención en contextos áulicos con el empleo de interfase cerebro-computadora en el 
marco de la computación afectiva. Argentina. La Plata. 2019. Congreso. XXV Congreso 
Argentino de Ciencias de la Computación (CACIC 2019). 
IERACHE JORGE, NICOLOSI RAMIRO, PONCE GONZALO; CERVINO CLAUDIO, ESZTER 
EDGARDO. Registro emocional de personas interactuando en contextos de entornos 
virtuales. Argentina. La Plata. 2018.. XXIV Congreso Argentino de Ciencias de la 
Computación. 
IERACHE JORGE, FACUNDO NERVO, PEREIRA GUSTAVO, IRIBARREN JUAN,; IERACHE J, CALOT 
ENRIQUE. Multimodal biometric recording architecture for the exploitation of applications 
in the context of affective computing. Argentina. La Plata. 2017. Libro. Artículo Completo. 
Congreso. XXIII Congreso Argentino de Ciencias de la Computación (La Plata, 2017).