DISEÑO CURRICULAR INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Transcripción

1 DISEÑO CURRICULAR INTELIGENCIA ARTIFICIAL FACULTAD (ES) CARRERA (S) Ingeniería Computación CÓDIGO HORAS TEÓRICAS HORAS PRÁCTICAS UNIDADES DE CRÉDITO SEMESTRE VII PRE-REQUISITO ELABORADO POR: REVISADO POR: FECHA:

2 INTRODUCCIÓN La Inteligencia Artificial es una combinación de la ciencia del computador, fisiología y filosofía, tan general y amplio como eso, y es que reúne varios casos sistemas expertos, por ejemplo, todos los cuales tienen en común la creación de máquinas que puedan pensar. La idea de construir una máquina que pueda ejecutar tareas percibidas como requerimiento de inteligencia humana es un atractivo. Las tareas que han sido escritas este de vista incluyen juegos, traducción de idiomas, diagnósticos de fallas, robóticas, suministros de accesorios experta en diversos temas. La inteligencia artificial incluyen varios campos de desarrollo tales como: la robótica, usada principalmente en el campo industrial; compresión de lenguaje y trabajo en máquinas que distinguen formas y que se usan líneas de ensamblaje; reconocimiento de palabras y aprendizaje de máquinas; sistemas computacionales expertos. Se pretende con este programa que el estudiantado de ingeniería, este preparado para la solución de conflictos en tareas orientadas a metas como planificación de sistemas en el mundo real con poca información, líneas de ensamblaje; reconocimiento de palabras y aprendizaje de máquinas que reproducen el comportamiento de reducción de costos, riesgos y control de calidad, entre otras y así con la utilización esta tecnología de punta entrar a la competitividad empresarial obtenida estrategias profesionales que producen los mejores procesos y beneficios. OBJETIVO (S) GENERAL (ES) Aplicar estrategias y prácticas en el estudio de la tecnología y la ciencia del diseño de máquinas con creatividad artificial. Precisar el papel de la Ciencia y la Tecnología en el Desarrollo.

3 UNIDAD I: Naturaleza y alcance de la inteligencia artificial. OBJETIVO: Formular la idea de la naturaleza de la Inteligencia Artificial, aplicando los criterios técnicos estudiados. OBJETIVOS ESPECÍFICOS CONTENIDO RECURSOS REQUERIDOS Definir nociones de Inteligencia Artificial Fases de la Inteligencia Artificial. Analizar y distinguir las Escuelas de la Inteligencia Artificial. Analizar el conocimiento y Aplicación de la Inteligencia Artificial. Inteligencia Artificial Antecedentes - Definición Finalidad - Habilidades Inteligentes. Faces: - Crear maquinas con capacidad de resolver problemas amplios. - Capacidad de resolver problemas en dominios limitados. Símbolos Vs. Métodos Numéricos. - Capacidad de resolver problemas difíciles, tales como: Visión, Voz, Lenguaje Razonamiento y Control. Inteligencia Artificial Débil: La idea. Definición - Características de los programas inteligentes. Inteligencia Artificial Fuerte: La idea. Definición - Prueba de Searle - Meta de la Inteligencia Artificial. Representación del conocimiento: Símbolos - Esquemas Clásicos de Representación, - Ejemplos: Estructuras de los sistemas, basados en conocimiento. APRENDIZAJE Torbellino de ideas Exposición interactiva Discusión guiada Pizarra acrílica Retroproyector Video Beam Material bibliográfico Trípticos Talleres Trabajos en equipo Prueba Escrita PESO % 20%

4 UNIDAD II: Estudios del motor de ingeniaría y agentes inteligentes. OBJETIVO: Efectuar el análisis del motor de inferencia y los agentes inteligentes a través de la aplicación de métodos y técnicas para la realización de un estudio de los Software de Inteligencia Artificial. OBJETIVOS RECURSOS PESO % CONTENIDO ESTRATEGIAS ESPECIFICOS REQUERIDOS APRENDIZAJE DE EVALUACION Explicar el procedimiento general del motor de inferencia. Describir y entender las reglas del filtrado. Determinar los Agentes Inteligentes. Análisis de los Agentes Autónomos. Características: Identificación de patrones. Reglas: - Fase de restricción - Fase de selección - Encadenamiento de reglas hacia delante. - Encadenamiento de reglas hacia atrás. Agentes Inteligentes: Definición y tipos. (Interfaz, monitoreo, sistemas, otros) Recopilación de la información. Racionalidad de los Agentes inteligentes, perfección, acción, ambiente. Agentes Autónomos: Definición Tipos - Aplicación en el entorno empresarial - Newstracker, - Mind-it., Elisa, Express, otros. Agentes de Mapeo simple. Agente basado en utilidad. interactivas. Resolución de problemas. Estudios de casos. Mapas Conceptuales. Pizarra Acrílica Rota folio Retroproyector Video Beam Trabajo Escrito Talleres en grupo 20%

5 UNIDAD III: Estudio técnico de la robótica como parte de la inteligencia artificial aplicada. OBJETIVO: Aplicar procedimientos en la realización de un estudio técnico de la Robótica como parte de la aplicada. OBJETIVOS RECURSOS CONTENIDO ESTRATEGIAS ESPECIFICOS REQUERIDOS APRENDIZAJE DE EVALUACION Identificar y definir Robótica. Análisis y conocimiento de las Aplicaciones tecnológicas basadas en Robótica. Formas que existen de comunicación con los robots. Estudiar el mercado de la robótica en las industrias. Estudio técnico: - Definición e Historia. - Robots impulsados Reumáticamente. - Robots punto a punto. - Robots controlados por computadoras. - Robots con capacidades sensoriales Perspectivas: - Robots Mosquitos - Factores que intervienen. Comunicaciones basadas en el lenguaje de programación. - Programación Gestual o Directa, Métodos. Ingeniería del proyecto: - Proyecto quetzalcoatl - Proyecto en educación - Proyecto en laboratorio - Operaciones de procedimientos. Organizadores previos. interactivas. Resolución de problemas / Estudio de casos. Organizadores gráficos. Visitas guiadas a empresas. Pizarra Acrílica Rota folios Retro proyectores Video Beam Material bibliográfico grupales. Trabajo escrito. Prueba integral escrita. PESO % 20%

6 UNIDAD IV: Estudio de sistemas expertos en la utilización de la inteligencia artificial. OBJETIVO: Aplicar criterios y técnicas para el estudio de la aplicación de los sistemas expertos. OBJETIVOS ESPECIFICOS CONTENIDO APRENDIZAJE RECURSOS REQUERIDOS ACTIVIDADES / ESTRATEGIAS DE EVALUACION PESO % Definir los sistemas expertos. Conocer y describir los lenguajes de programación mas utilizados. Análisis de los sistemas expertos como parte de la información jurídica metadocumental. Sistemas Expertos: Introducción, Definición. Ventajas y limitaciones. Arquitectura básica de los sistemas expertos. Lenguaje de programación: APL, PROLOG. Lenguajes: Rita. Rosie. Roos. Información jurídica: Organizadores previos. interactivas. Resolución de problemas / Estudio de casos. Organizadores gráficos. Visitas guiadas a empresas. Pizarra Acrílica Rota folios Retroproyectores Video Beam Material Bibliográfico Ilustraciones, Cuadros y gráficos grupales. Trabajo escrito. Prueba integral escrita. 30% Definición Clasificación Información Jurídica Metadocumental.

7 BIBLIOGRAFIA RALPH M. STAIR Y GEORGE E. REYNOLDS, Principios de Sistemas de información. Inteligencia Artificial Y Sistemas expertos, Editorial Thomson, Año Mikell P. Groover, Robótica Industrial. Mc. Graw Hill Winston, Patrick H., Inteligencia Artificial. Addison - Wesley Iberoamericana, 3ª ed., Paginas Web que se pueden consultar:

8 Contenido Programático de: INTELIGENCIA ARTIFICAL Este programa es copia fiel y exacta del original que reposa en nuestros archivos. Vigente para el período Doy Fé en Maracaibo a los días del mes de del año Nombres: Apellidos: C.I.: Carrera: INGENIERIA EN COMPUTACIÓN Confrontado Revisado SECRETARIA