Pontificia Universidad Católica del Ecuador

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1 DATOS INFORMATIVOS: MATERIA O MÓDULO: APLICACIONES DIFUSAS CÓDIGO: IS CARRERA: NIVEL: INGENIERIA DE SISTEMAS OCTAVO No. CRÉDITOS: 4 CRÉDITOS TEORÍA: 2 CRÉDITOS PRÁCTICA: 2 SEMESTRE / AÑO ACADÉMICO: PROFESOR: SEGUNDO SEMESTRE Nombre: JORGE AGUILAR J. Grado académico o título profesional: Breve indicación de la línea de actividad académica: Indicación de horario de atención a estudiantes: Correo electrónico: Físico, Master en Sistemas de Información Geográfica Aplicaciones Matemáticas, SIG y Bases de Datos Geográficas, Inteligencia Artificial y Minería de Datos, Docencia Universitaria 7:00 a 9:00 Teléfono: Celular: DESCRIPCIÓN DE LA MATERIA: El curso de Aplicaciones Difusas (Aplicaciones de Inteligencia Artificial) se centra en los tipos de aplicaciones más que en la técnica, ya que estas han sido revisadas en los cursos previos de Inteligencia Artificial. La idea es integrar y relacionar los conocimientos de las técnicas de Inteligencia Artificial, con la finalidad de aplicarlos en la resolución de problemas específicos. El curso propone algunas aplicaciones web, Integrando diferentes técnicas, puesto que actualmente este es un campo de amplia aplicación para la carrera de Sistemas. 1

2 - OBJETIVO GENERAL: Identificar las diversas áreas y aplicaciones de la Inteligencia Artificial en el desarrollo de aplicaciones web y aplicarlos a problemas específicos de actualidad. - OBJETIVOS ESPECÍFICOS: - Aplicar métodos de análisis y de razonamiento lógico que permitan identificar un problema propuesto y definirlo claramente. - Valorar las características y propiedades de las diversas técnicas que genera la Inteligencia Artificial a fin identificar su campo de aplicación. - Entender y escribir aplicaciones web para la resolución de problemas específicos - Mejorar el trabajo en grupos con miras a un resultado específico - Evaluar las metodologías que se utiliza en las aplicaciones web, para añadir comportamiento inteligente a las páginas y aplicaciones - Aprender el uso de phyton como lenguaje de desarrollo - CONTENIDOS : 1. Capítulo 1. Formular recomendaciones o Filtrado Colaborativo o Preferencias de recolección o Búsqueda de patrones similares o Aplicación o Ejercicios 2. Capítulo 2. Descubriendo Grupos - Aprendizaje Supervisados versus no supervisado - Agrupación jerárquica - Trazando dendrogramas - K-means - Clusters de Preferencias - Visualización de datos en dos dimensiones - Aplicación - Ejercicios 3. Capítulo 3. Búsqueda y Clasificación - Qué hay en un motor de búsqueda? - Un rastreador simple - Construcción del Índice - Consultar - Contenido basado en Ranking - Utilización de enlaces entrantes - Aprender de los clics 2

3 - Ejercicios Pontificia Universidad Católica del Ecuador 4. Capítulo 4. Optimización - Representación de Soluciones - La función de costo - Búsqueda al azar - Ascenso de colina - Recocido simulado - Algoritmos Genéticos - Otras posibilidades NOTA: Durante el transcurso del curso se realizará un proyecto práctico en grupos en el que se apliquen los conceptos revisados en clase - METODOLOGÍA, RECURSOS: La materia comprende una parte teórica y otra práctica En la parte teórica se abarcan y revisan los conceptos y técnicas que sirven para resolver los problemas referentes a recomendaciones, agrupamiento, búsqueda y clasificación y optimización En la parte práctica se realizan ejercicios de laboratorio para aprender las técnicas resolviendo problemas concretos. Como complemento de la materia, los estudiantes deben realizar un proyecto que involucre los conceptos y técnicas en la resolución de problemas concretos. Documentos y Lecturas Preguntas y ejercicios Laboratorios - EVALUACIÓN: Cada una de las notas parciales está compuesta de 4 componentes, que se distribuyen de la siguiente manera: Lecturas, talleres y participación en clase: 15% Proyecto y laboratorios: 50% Exámenes: 35% N UNIDAD DURACION Fechas 1. Formular recomendaciones 4 semanas 17 Ene-11 Feb 3

4 2. Descubriendo Grupos 4 semanas 14 Feb-11 Mar 3. Búsqueda y Clasificación 5 semanas 14 Mar-15 Abr 4.. Optimización 4 semanas 18 Abr 11 Mayo FECHA DE ENTREGA DE CALIFICACIONES EN SECRETARÍA: ENTREGA DE NOTAS PRIMER BIMESTRE: 22 de febrero de 2011 ENTREGA DE NOTAS SEGUNDO BIMESTRE: 6 de abril de 2011 ENTREGA DE NOTAS TERCER BIMESTRE: 25 de mayo de BIBLIOGRAFÍA: a) Toby Segaran, 2007, Programming Collective Intelligence, O'Reilly Media, Inc b) Haralambos Marmanis; 2009, Dmitry Babenko, Algorithms of the Intelligent Web, Manning Publications c) Engelbrecht Andies, 2007, Computational Intelligence, An Introduction J Wiley & Sons. d) Melanie Mitchell, 1997, An Introduction to Genetic Algorithms, the MIT press e) Hilera y Martínez, 1995, Redes Neuronales Artificiales, Addison-Wesley Aprobado: Por el Consejo de Escuela f) Director de Escuela fecha: Por el Consejo de Facultad f) Decano fecha: 4

5 Asignatura: Programación Organización Docente Semanal SEMANA (1-17) N de horas de clases teóricas ACTIVIDADES DE INTERACCIÓN DOCENTE - ESTUDIANTES (HORAS PRESENCIALES) N de horas de clases prácticas, laboratorios, talleres N de horas de tutorías especializadas TRABAJO AUTÓNOMO DEL ESTUDIANTE (HORAS NO PRESENCIALES) ACTIVIDADES (Descripción) N de horas EVALUACIONES TEMAS A TRATAR (N del tema, unidad, o capítulo descritos en Contenidos) 1 semana Lecturas 4 UNIDAD 1 2 semana Lecturas, 4 UNIDAD 1 3 semana Tareas 4 UNIDAD 1 4 semana Consultas, 4 UNIDAD 1 5 semana Lecturas 4 UNIDAD 2 6 semana Proyecto, 4 Teórica, práctica UNIDAD 2 7 semana Consultas 4 UNIDAD 2 8 semana Deberes, 4 UNIDAD 3 9 semana proyecto 4 UNIDAD 3 10 semana Lecturas 4 UNIDAD 3 11 semana Consultas Deberes 4 UNIDAD 3 12 semana proyecto 4 Teórica, práctica UNIDAD 3 13 semana Lecturas 4 UNIDAD 3 14 semana Consultas 4 UNIDAD 4 15 semana Lecturas 4 UNIDAD 4 16 semana Lecturas 4 UNIDAD 4 17 semana Proyecto 4 UNIDAD 4 18 semana EXÁMENES 5

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