1. ESPECIFICACIONES GENERALES
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INTELIGENCIA ARTIFICIAL |
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207008 |
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OBLIGATORIO |
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205007- IO1 |
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Teoría: 3h, Laboratorio: 2h |
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4 |
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2010 - 1 |
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HUGO VEGA H.
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2. SUMILLA
La Inteligencia Artificial, conceptos, paradigmas y aplicaciones en la industria y servicios. Representación del conocimiento. Representación de problemas de IA como búsqueda en el espacio de estado. Métodos de búsqueda ciegos e informados. Juegos inteligentes hombre-máquina. Sistemas Expertos. Sistemas inteligentes.
3. OBJETIVO GENERAL
La Inteligencia Artificial es una de las áreas de la ciencia de la computación que presenta grandes expectativas de desarrollo, debido a su diversidad de aplicaciones en la industria, en los sectores de educación, servicios y, ciencia y tecnología.
El presente curso visa introducir el área de inteligencia artificial, la representación del conocimiento, los métodos básicos para la resolución de problemas y sus principales aplicaciones en el contexto de la demanda nacional, dando énfasis al estudio y desarrollo de juegos y sistemas expertos.
4.OBJETIVOS ESPECÍFICOS
•Representar el conocimiento mediante técnicas ad hoc tales como redes semánticas, predicados, y listas.
•Representar y resolver problemas determinada clase de problemas de la Inteligencia Artificial mediante las técnicas de búsqueda en un espacio de estados.
•Diseñar y desarrollar software de juegos inteligentes hombre-máquina que usen técnicas de la Inteligencia Artificial.
•Diseñar y desarrollar sistemas expertos basados en diversos motores de inferencia (métodos de encadenamiento y redes neuronales artificiales).
•Presentar los fundamentos de los sistemas inteligentes y sus diversas aplicaciones, así como establecer las diferencias respecto de los métodos basados en búsqueda y los sistemas expertos.
5.CONTENIDO ANALÍTICO POR SEMANAS:
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Temas (Diapositivas descargables) |
Clases |
Trabajos Examenes |
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1
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Fundamentos de la Inteligencia Artificial
- Presentación del curso.
- Definición de la Inteligencia Artificial. Máquina inteligente. Diferencia entre sistemas operacionales y sistemas inteligentes. Revisión de los lenguajes de la inteligencia artificial. Aplicaciones en la industria y servicios.
- Referencias: [1] Capítulo 1, [2] Capítulo 1.
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2
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Representación del conocimiento – Clasificación de problemas algorítmicos
- Representación del conocimiento: redes semánticas, registros, y predicados.
- Clasificación de problemas algorítmicos. Problemas de decisión, localización y optimización. Problemas P y NP. Descripción de algunos problemas.
- Referencias: [1] Capítulos 6, 7 y 10, [2] Capítulo 2, [3] Capítulos 4 y 5, [4] Capítulo 1
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3
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Búsqueda en un espacio de estados
- Definición de problemas de la IA como problemas de búsqueda en un espacio de estado.
- Referencias: [1] Capítulos 3 y 4, [2] Capítulo 3, [3] Capítulo 2 y 3, [4] Capítulo 3
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4
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Métodos de búsqueda en un espacio de estados
- Métodos de búsqueda ciega: amplitud, profundidad y no determinista.
- Referencias: [1] Capítulo 4, [2] Capítulos 3 y 4, [3] Capítulo 3, [4] Capítulos 5 y 6
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5
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Métodos de búsqueda informados
- Métodos que usan información adicional: primero el mejor, ascenso a la colina, ramificación y acotación.
- Referencias: [1] Capítulo 4, [2] Capítulo 5, [3] Capítulo 3, [4] Capítulos 5 y 6.
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6
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Métodos de búsqueda para juegos hombre-máquina
- Métodos MIN-MAX para desarrollar juegos inteligentes hombre-máquina.
- Referencias: [1] Capítulo 5, [2] Capítulos 5 y 6, [3] Capítulos 3 y 12, [4] Capítulos 5 y 6.
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7
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Presentación de trabajos computacionales
- Presentación de trabajos computacionales
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8
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Examen Parcial |
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9
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Fundamentos de Sistemas Expertos
- Definición de Sistemas Expertos. Arquitectura de un sistema experto. Taxonomía y aplicaciones de los sistemas expertos. Requisitos para el desarrollo de sistemas expertos y ventajas del uso de sistemas expertos. Algunos problemas basados en el conocimiento.
- Referencias: [6] Capítulo 1
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10
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Diseño de Sistemas Expertos
- Diseño de Sistemas Expertos (SE). Ingeniería de software y SE Ciclo de vida de un SE.
- Referencias: [6] Capítulos 1 y 6.
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11
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Desarrollo de Sistemas Expertos
- Construcción de la base de hechos y base de conocimiento. El motor de inferencia. Los métodos de encadenamiento regresivo y progresivo. Ventajas y desventajas del uso de los métodos de encadenamiento. Consideraciones para el desarrollo de interfaces
- Referencias: [1] Capítulos 6 y 7, [2] Capítulo 7, [6] Capítulo 3.
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12
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Sistemas expertos basados en Redes Neuronales
- Conceptos básicos de redes neuronales artificiales (RNA). El problema de identificación de patrones y sus aplicaciones. Identificación de patrones a través de RNA. Algoritmos de RNA para identificación de patrones. Consideraciones para resolver problemas basados en el conocimiento a través de RNA.
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13
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Calidad y validación de sistemas expertos
- Principales errores en el desarrollo de un sistema experto. Calidad de un sistema experto. Eficiencia y error de sistemas expertos.
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Introducción a los Sistemas Inteligentes
- Introducción a los sistemas inteligentes Conceptos de aprendizajes Aplicaciones de RNA y de Sistemas Inteligentes.
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15
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Presentación de trabajos computacionales
- Presentación de trabajos computacionales
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16
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Examen Final |
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6. METODOLOGÍA
El curso se desarrolla a través de actividades teórico – prácticas, dando énfasis a aplicaciones en la industria y servicios. Los estudiantes, organizados en grupos de 3 estudiantes, desarrollarán dos trabajos computacionales.
7. EVALUACIÓN
El Promedio Final (PF) se determina de la forma siguiente:
PF = 0.025(CL1 + CL2 + CL3 + CL4) + 0.075(TB1 + TB2) + 0.15*LA + 0,30*EA + 0,30*EB
Donde:
CLx: Controles de Lecturas (CL1, CL2, CL3 y CL4)
TB1: Trabajo Grupal (Juegos Inteligentes Hombre – Máquina)
TB2: Trabajo Grupal (Sistemas Expertos)
EA: Examen Parcial
EB: Examen Final
LA: Laboratorio
8. BIBLIOGRAFIA
• STUART, RUSSELL; PETER, NORVIG
1996 Inteligencia artificial, un enfoque moderno. Ed Prentice Hall.ISBN 0-13-103805-2
• PATRICK, WINSTON
1984 Inteligencia Artificial. Ed. Addison-Wesley ISBN 0-201-51876-7
• ELAINE, RICH
1988 Inteligencia Artificial. Ed McGraw-Hill ISBN 0-07-450364-2
• DAVID, MAURICIO
2000 Apuntes de Inteligencia Artificial.
• BONIFACIO, MARTIN; ALFREDO, SANZ
2002 Redes Neuronales y Sistemas Difusos. Ed. Alfaomega ISBN 84-7897-466-0
• GIARRATANO RILEY
2001 Sistemas Expertos, principios y programación. Ed. Ciencias Thomson ISBN 970-686-059-2
