INTELIGENCIA ARTIFICIAL

TEMAS

10/01/2011

Centro de Estudios Superiores – ROYAL Ingeniería en Sistemas Computacionales I.S.C. José Antonio Espino López

SIE847 – Inteligencia Artificial – I.S.C. J.A.E.L. Página 2

TEMAS 1. CONCEPTOS BÁSICOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA).

1.1. Introducción. 1.2. Desarrollo histórico. 1.3. Esquemas de representación de conocimiento. 1.4. Áreas de aplicación 1.5. Lenguajes de programación de IA 1.6. Fundamentos matemáticos de IA.

2. LÓGICA DE PREDICADOS. 2.1. Cálculo de predicados. 2.2. Proposiciones 2.3. Representación simbólica 2.4. Reglas de inferencia. 2.5. Deducción proposicional simple 2.6. Demostración condicional 2.7. Demostración indirecta. 2.8. Valores de certeza. 2.9. Tautología. 2.10. Cuantificadores universales. 2.11. Especificación universal. 2.12. Ejercicios prácticos

3. TEORÍA DE GRAFOS 3.1. Introducción y uso 3.2. Conceptos. 3.3. Tipos de grafos 3.4. Representación gráfica 3.5. Representación mediante Matriz de adyacencia 3.6. Algoritmo de Warshall 3.7. Recorrido de grafos 3.8. Aplicaciones de grafos 3.9. Ejercicios prácticos

4. BÚSQUEDA DE SOLUCIONES. 4.1. Técnicas de búsqueda de soluciones. 4.2. Representación mediante espacio de estados. 4.3. Estrategias de búsqueda.

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4.4. Algoritmo de búsqueda BACKTRACKING. 4.5. Búsqueda en anchura. 4.6. Búsqueda en profundidad. 4.7. Búsqueda heurística. 4.8. Ejercicios prácticos

5. LENGUAJES DE PROGRAMACIÓN DE IA E INTRODUCCIÓN A LOS SISTEMAS EXPERTOS. 5.1. Lenguaje PROLOG. 5.2. Lenguaje LISP. 5.3. Introducción a los sistemas expertos (SE).

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EVALUACIÓN Evaluación Parcial Evaluación Final del Curso

Participación 10% 1er Parcial 16.66% Trabajos 2do Parcial 16.66% 50% Tareas 3er Parcial 16.66% Otras Actividades 30% Examen Final 50% Examen Parcial 60% Calificación Final 100%

Asistencia debe ser superior al 80% para derecho a tomar Examen

UNIDADES A EVALUAR 1er Parcial 04 AL 14-FEB Uni. 1 2do Parcial 11 AL 18-MAR Uni. 2 y Uni.3 3er Parcial 13 AL 17-MAY Uni. 4 y Uni. 5 Examen Final 19 AL 26-MAY Uni. 1 al Uni. 5 Examen Extraordinario 27-MAY AL 01-JUN Uni. 1 al Uni. 5

MODALIDADES DE EVALUACIÓN Además de los exámenes tradicionales, se recomienda se tome en cuenta:

• Investigaciones en portales y foros en internet

• Revisión continua de artículos de revistas especializadas

• Participación individual

• Elaboración de ejercicios en el laboratorio

• Coordinar y dirigir la elaboración de ejercicios extra clase

OBJETIVO GENERAL DE LA ASIGNATURA El estudiante conocerá, comprenderá y aplicará diversas metodologías de representación de conocimiento para dar solución a problemas básicos de la inteligencia artificial así como el diseño de sistemas expertos.

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BIBLIOGRAFÍA [1] Giarratano, Joseph / Riley, Gary Sistemas expertos, principios y programación (CLIPS). Ed. International Thompson Editores, 3ª. Edición, 1996, México.

[2] Grassmann, Winfried Karl / Tremblay, Jean Paul Matemática discreta y lógica (una perspective de la ciencia de la computación) Prentice Hall

[3] Ignizio, James P. Introduction to Expert Systems McGraw Hill

[4] Luger, George F. / Stubblefield, Wiliam Artificial Intelligence and the Design of Expert Systems The Benjamin/Cummings Publishing Company, Inc.

[5] Mocker, Robert J. Dologite D.G. Knowledge-based Systems: An introducction to expert systems. Ed. MacMillan, 1992.

[6] Rich, Elaine / Knight, Kevin Inteligencia Artificial. Ed. McGraw-Hill, 2da. Ed. 1994.

[7] Rolston, David Principios de Inteligencia Artificial y Sistemas Expertos McGraw Hill

[8] Rowe, Neil C. Artificial Intelligence through Prolog. Ed. Prentice Hall, 1988.

[9] Russell, Stuart / Norvig, Peter Inteligencia Artificial (Un enfoque moderno). Ed. Prentice Hall, 1995

[10] Suppes, P. Lógica matemática. Ed. Reverté, 1988.