INTELIGENCIA ARTIFICIAL 2017-2 GRUPO 7
1.- INFORMACIÓN GENERAL
Nombre del curso
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INTELIGENCIA
ARTIFICIAL
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Codigo del curso
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207008
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Duracion del Curso
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17 semanas
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Forma de dictado
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Tecnico –
experimental
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Horas semanales
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Teoria: 3h –
Laboratorio: 2h
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Naturaleza
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Formacion
profesional
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Numero de creditos
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Cuatro (04)
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Prerrequisitos
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Investigacion
Operativa I
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Semestre Academico
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2017 - 2
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Sillabus
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2. INTRODUCCION
La inteligencia artificial es un área
de la ciencia de la computación que tiene por objetivo desarrollar
los fundamentos prácticos y teóricos para el desarrollo de sistemas
de computación que presentan características inteligentes y que por
lo general corresponden a problemas intratables. Muchos problemas que
ocurren en la industria, servicios y entretenimiento corresponden a
problemas inteligentes, y su solución se hace cada vez más
indispensable en las organizaciones debido a las exigencias de
competitividad que se incrementan cada día.
Entre los diversos tipos de sistemas
inteligentes se encuentran los juegos humano-máquina, los sistemas
basados en el conocimiento, los sistemas de optimización y machine
learning.
En el presente curso, se hace una
introducción a la inteligencia artificial y sus aplicaciones en la
industria, servicios y entretenimiento, y se muestra como las
tecnologías basadas en inteligencia artificial pueden crear valor y
hacer que las organizaciones sean más competitivas. También se
mostrará sus aplicaciones en la ingeniería de software.
Se aborda con mayor profundidad el
diseño e implementación de juego humano-máquina y de sistemas
basados en el conocimiento.
3. LOGRO DEL CURSO
Al finalizar el curso el alumno
adquirirá conocimientos generales del área de inteligencia
artificial, diseñará e implementará juegos de competición
humano-máquina basados en inteligencia artificial y sistemas basados
en el conocimiento, haciendo uso de manera clara y precisa de las
técnicas de búsqueda en un espacio de estado y de la metodología
CommonKADS.
4.- OBJETIVOS ESPECÍFICOS
- Comprender que es la Inteligencia Artificial y la complejidad de sus problemas.
- Representar y resolver problemas de juego humano - máquina a través de técnicas de búsqueda en un espacio de estado.
- Diseñar y desarrollar software de juegos inteligentes con interacción hombre-máquina y que usen técnicas de inteligencia artificial.
- Comprender qué son los sistemas expertos y saber cuándo usarlos
- Conocer que es la Ingeniería de Conocimiento y un método para el desarrollo de sistemas basados en el conocimiento
- Evaluar la calidad de la solución de sistemas expertos.
- Diseñar y desarrollar sistemas expertos basados en diversos motores de inferencias (métodos de encadenamiento y redes neuronales artificiales), considerando criterios de calidad.
- Conocer los conceptos de machine learning, su importancia y sus aplicaciones en la industria y servicios.
- Conocer los conceptos de heurísticas y meta-heurísticas, su importancia y sus aplicaciones en la industria y servicios.
5. CONTENIDO ANALÍTICO POR SEMANAS
SEMANA
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TEMAS
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TRABAJOS DE CLASE
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LABORATORIOS
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SEMANA 1
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CLASIFICIACIÓN
DE PROBLEMAS ALGORÍTMICOS
*Clasificacion
por su naturaleza
*Clasificacion
por el tipo de respuesta
*Clasificacion
por su tratabilidad
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Semana 1 Teoria
Lista de sensores
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Ejemplo de programa en Lisp
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SEMANA 2
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FUNDAMENTOS
DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
*Definiciòn
de la inteligencia artificial
*Maquina
Inteligente
*Diferencias
entre sistemas operacionales
e
inteligentes
*Aplicaciones
en la industria
*Aplicaciones
en servicios
*Test
de turing
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Semana 2 Teoria
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SEMANA 3
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REPRESENTACIÓN
DE PROBLEMAS DE JUEGO HUMANO MÁQUINA COMO BÚSQUEDA EN UN ESPACIO DE ESTADO
*Conceptos
previos
*Problema
Vasija de Agua
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Sistema inteligente con sensor de ultrasonido
Tutorial ejemplo de lisp
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SEMANA 4
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MÉTODOS
DE BÚSQUEDA CIEGA
*Arbol
de Estado
*Busqueda
en Amplitud
*Busqueda
en Profundidad
*Busqueda
No Deterministica
*Resolución
de Problemas
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Semana 4 Teoría
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SEMANA 5
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BÚSQUEDA
HEURÍSTICA
*Busqueda
Heuristica
*Funcion
Heuristica
*Busqueda
en Profundidad Limitada
*Busqueda
Limitada por umbral
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Semana 5 teoria
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 Funciones en lisp .rar
Funciones en lisp
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SEMANA 6
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MÉTODOS
DE BÚSQUEDA PARA JUEGOS HUMANO-MÁQUINA
*Algoritmo
de juego humano - maquina
*Estrategias
de juego de máquina
*Algoritmo
Min-Max
*Algoritmo
Min-Max con poda alfa beta
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Semana 6 Teoría
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Funciones con listas
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SEMANA 7
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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.
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Semana 7 Teoría
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SEMANA 8
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EXAMEN PARCIAL
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SEMANA 9
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PRESENTACIÓN
DE TRABAJOS COMPUTACIONALES
*Los
alumnos mostrarán sus habilidades en cuanto al desarrollo de software de
juegos inteligentes basados en técnicas de búsqueda. Se deberá presentar un
informe y un software, y deberán exponer sus trabajos.
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Semana 9 teoría
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Esbozo de proyecto de IA
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SEMANA 10
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INGENIERÍA
DE CONOCIMIENTO
*Introducción.
*Adquisición de conocimiento.
*La
metodología CommonKADS.
*Diseño
de Sistemas Expertos (SE).
*Ciclo
de vida de un SE
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Semana 10
Teoría
| Ejemplo prolog - Reino Vegetal  Archivo pl |
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SEMANA 11
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ADQUISICIÓN
DE CONOCIMIENTO
*Adquisición
de conocimiento.
*Construcción
de la base de hechos y base de conocimiento.
*Estructuras
de representación de conocimientos (reglas de inferencias, frames, objects,
ontologías, metadatos, thesaurus).
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Semana 11
Teoría
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Árbol Genealógico 6 Niveles
Arbol genealogico pl
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SEMANA 12
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DESARROLLO
DE SISTEMAS EXPERTOS BASADOS EN REGLAS
*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.
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Sistemas expertos
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SEMANA 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.
*Validación
de sistemas inteligentes, métodos cuantitativos de validación.
*Eficiencia
y error de sistemas expertos.
*Revisión
de la funcionalidad del SE del 2do trabajo
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Calidad y validacion de sistemas expertoss
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SEMANA 14
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INTRODUCCIÓN
A MACHINE LEARNING (APRENDIZAJE AUTOMÁTICO) Y HEURÍSTICAS
*Conceptos
de aprendizaje y de machine learning.
*Sistemas
experto vs machine learning.
*Técnicas
de aprendizaje y fases de desarrollo de machine learning.
*Aplicaciones
de machine learning en la industria y servicios.
*Conceptos
de heurísticas y meta-heurísticas.
*Algoritmos
exactos vs algoritmos heurísticos.
*Técnicas
heurísticas y meta-heurísticas.
*Problemas
de optimización combinatoria en la industria y servicios
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Introduccion a machine learningg
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SEMANA 15
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PRESENTACIÓN
DE TRABAJOS COMPUTACIONALES
*Los
alumnos mostrarán sus habilidades en cuanto al desarrollo de sistemas
expertos y sus aplicaciones en los sectores de la industria y servicio. Los
alumnos presentarán un informe y un software.
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Video del Proyecto:
Paper del Proyecto
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SEMANA 16
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SOLUCION EXAMEN FINAL Y 2DA PRACTICA CALIFICADA
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