lunes, 7 de junio de 2010

Inteligencia Artificial: Temario


Inteligencia artificial I 
Ingeniería en Sistemas Computacionales 

APRENDIZAJES REQUERIDOS 
  
Comprensión de las estructuras de control, las listas, árboles, recursividad y 
teoría de la probabilidad. 


Objetivo 
Educacional Actividades de Aprendizaje Fuentes de 
Información 
El estudiante  conocerá las formas de representación simbólicas y su aplicación. 
1.1 Buscar y seleccionar información sobre 
las teorías de la inteligencia humana. 
1.2 Discutir en grupo, las diferentes teorías 
de la inteligencia humana. 
1.3 Buscar información sobre los modelos 
de adquisición del conocimiento. 
1.4 Discutir en grupo las diferencias de los 
modelos de adquisición del 
conocimiento. 
1.5 Discutir en grupo, las diferentes 
manifestaciones de la inteligencia 
humana. 
1, 2, 3, 4 



UNIDAD 2.- Representación del conocimiento y razonamiento. 

Objetivo 
Educacional Actividades de Aprendizaje Fuentes de 
Información 
Aplicará las técnicas 
de representación 
basadas en lógica de 
predicados y sus 
reglas de inferencia, 
en la solución de 
problemas. 
2.1 Buscar información sobre las formas de 
representación del conocimiento. 
2.2 Diseñar la representación de algún 
concepto, a través de una forma de 
representación del conocimiento. 
2.3 Realizar la representación de frases del 
lenguaje natural en términos de 
predicados. 
2.4 Buscar información sobre los 
elementos de un sistema axiomático. 
2.5 Discutir las reglas de inferencia válidas 
en una lógica de predicados. 
2.6 Buscar información sobre demostración 
y equivalencia lógica. 
2.7 Discutir los conceptos de demostración 
y equivalencia lógica. 
2.8 Buscar información sobre el método de 
resolución y unificación. 
2.9 Exponer en clase el método de 
resolución y unificación. 

1, 3, 6, 7 


2.10 Buscar información sobre 
incertidumbre, imprecisión y 
subjetividad. 
2.11 Discutir en grupo ejemplos de 
conocimiento incierto, impreciso y 
subjetivo. 
2.12 Realizar un modelo de red bayesiana 
a un problema de diagnóstico. 


UNIDAD 3.- Sistemas de razonamiento lógico. 

Objetivo 
Educacional Actividades de Aprendizaje Fuentes de 
Información 
Aplicará la 
representación 
basada en reglas de 
producción, en la 
solución de 
problemas basados 
en conocimiento. 
3.1 Buscar información sobre la sintaxis y 
semántica de un sistema de 
producción (SP). 
3.2 Discutir en grupo, conocimiento causal 
y conocimiento de diagnóstico. 
3.3 Diseñar la solución a un problema 
propuesto utilizando la metodología de 
sistemas basados en conocimiento. 
3.4 Implementar el diseño de la solución 
de un problema utilizando una 
herramienta de programación 
simbólica. 
3.5 Discutir en grupo los resultados de la 
implementación. 





UNIDAD 4.- Búsqueda y satisfacción de restricciones. 

Objetivo 
Educacional Actividades de Aprendizaje Fuentes de 
Información 
Aplicará técnicas 
sistemáticas básicas 
de profundidad y 
anchura en la 
solución de 
problemas de 
búsqueda de metas. 
4.1 Describir gráficamente problemas en 
términos de espacios de estados 
(problema de misioneros y caníbales, 
problemas de juego entre dos 
adversarios, etc). 
4.2 Buscar información sobre los métodos 
de búsqueda sistemática básica: a 
profundidad y anchura. 
4.3 Discutir en grupo los algoritmos de los 
métodos de búsqueda sistemática 
básica: a profundidad y anchura. 




4.4 Buscar información sobre los métodos 
de búsqueda óptima: funciones de 
evaluación, funciones de costo y 
heurísticas. 
4.5 Discutir en grupo los algoritmos de los 
métodos de búsqueda óptima: 
funciones evaluación, funciones de 
costo y heurísticas. 
4.6 Realizar un proyecto para resolver un 
problema de un juego clásico (gato, 
damas chinas, misioneros y caníbales, 
etc), empleando un método de 
búsqueda óptima. 


10. FUENTES DE INFORMACIÓN 

1. Mocker Robert J. Dologite D.G. 
Knowledge-based Systems: An introducction to expert systems. 
Ed. MacMillan, 1992. 

2. Lógica matemática. 
Ed. Suppes, ed. Reverté, 1988. 

3. José Cuena. 
Lógica informática. 
2ª. Edición, 1986, México. 
Ed. Alianza Editorial, S.A., Madrid, 1985. 

4. Stuart Russell, P eter Norvig. 
Inteligencia Artificial (Un enfoque moderno). 
Ed. Prentice Hall, 1995 http://aima.cs.berkeley.edu/ 

5. Neil C. Rowe. 
Artificial Intelligence through Prolog. 
Ed. Prentice Hall, 1988. 

6. Joseph Giarratano, Gary Riley. 
Sistemas expertos, principios y programación (CLIPS). 
Ed. International Thompson Editores,   3ª. Edición, 1996, México. 

7. Elaine Rich, Kevin Knight. 
Inteligencia Artificial. 
Ed. McGraw-Hill, 2da. Ed. 1994. 




8. Gregorio Fernández Fernández. 
Universidad Politécnica de Madrid. Escuela Técnica Superior de 
Ingenieros de Telecomunicación. 
Departamento de Ingeniería de Sistemas Telemáticos. 
Grupo de Sistemas Inteligentes. 
http://turing.gsi.dit.upm.es/~gfer/ssii/rcsi/ 


9. Notas sobre mapas conceptuales: 
http://profesor.sis.uia.mx/aveleyra/comunica/mmps/mapasconceptuales. 
htm 




1 comentario:

  1. Gracias por subir el temario, en verdad es necesario
    Adecuarse a estas nuevas formas de compartir
    la información. Aquí le dejó la dirección de mi blog
    Espero y sea algo interesante: alhukard.blogspot.com
    (aúnque con el servicio no tengo tiempo de agregar
    Nuevas cosas) nos vemos en el cusa, saludos.

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