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
Gracias por subir el temario, en verdad es necesario
ResponderEliminarAdecuarse 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.