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PLANIFICACION DE LA ASIGNATURA
INGENIERÍA DEL CONOCIMIENTO
CARRERA: INGENIERIA ELECTRONICA
Docentes:
- Ana Casali (Responsable asignatura)
- Alejandro Hernandez
Departamento:
SISTEMAS E INFORMATICA, Escuela de Ing. Electrónica,
Año / Semestre del plan de estudios:
Carga horaria semanal:
materia electiva cuatrimestral, 5º año.
4 horas de clase teórico-prácticas
1. Fundamentación
La Inteligencia Artificial es un Area significativa de las Ciencias de la Computación, que ha
salido de los laboratorios y tiene impacto en toda la sociedad a través de sus múltiples técnicas y
aplicaciones. En particular la IA proporciona un conjunto de herramientas que permiten resolver
problemas complejos como los que se enfrentan en la industria y la producción. Por lo cual
consideramos que es importante que el alumno de Ingeniería Electrónica tenga nociones de
algunas de estas herramientas, que tienen gran aplicación en problemas vinculados a su
especialidad, como por ejemplo, los sistemas expertos apoyando la tarea de supervisión
(supervisión experta), los sistemas difusos (fuzzy systems) en el área de control, las redes
neuronales para incorporar aprendizaje en distintos sistemas y los sistemas multiagentes
modelando problemas complejos y de naturaleza distribuida. El objetivo es introducir al alumno
a estas principales técnicas desde una perspectiva tecnológica y de aplicación en su especialidad.
Además, la Inteligencia Artificial es un área muy propicia para introducir al alumno a
trabajos de investigación y desarrollo, ya que hay una continua evolución y redefinición de
contenidos, innovación en las técnicas que son utilizadas y creación de nuevas aplicaciones.
2. Objetivos de la Asignatura
Mediante esta asignatura se pretende que los alumnos adquieran los siguientes objetivos,
divididos en conceptuales, procedimentales y actitudinales:
Objetivos conceptuales (OC):
1.
Problemas que encara la Inteligencia Artificial.
2.
Aplicaciones de la Inteligencia Artificial a la ingeniería.
3.
Sistemas basados en conocimiento.
4.
Sistemas difusos (fuzzy systems).
5.
Redes neuronales.
5.
Sistemas multiagentes
Objetivos procedimentales (OP):
1.
Manejar algunas de las técnicas de la IA para el desarrollo de sistemas
inteligentes (sistemas expertos – sistemas fuzzy – redes neuronales).
2.
Utilizar herramientas de programación adecuadas para el desarrollo de estos
sistemas.
3.
Análisis del comportamiento de sistemas multiagentes utilizando simuladores.
Objetivos actitudinales (OA):
1.
Desarrollar un prototipo de aplicaciones en dominios reales.
2.
Analizar y presentar un trabajo de investigación del área de IA
3.
Interesarlos en el área, presentarle alternativas de desarrollos para su trabajo
final de carrera.
3. Materias Relacionadas
•
•
Previas: Informática II
Simultáneas: Informática III - Sistemas Distribuidos
4. Programa sintético
INGENIERIA DEL CONOCIMIENTO
1. Introducción a la Inteligencia Artificial (AI).
1.1. Concepto
1.2. Historia y evolución
1.3. Campos de investigación y aplicación
1.4. Ejemplos.
2. Sistemas Expertos (ES)
2.1. Concepto
2.2. Arquitectura de los SE
2.3. Representación del conocimiento (Lógica - Reglas de producción –estructurada)
2.4. Mecanismos de inferencia
2.5. Metaconocimiento
2.6. Aplicaciones y ejemplos en tareas de diagnóstico y supervisión.
2.7. Desarrollo de un SE. Herramientas
3. Sistemas Fuzzy (FS)
3.1. Incertidumbre e imprecisión
3.2. Lógica bivaluada y lógica difusa (fuzzy)
3.3. Conjuntos fuzzy
3.4. Reglas fuzzy
3.5. Inferencia fuzzy (fuzzyficación, defuzzyficación)
3.6. Sistemas fuzzy en tareas de control
3.7. Aplicaciones y ejemplos
4. Redes neuronales (RN)
4.1. Introducción al aprendizaje automático
4.1.1. Entrenamiento vs. Objetivo / Preprocesamiento de los datos
4.1.2. Árboles de decisión
4.2. Neuronas simples
4.3. Sistemas multicapa
4.4. Descenso por el gradiente / Retropropagación
4.5. Sistemas de control
5. Agentes Inteligentes y Sistemas Multiagentes (MAS)
5.1. Concepto de agente
5.2. Distintas arquitecturas
5.3. Sistemas Multiagentes
5.3.1. Comunicación
5.3.2. Interacción: cooperación, competencia
5.4. Aplicaciones y ejemplos
TALLER:
Prácticas con Herramienta de desarrollo y simulación
•
Kappa-PC (herramienta de desarrollo de sistemas basados en
conocimiento)
•
Matlab Toolboxes (Fuzzy Logic – Neural networks)
•
Prácticas con simuladores de sistemas multiagentes (UdG)
6. Bibliografía
1. Inteligencia Artificial. Un enfoque moderno – Norvig & Russell – Prentice Hall 1995.
2. Inteligencia Artificial: Modelos, Técnicas y Ares de Aplicación – F. Escolano, M. Cazorla,
M. Alfonso, O. Colomina y M. Lozano. Thomsson, 2003.
3. Inteligencia Artificial - Elaine Rich – Kevin Knight – 2ª edición - Mc Graw Hill 1994.
4. Sistemas Expertos - Principios y Programación - Giarratano & Riley. 3ºEd. Int. Thomson Ed,
2000.
5. Expert System in Process Control – F. Jovic, Ed. Chapman and Hall
6. Decisión Support Systems and Expert Systems – Turban. Prentice Hall 1995.
7. Manual on line de KAPPA - PC.
8. The Fuzzy Systems Handbook. E. Cox, AP Proffesional, 1994.
9. Fuzzy Control – Passino y Yurkovich, Addison Wesley
10. Fuzzy Logic Toolbox (For Use with MATLAB®)
11. Machine Learning - Tom Mitchell - McGrawHill
12. Neural Network Toolbox (For Use with MATLAB®) - Howard Demuth, Mark Beale
13. Multiagent Systems. A modern Approach to Distributed Artificial Intelligence – G. Weiss,
Mit Press, 1999.
14. Intelligent Agents: Theory and Practice – M. Wooldridge & N. Jennings – The
Knowledge Engineering Review 10 (2), pp 115-152, 1995.
7. Descripción de actividades de aprendizaje
Los alumnos deberán encarar durante el cursado de la asignatura, una serie de prácticos, que
culminarán en el desarrollo de un prototipo de un Sistema Inteligente. En este desarrollo, los
alumnos ejercitarán diversas actividades de aprendizaje (como análisis, diseño, abstracción,
programación, etc)
Otras actividades de aprendizaje de la metodología de investigación científica (análisis,
establecer hipótesis, relaciones, experimentación, validación de modelos etc) se realizarán en
realización de un trabajo de investigación que se le proporcionará al alumno (a partir de un tema
y bibliografía propuesta). Las conclusiones obtenidas serán luego expuestas a sus compañeros de
curso (ayudando al desarrollo de otras actividades como síntesis, claridad de expresión, etc).
8. Evaluación
Condiciones de Promoción:
• Aprobar el 100% de las prácticas.
• Aprobar una evaluación globalizadora.