Inteligencia Artificial I

VICERRECTORADO ACADÉMICO
Unidad de Desarrollo Educativo
SYLLABUS
DATOS INFORMATIVOS
ASIGNATURA:
INTELIGENCIA ARTIFICIAL I
DEPARTAMENTO:
ELÉCTRICA Y ELECTRÓNICA
CÓDIGO:
COMP22039
NRC:
4655
CARRERAS:
INGENIERÍA DE SOFTWARE
NIVEL: VIII
04
ÁREA DEL CONOCIMIENTO:
GESTIÓN DE SOFTWARE
SISTEMA DE CONTENIDOS POR UNIDADES DE ESTUDIO
No
1
2
UNIDADES DE ESTUDIO Y SUS CONTENIDOS
Unidad 1: Agentes que resuelven problemas
1.1.
1.1.1.
Introducción a la Inteligencia Artificial.
Definiciones e historia.
1.2.
1.2.1.
1.2.2.
1.2.3.
1.2.4.
Perspectivas de IA y sus campos de aplicación.
Prueba de Turing.
El enfoque del modelo cognitivo.
Pensamiento racional.
Fundamentos de la Inteligencia Artificial.
1.3.
1.3.1.
1.3.2.
1.3.3.
1.3.4.
1.3.5.
1.3.6.
Agentes de Inteligencia Artificial.
Agentes y su entorno.
Medidas de rendimiento.
Racionalidad.
Naturaleza del entorno.
Programas de los agentes.
Problemas y ejercicios.
1.4.
1.4.1.
1.4.2.
1.4.3.
1.4.4.
Formulación y tipos de problemas.
Agentes resolventes de problemas.
Búsqueda de soluciones.
Problemas de juguete.
Problemas del mundo real.
1.5.
1.5.1.
1.5.2.
1.5.3.
1.5.4.
1.5.5.
Búsqueda de soluciones sin información.
Búsqueda primero en anchura.
Búsqueda primero en profundidad.
Búsqueda de costo uniforme.
Búsqueda de profundidad limitada.
Búsqueda primero en profundidad iterativa.
1.6.
1.6.1.
1.6.2.
1.6.3.
1.6.4.
1.6.5.
1.6.6.
1.6.7.
Métodos de búsqueda respaldados con información.
Estrategias de búsqueda informada.
Búsqueda primero el mejor.
Búsqueda A*.
Funciones heurísticas.
Algoritmos de búsqueda local con problemas de optimización.
El enfriamiento simulado.
Problemas y ejercicios.
1.7.
Implementación de búsquedas en LISP.
Unidad 2: Conocimiento e inferencia
1
CRÉDITOS:
VICERRECTORADO ACADÉMICO
Unidad de Desarrollo Educativo
2.1. Conocimiento informal y sus representaciones formales.
2.1.1. Representaciones y correspondencias.
2.1.2. Problemas de la representación del conocimiento.
2.1.3. Características de una buena representación.
2.2. Sintaxis de la Lógica de Predicados del Primer Orden (LPPO).
2.2.1. La representación de hechos simples en lógica.
2.2.2. Las funciones calculables y los predicados.
2.2.3. Deducción natural.
2.3. Interpretaciones, modelos y validez de una fórmula bien formada (fbf).
2.4. Mecanismos de inferencia en la LPPO.
2.4.1. Regla del Modus Ponens.
2.4.2. El principio de Resolución.
2.4.3. Las cláusulas de Horn.
2.4.4. Resolución en Lógica de predicados.
2.5. Estructura de una Base del Conocimiento.
2.5.1. Conocimiento procedimental y declarativo.
2.5.2. Procesos de razonamiento.
2.5.3. Emparejamiento.
2.5.4. Problemas y ejercicios.
3
2.6. Ejercicios y aplicaciones.
Unidad 3: Programación Lógica
3.1. Elementos del lenguaje PROLOG.
3.1.1. El mecanismo de unificación.
3.1.2. Backtracking, corte, fallo y negación.
3.1.3. Notación de reglas gramaticales DCG.
3.1.4. Meta-programación y orden superior.
3.2. Programación Lógica con restricciones.
3.2.1. Introducción a la Programación Lógica Inductiva (ILP).
3.2.2. Ejercicios y aplicaciones.
BIBLIOGRAFÍA RECOMENDADA
TITULO
Inteligencia Artificial;
AUTOR
Patrick Henry Winston.
Inteligencia Artificial;
Rich & Knigth
Inteligencia Artificial Una Nils J. Nilsson
nueva síntesis
Expert Systems For Experts
Kamran
Parsaye,
Mark
Chignell
Inteligencia Artificial
Elaine Rich ,Kevin Knight
2
EDICIÓN
AÑO
IDIOMA
EDITORIAL
2da.
2005
Español
Addison-Wesley
3ra.
2da.
1997
2007
Español
Español
Mc. Graw Hill
McGraw-Hill
2da.
2005
Inglés
3ra.
2007
Español
Wiley
McGraw-Hill