Fundamentos de Inteligencia Artificial
|
|
- Samuel de la Fuente Martínez
- hace 7 años
- Vistas:
Transcripción
1 Área de Ingeniería Telemática Universidade de Vigo Fundamentos de Inteligencia Artificial Manuel Ramos Cabrer (Curso 2010/11)
2 Objetivos Introducción a la disciplina de la Inteligencia Artificial desde una perspectiva ingenieril, fundamental e integradora. Presentación de los fundamentos para la resolución de problemas basados en conocimiento (búsqueda, representación del conocimiento y razonamiento). Introducción de las técnicas de tratamiento de la imprecisión y la incertidumbre en la especificación y tratamiento del conocimiento. Presentación de los mecanismos básicos de aprendizaje automático en máquinas.
3 I. Introducción a la Inteligencia Artificial (4 horas) II. Búsqueda de Soluciones (4 horas) III. Representación del conocimiento y razonamiento (8 horas) IV. Razonamiento bajo incertidumbre (6 horas) V. Aprendizaje (6 horas) VI. Conclusiones (2 horas) TOTAL = 30 horas
4 I. Introducción a la Inteligencia Artificial Duración: 4 horas Objetivos Introducir al alumno en la materia. Introducir los principales conceptos y paradigmas de la Inteligencia Artificial. Proporcionar una visión global e integradora de la disciplina.
5 I. Introducción a la Inteligencia Artificial 1.1. Concepto de Inteligencia Artificial 1.2. Perspectiva histórica 1.3. Relación con otras disciplinas 1.4. Paradigmas y ámbitos de aplicación 1.5. Conceptos de sistema basado en conocimiento y sistema experto 1.6. Ingeniería del conocimiento 1.7. Perspectiva integradora: Agentes inteligentes 1.8. Estado del arte
6 II. Búsqueda de soluciones Duración: 4 horas Objetivos Introducir el concepto de búsqueda y su utilización en resolución de problemas. Describir diversos algoritmos de búsqueda y sus características. Presentar el problema de la explosión combinatoria y sus consecuencias Introducir el concepto de heurístico como paradigma básico en la resolución de problemas complejos.
7 II. Búsqueda de soluciones 2.1. Planteamiento de problemas mediante búsqueda 2.2. Ejemplos 2.3. Evaluación de estrategias de búsqueda 2.4. Estrategias de búsqueda a ciegas 2.5. Búsqueda en problemas de satisfacción de restricciones 2.6. Problemas de la búsqueda a ciegas 2.7. Conocimiento de Control: concepto de heurístico 2.8. Estrategias de búsqueda informada 2.9. Búsqueda con adversarios (juegos) Análisis medios-fines
8 III. Representación del conocimiento y razonamiento Duración: 8 horas Objetivos Introducir la representación del conocimiento como uno de los conceptos esenciales en el ámbito de la Inteligencia Artificial. Describir y comparar los principales métodos de representación del conocimiento. Introducir el concepto de inferencia como método de generar nuevos hechos.
9 III. Representación del conocimiento y razonamiento 3.1. Introducción al problema de la representación del conocimiento y el razonamiento 3.2. Tipos de conocimiento 3.3. Concepto de razonamiento e inferencia 3.4. La lógica de proposiciones como sistema inferencial 3.5. Ejemplo: Sistemas de producción 3.6. Limitaciones de la lógica de proposiciones 3.7. Lógica de Predicados de primer orden: Sintaxis y semántica 3.8. Limitaciones de la lógica de predicados de primer orden 3.9. Extensiones de la lógica de predicados de primer orden
10 III. Representación del conocimiento y razonamiento (II) Inferencia en lógica de predicados Ejemplo: sistemas basados en reglas con variables 3.12 Representaciones estructuradas del conocimiento: Triplas objeto-atributo-valor Redes semánticas Marcos Guiones Comparación entre los distintos paradigmas
11 IV. Razonamiento bajo incertidumbre Duración: 6 horas Objetivos Introducir los conceptos de incertidumbre, imprecisión y vaguedad, y justificar su aparición a la hora de resolver problemas complejos. Describir y comparar algunos de los mecanismos más utilizados para tratar la incertidumbre, la imprecisión y la vaguedad. Resaltar la importancia de la teoría de la probabilidad en los sistemas de Inteligencia Artificial
12 IV. Razonamiento bajo incertidumbre 4.1. Incertidumbre, imprecisión y subjetividad 4.2. Métodos simbólicos o cualitativos Basados en lógica Sistemas de mantenimiento de verdad 4.3. Métodos numéricos clásicos Método probabilístico clásico Modelo de factores de certeza Teoría de Dempster-Shafer 4.4. Redes de creencia o bayesianas 4.5. Lógica borrosa
13 V. Aprendizaje Duración: 6 horas Objetivos Comprender la importancia del aprendizaje dentro de los sistemas de Inteligencia Artificial como mecanismo automático de mejora de su comportamiento. Introducir las principales aproximaciones básicas al aprendizaje automático Comparar los diferentes mecanismos y su adecuación a diferentes tipos de problemas
14 V. Aprendizaje 5.1. Introducción 5.2. Clasificación de métodos de aprendizaje 5.3. Comparación de métodos de aprendizaje 5.4. Aprendizaje subsimbólico Redes neuronales Algoritmos genéticos 5.5. Aprendizaje simbólico Aprendizaje inductivo Otros métodos de aprendizaje simbólico
15 Bibliografía básica Stuart Rusell y Peter Norvig. Artificial Intelligence: A Modern Approach. Prentice Hall, Temas 1-7, 9, 14, 15, 18, 19 y parte del 20 y 21 Válido para todos los temas menos el final del bloque III. Ventajas - Enfoque docente e integrador - Cubre todos los aspectos básicos de la IA - Notas a final de cada capítulo - Información disponible en Internet Inconvenientes - Mala traducción - Ejercicios muy genéricos
16 Bibliografía básica Representación del conocimiento en sistemas inteligentes Gregorio Fernández Fernández Gregorio Fernández. Representación del conocimiento en sistemas inteligentes. Ciberlibro, Temas 5 a 12 Válido para bloque III y parte del IV Universidad Politécnica de Madrid Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación Departamento de Ingeniería de Sistemas Telemáticos Grupo de Sistemas Inteligentes Ventajas Inconvenientes - Formato electrónico - Sólo cubre parte de la asignatura - Gratuito - Difícil de imprimir - En castellano - Accesibilidad del autor
17 Bibliografía básica Alison Cawsey. The Essence of Artifical Intelligence. Prentice Hall Europe, Temas 1, 2, 4 y 7 Válido para todos los temas salvo el Bloque IV Ventajas Inconvenientes - Concisión y claridad - Pocos ejercicios - Cubre la mayoría de los aspectos básicos de la IA - Bajo precio - Trata superficialmente algunos aspectos
18 Bibliografía complementaria Alternativas al libro de texto: Nils J. Nilsson. Artificial Intelligence: A New Syntesis. Morgan Kaufmann, 1998 Elaine Rich y Kevin Knight. Artificial Intelligence (2ª Edición). McGraw-Hill, 1991 Matt Ginsberg. Essentials of Artificial Intelligence. Morgan Kaufmann, 1993
19 Bibliografía complementaria Libros de texto con otros puntos de vista: Patrick H. Winston. Artificial Intelligence (3ª Edición). Addison-Wesley, 1992 Thomas Dean, James Allen y Yiannis Aloimonos. Artificial Intelligence: Theory and Pactice. Addison- Wesley, 1995
20 Bibliografía complementaria Obras de referencia: David Poole, Alan Mackworth y Randy Goebel. Computational Intelligence: A Logical Approach. Oxford Univ. Press, 1998 Edward A. Bender. Mathematical Methods in Artificial Intelligence. IEEE, 1998 Stuart C. Shapiro (ed.). Encyclopedia of Artificial Intelligence. 2ª Edición. John Wiley & Sons, 1992 (2 volúmenes) Otros: Margaret A. Boden (ed.) The Philosophy of Artificial Intelligence. Oxford University Press, 1990
Programa de la asignatura Curso: 2006 / 2007 SISTEMAS EXPERTOS E INTELIGENCIA ARTIFICIAL (1328)
Programa de la asignatura Curso: 2006 / 2007 SISTEMAS EXPERTOS E INTELIGENCIA ARTIFICIAL (1328) PROFESORADO Profesor/es: FICHA TÉCNICA Titulación: INGENIERÍA TÉCNICA EN INFORMÁTICA DE GESTIÓN Centro: ESCUELA
Más detallesUNIVERSIDAD AUTÓNOMA DEL ESTADO DE HIDALGO
UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DEL ESTADO DE HIDALGO DIVISIÓN DE DOCENCIA DIRECCIÓN DE PLANEACIÓN Y DESARROLLO EDUCATIVO PROGRAMA DE ESTUDIO LICENCIATURA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES PROGRAMAS DE ESTUDIO DE LA ASIGNATURA:
Más detallesINTRODUCCION A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
C ASIGNATURA: INTRODUCCION A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Curso 2009/2010 (Código:532097) 1.OBJETIVOS Esta asignatura comprende los fundamentos necesarios para la formación de aquellos alumnos que hayan
Más detalles1. DATOS DE LA ASIGNATURA. Nombre de la Asignatura: Carrera: Clave de la Asignatura: SACTA: PRESENTACION. Caracterización de la asignatura.
1. DATOS DE LA ASIGNATURA Nombre de la Asignatura: Carrera: Clave de la Asignatura: Inteligencia Artificial Ingeniería en Informática SID-1305 SACTA: 2-3-5 2. PRESENTACION Caracterización de la asignatura.
Más detallesPROYECTO DOCENTE ASIGNATURA: "Inteligencia Artificial I"
PROYECTO DOCENTE ASIGNATURA: "Inteligencia Artificial I" Grupo: Grupo de CLASES TEORICAS de INTELIGENCIA ARTIFICI.(865586) Titulacion: INGENIERO EN INFORMÁTICA ( Plan 97 ) Curso: 2009-2010 DATOS BÁSICOS
Más detallesPrograma de estudios por competencias Inteligencia Artificial I
Programa de estudios por competencias Inteligencia Artificial I 1. Identificación del curso Programa educativo: Licenciatura en Ingeniería en Computación Unidad de aprendizaje: Inteligencia Artificial
Más detallesInteligencia Artificial e Ingeniería del Conocimiento
Inteligencia Artificial e Ingeniería del Conocimiento Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial Curso 2008/2009 Curso: 4 Cuatrimestre: 1 Tipo: Troncal Nº créditos: 4,5T + 4,5
Más detallesSECUENCIA DIDÁCTICA. Nombre de curso: Inteligencia Artificial Clave de curso: COM2508C11
SECUENCIA DIDÁCTICA Nombre de curso: Inteligencia Artificial Clave de curso: COM2508C11 Antecedente: Ninguno Clave de antecedente: Ninguna Módulo Competencia de Módulo: Proponer y aplicar soluciones e
Más detallesUNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE BAJA CALIFORNIA SUR INGENIERÍA EN TECNOLOGÍA COMPUTACIONAL. ASIGNATURA Inteligencia Artificial II. Ingeniería Aplicada
UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE BAJA CALIFORNIA SUR DEPARTAMENTO ACADÉMICO DE SIS COMPUTACIONALES INGENIERÍA EN TECNOLOGÍA COMPUTACIONAL ASIGNATURA Inteligencia Artificial II ÁREA DE Ingeniería Aplicada CONOCIMIENTO
Más detallesTema 4: Redes semánticas y marcos
Inteligencia Artificial 2 Curso 2002 2003 Tema 4: Redes semánticas y marcos José A. Alonso Jiménez Francisco J. Martín Mateos José L. Ruiz Reina Dpto. de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial
Más detallesFACULTAD DE CIENCIAS EXACTAS, INGENIERÍA Y AGRIMENSURA U.N.R.
FACULTAD DE CIENCIAS EXACTAS, INGENIERÍA Y AGRIMENSURA U.N.R. PROGRAMA ANALITICO DE LA ASIGNATURA: Introducción a la Inteligencia Artificial Código R-413 PLAN DE ESTUDIOS: 2010 CARRERA: Lic. en Cs. de
Más detallesFACULTAD DE CIENCIAS EXACTAS, INGENIERÍA Y AGRIMENSURA U.N.R. PROGRAMA SINTÉTICO DE LA ASIGNATURA: INTRODUCCIÓN A LA
FACULTAD DE CIENCIAS EXACTAS, INGENIERÍA Y AGRIMENSURA U.N.R. PROGRAMA SINTÉTICO DE LA ASIGNATURA: INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Código T511 PLAN DE ESTUDIOS: 1995 CARRERA: LIC. EN CS. DE LA
Más detallesPROTOCOLO. Fechas Mes/año Clave Semestre 8 a 10
PROGRAMA DE ESTUDIOS: INTELIGENCIA ARTIFICIAL PROTOCOLO Fechas Mes/año Clave Semestre 8 a 10 Elaboración 05-2010 Nivel Licenciatura X Maestría Doctorado Aprobación Ciclo Integración Básico Superior Aplicación
Más detallesUNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS (Universidad del Perú, DECANA DE AMÉRICA)
UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS (Universidad del Perú, DECANA DE AMÉRICA) FACULTAD DE INGENIERIA DE SISTEMAS E INFORMATICA ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERÍA DE SISTEMAS 1. ESPECIFICACIONES GENERALES
Más detallesGUÍA DOCENTE Sistemas Inteligentes
GUÍA DOCENTE 2016-2017 Sistemas Inteligentes 1. Denominación de la asignatura: Sistemas Inteligentes Titulación Grado de Ingeniería en Informática Código 6365 2. Materia o módulo a la que pertenece la
Más detallesUNIVERSIDAD NACIONAL DEL SUR 1 BAHÍA BLANCA. Laboratorio 12 hs CORRELATIVAS DESCRIPCIÓN
UNIVERSIDAD NACIONAL DEL SUR 1 CÓDIGO: 684 CARRERAS Licenciatura en Ciencias de la Computación PROFESOR RESPONSABLE: Dr. Guillermo Simari Profesor Titular con Dedicación Exclusiva CARGA HORARIA Teoría
Más detallesTEC SATCA 1 : Carrera:
1. Datos Generales de la asignatura Nombre de la asignatura: Clave de la asignatura: SATCA 1 : Carrera: Inteligencia Artificial I TEC-1301 2-2-4 Ingeniería en Tecnologías de la Información y Comunicaciones
Más detallesFACULTAD DE INGENIERÍA DE SISTEMAS : SISTEMAS EXPERTOS CODIGO : HORAS SEMANALES : 4 HORAS (Teoría: 02; Laboratorio: 02)
FACULTAD DE INGENIERÍA DE SISTEMAS I. INFORMACIÓN GENERAL SÍLABO CURSO : SISTEMAS EXPERTOS CODIGO : CICLO : IX CREDITO : 3 HORAS LES : 4 HORAS (Teoría: 02; Laboratorio: 02) AREA O CARRERA : Ingeniería
Más detallesInteligencia Artificial. Carrera: Participantes. Representantes de la academia de sistemas y computación de los Institutos Tecnológicos.
1.- DATOS DE LA ASIGNATURA Nombre de la asignatura: Carrera: Clave de la asignatura: Horas teoría-horas práctica-créditos Inteligencia Artificial Ingeniería en Sistemas Computacionales SCB - 0416 4-0-8
Más detallesPROYECTO DOCENTE ASIGNATURA: "Inteligencia Artificial"
PROYECTO DOCENTE ASIGNATURA: "Inteligencia Artificial" Grupo: Clases Teór. Inteligencia Artificial GRUPO 2 TECN. INFORMÁTICAS(963762) Titulacion: Grado en Ingeniería Informática-Tecnologías Informáticas
Más detallesUNIVERSIDAD DEL VALLE DE MÉXICO PROGRAMA DE ESTUDIO DE LICENCIATURA PRAXIS MES XXI
UNIVERSIDAD DEL VALLE DE MÉXICO PROGRAMA DE ESTUDIO DE LICENCIATURA PRAXIS MES XXI NOMBRE DE LA ASIGNATURA: INTELIGENCIA ARTIFICIAL FECHA DE ELABORACIÓN: MARZO 2005. ÁREA DEL PLAN DE ESTUDIOS: AS ( ) AC
Más detallesINTELIGENCIA ARTIFICIAL
Universidad Tecnológica Nacional Facultad Regional San Francisco Ing. En Sistemas de Información INTELIGENCIA ARTIFICIAL PLANIFICACIÓN CICLO LECTIVO 2014 ÍNDICE ÍNDICE... 2 PROFESIONAL DOCENTE A CARGO...
Más detallesPlan 95 Adecuado. DEPARTAMENTO: ELECTRÓNICA CLASE: Electiva de Especialidad. ÁREA: SISTEMAS DE CONTROL HORAS SEM.: 4 HS.
Plan 95 Adecuado ASIGNATURA: INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL CODIGO: 95-0488 DEPARTAMENTO: ELECTRÓNICA CLASE: Electiva de Especialidad. ÁREA: SISTEMAS DE CONTROL HORAS SEM.: 4 HS. HORAS / AÑO:
Más detallesGUÍA DOCENTE DE LA ASIGNATURA
GUÍA DOCENTE DE LA ASIGNATURA G655 - Introducción a los Sistemas Inteligentes Grado en Ingeniería Informática Obligatoria. Curso Grado en Matemáticas Optativa. Curso 4 Curso Académico 017-018 1 1. DATOS
Más detallesDepartamento Ingeniería en Sistemas de Información
ASIGNATURA: INTELIGENCIA ARTIFICIAL MODALIDAD: Cuatrimestral DEPARTAMENTO: ING. EN SIST. DE INFORMACION HORAS SEM.: 6 horas AREA: MODELOS HORAS/AÑO: 96 horas BLOQUE TECNOLOGÍA APLICADA HORAS RELOJ 72 NIVEL:
Más detallesASIGNATURA DE MÁSTER: MÉTODOS SIMBÓLICOS
ASIGNATURA DE MÁSTER: MÉTODOS SIMBÓLICOS Curso 2015/2016 (Código:3110117-) 1.PRESENTACIÓN El objetivo de esta materia es que el alumno adquiera el concepto de conocimiento, lo asimile correctamente, y
Más detallesPROGRAMA INSTRUCCIONAL INTELIGENCIA ARTIFICIAL
UNIVERSIDAD FERMIN TORO VICE RECTORADO ACADEMICO UNIVERSIDAD FACULTAD DE INGENIERIA ESCUELA DE MANTENIMIENTO MECÁNICO ESCUELA DE TELECOMUNICACIONES ESCUELA DE ELÉCTRICA ESCUELA DE COMPUTACIÓN PROGRAMA
Más detallesSecretaría de Docencia Dirección de Estudios Profesionales
I. IDENTIFICACIÓN DEL CURSO Programa de Estudios por Competencias SISTEMAS EXPERTOS Espacio Educativo: Facultad de Ingeniería Licenciatura: Ingeniería en Computación Área de docencia: Año de aprobación
Más detallesPlanificaciones Inteligencia Artificial. Docente responsable: CABRERA JOSE LUIS. 1 de 5
Planificaciones 7523 - Inteligencia Artificial Docente responsable: CABRERA JOSE LUIS 1 de 5 OBJETIVOS Enseñar los conceptos fundamentales de inteligencia artificial, sus paradigmas, métodos y técnicas.
Más detalles(V2.0) SILABO CS261T.
Sociedad Peruana de Computación Facultad de Computación Programa Profesional de (Ciencia de la Computación) (V2.0) SILABO CS261T. Inteligencia Artificial (Obligatorio) 2010-1 0. DATOS GENERALES 0.1 CARRERA
Más detallesPROGRAMA ANALÍTICO DE ASIGNATURA
UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DEL ESTADO DE HIDALGO COORDINACIÓN DE DOCENCIA DIRECCIÓN DE PLANEACIÓN Y DESARROLLO EDUCATIVO _ 1.- DATOS GENERALES 1.1 INSTITUTO: CIENCIAS BÁSICAS E INGENIERÍA PROGRAMA ANALÍTICO
Más detallesASIGNATURA: INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL.
ASIGNATURA: INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL. 1. DATOS DE LA ASIGNATURA Nombre de la asignatura: Introducción a la Inteligencia Artificial Línea de trabajo: Desarrollo y aplicación de tecnologías
Más detallesINSTITUTO POLITECNICO NACIONAL SECRETARIA ACADEMICA DIRECCION DE ESTUDIOS PROFESIONALES EN INGENIERIA Y CIENCIAS FISICO MATEMATICAS
ESCUELA: UNIDAD PROFESIONAL INTERDISCIPLINARIA DE INGENIERÍA Y CIENCIAS SOCIALES Y ADMINISTRATIVAS CARRERA: LICENCIATURA EN CIENCIAS DE LA INFORMÁTICA LÍNEA CURRICULAR: COORDINACIÓN: ACADEMIAS DE COMPUTACIÓN
Más detallesINSTITUTO POLITÉCNICO NACIONAL SECRETARÍA ACADÉMICA DIRECCIÓN DE ESTUDIOS PROFESIONALES EN INGENIERÍA Y CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS
ESCUELA: UNIDAD PROFESIONAL INTERDISCIPLINARIA DE INGENIERÍA Y CIENCAS SOCIALES Y ADMINISTRATIVAS CARRERA: INGENIERÍA EN INFORMÁTICA ESPECIALIDAD: COORDINACION: ACADÉMIA DE INFORMÁTICA DEPARTAMENTO: CIENCIAS
Más detalles1 Datos de la Asignatura
1 Datos de la Asignatura Nombre de la asignatura: Carrera: Clave de la asignatura: Inteligencia Artificial II Ingeniería en Sistemas CIB-0705 Horas teoría / práctica / Créditos: 3 0 8 2 Historia del Programa
Más detallesTITULACIÓN Ingeniero Técnico en Informática de Gestión ASIGNATURAS DE SEGUNDO CURSO DEL PLAN 1999 INFORMÁTICA APLICADA PROGRAMA:
TITULACIÓN Ingeniero Técnico en Informática de Gestión ASIGNATURAS DE SEGUNDO CURSO DEL PLAN 1999 INFORMÁTICA APLICADA PROGRAMA: TEORÍA Tema 1. INTELIGENCIA ARTIFICIAL [Mir95, Ric94, Rus09, Bor93, Nil00,
Más detallesPROYECTO DOCENTE ASIGNATURA: "Inteligencia Artificial"
PROYECTO DOCENTE ASIGNATURA: "Inteligencia Artificial" Grupo: Grp Clases Te ricas Inteligencia Artificial.(979928) Titulacion: Grado en Ingeniería Informática-Tecnologías Informáticas Curso: 2014-2015
Más detallesTITULACIÓN Ingeniero Técnico en Informática de Sistemas ASIGNATURAS DE SEGUNDO CURSO DEL PLAN 1999 INFORMÁTICA APLICADA PROGRAMA:
TITULACIÓN Ingeniero Técnico en Informática de Sistemas ASIGNATURAS DE SEGUNDO CURSO DEL PLAN 1999 INFORMÁTICA APLICADA PROGRAMA: TEORÍA Tema 1. INTELIGENCIA ARTIFICIAL [Mir95, Ric94, Rus09, Bor93, Nil00,
Más detallesEstado 3.2 (coste = 9)
Búsqueda heurística Fernando Berzal, berzal@acm.org Búsqueda heurística Búsqueda primero el mejor p.ej. búsqueda de coste uniforme [UCS] Heurísticas Búsqueda greedy El algoritmo A* Heurísticas admisibles
Más detallesPROFESIONALES [PRESENCIAL]
SILABO POR ASIGNATURA 1. INFORMACION GENERAL Coordinador: SAQUICELA GALARZA VICTOR HUGO(victor.saquicela@ucuenca.edu.ec) Facultad(es): [FACULTAD DE INGENIERÍA] Escuela: [ESCUELA DE INFORMÁTICA] Carrera(s):
Más detallesASIGNATURA Inteligencia Artificial en los sistemas de control autónomo
ASIGNATURA Inteligencia Artificial en los sistemas de control autónomo Máster Universitario en Ciencia y Tecnología desde el Espacio Universidad de Alcalá Curso Académico 2017/18 GUÍA DOCENTE Nombre de
Más detallesPrograma de estudios por competencias Seminario de solución de problemas Inteligencia Artificial II
Programa de estudios por competencias Seminario de solución de problemas Inteligencia Artificial II 1. Identificación del curso Programa educativo: Licenciatura en Ingeniería en Computación Unidad de aprendizaje:
Más detallesSubdirección Académica Instrumentación Didáctica para la Formación y Desarrollo de Competencias Profesionales Periodo escolar: Agosto-Diciembre 2017
Subdirección Académica Instrumentación Didáctica para la Formación y Desarrollo de s Profesionales Periodo escolar: Agosto-Diciembre 017 Nombre de la asignatura: Inteligencia Artificial Plan de estudios:
Más detallesInteligencia Artificial
Inteligencia Artificial Guía de Aprendizaje Información al estudiante 1. Datos Descriptivos Asignatura Materia Departamento responsable Inteligencia Artificial Ingeniería del Software, Sistemas Informáticos
Más detallesPlan Ciclo Formativo Tipo Curso Duración. Máster Universitario Oficial. Apoyo a la docencia
GUÍA DOCENTE CURSO: 2017-18 DATOS BÁSICOS DE LA ASIGNATURA Asignatura: Sistemas Inteligentes Código de asignatura: 40152204 Plan: Grado en Ingeniería Informática (Plan 2015) Año académico: 2017-18 Ciclo
Más detallesModelos de Razonamiento
Modelos de Razonamiento P R E S E N T A C I Ó N D E L A A S I G N A T U R A C U R S O : 5 º P R O F E S O R E S : O S C A R C O R C H O G A R C Í A M I G U E L A N G E L G A R C Í A R E M E S A L Objetivos
Más detallesPontificia Universidad Católica del Ecuador
Pontificia Universidad Católica del Ecuador 1. DATOS INFORMATIVOS: MATERIA O MÓDULO: Cálculo Proposicional y de Predicados CÓDIGO: CARRERA: NIVEL: Ingeniería de Sistemas Primero No. CRÉDITOS: 4 CRÉDITOS
Más detallesA16. Planificación automática
MÁSTER UNIVERSITARIO EN INVESTIGACIÓN EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL UNIVERSIDAD INTERNACIONAL MENÉNDEZ PELAYO Este documento puede utilizarse como documentación de referencia de esta asignatura para la solicitud
Más detallesASIGNATURA: INTELIGENCIA ARTIFICIAL
ASIGNATURA: INTELIGENCIA ARTIFICIAL Código: 33-505 Régimen: cuatrimestral Horas reloj semanales: 4 Horas teóricas: 26 Horas prácticas: 34 Carrera: Sistemas Año del programa: 2016 FUNDAMENTOS: La evolución
Más detallesCarrera: SRH-1504 SATCA: 1-3-4
1.- DATOS DE LA ASIGNATURA Nombre de la asignatura: Carrera: Clave de la asignatura: SATCA: Inteligencia Artificial Ingeniería Mecatrónica SRH-1504 1-3-4 2.- PRESENTACIÓN Esta asignatura aporta al perfil
Más detallesInteligencia Artificial e Ingeniería del Conocimiento Tipo Troncal Impartición Anual Créditos ETCS
Asignatura Inteligencia Artificial e Ingeniería del Conocimiento Tipo Troncal Impartición Anual Créditos ETCS Titulación Centro Departamento Página web de la asignatura 7,5 Curso 4.º Código 42542 Ingeniero
Más detallesANX-PR/CL/ GUÍA DE APRENDIZAJE
PROCESO DE COORDINACIÓN DE LAS ENSEÑANZAS PR/CL/001 ASIGNATURA 105000022 - PLAN DE ESTUDIOS 10II - CURSO ACADÉMICO Y SEMESTRE 2018/19 - Primer semestre Índice Guía de Aprendizaje 1. Datos descriptivos...1
Más detallesGUÍA DOCENTE PARTE ESPECÍFICA
1. DESCRIPCIÓN DE LA ASIGNATURA Grado: Ingeniería en Informática en Sistemas de Información Asignatura: Inteligencia Artificial (IA) Semestre: Primer Semestre Créditos totales: 6 Curso: Cuarto Línea: L1
Más detallesInteligencia Artificial
PLANIFICACIÓN 2012 Inteligencia Artificial INFORMACIÓN GENERAL Carrera Ingeniería en Informática Departamento Informática Plan de Estudios Plan 2006 Carácter Cuatrimestral Equipo Docente SIIO WEB DE LA
Más detallesInteligencia Artificial
Inteligencia Artificial Guía de Aprendizaje Información al estudiante 1. Datos Descriptivos Asignatura Materia Departamento responsable Inteligencia Artificial Ingeniería del Software, Sistemas Informáticos
Más detallesMétodos de Inteligencia Artificial
Métodos de Inteligencia Artificial L. Enrique Sucar (INAOE) esucar@inaoep.mx ccc.inaoep.mx/esucar Tecnologías de Información UPAEP Objetivos Estudiar algunas de las metodologías de Inteligencia Artificial,
Más detallesPontificia Universidad Católica del Ecuador
1. DATOS INFORMATIVOS: MATERIA O MÓDULO: INTELIGENCIA ARTIFICIAL CÓDIGO: 12652 CARRERA: NIVEL: Ingeniería de Sistemas quinto No. CRÉDITOS: 4 CRÉDITOS TEORÍA: 2 CRÉDITOS PRÁCTICA: 2 SEMESTRE / AÑO ACADÉMICO:
Más detallesGuía docente de la asignatura MÉTODOS AVANZADOS DE RAZONAMIENTO Y REPRESENTACIÓN DEL CONOCIMIENTO SISTEMAS INTELIGENTES Y BASADOS EN CONOCIMIENTO
Guía docente de la asignatura Asignatura Materia MÉTODOS AVANZADOS DE RAZONAMIENTO Y REPRESENTACIÓN DEL CONOCIMIENTO SISTEMAS INTELIGENTES Y BASADOS EN CONOCIMIENTO Módulo Titulación MÁSTER EN INGENIERÍA
Más detallesGuía docente de la asignatura MÉTODOS AVANZADOS DE RAZONAMIENTO Y REPRESENTACIÓN DEL CONOCIMIENTO SISTEMAS INTELIGENTES Y BASADOS EN CONOCIMIENTO
Guía docente de la asignatura Asignatura Materia MÉTODOS AVANZADOS DE RAZONAMIENTO Y REPRESENTACIÓN DEL CONOCIMIENTO SISTEMAS INTELIGENTES Y BASADOS EN CONOCIMIENTO Módulo Titulación MÁSTER EN INGENIERÍA
Más detallesDOMINIOS COGNITIVOS (Objetos de estudio, temas y subtemas)
UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE CHIHUAHUA Clave: DES: Ingeniería Programa(s) Educativo(s): Ingeniería en Ciencias de la Computación Tipo de materia: Obligatoria Clave de la materia: CI676 Semestre: 6 Área en plan
Más detallesInteligencia Artificial
Inteligencia Artificial Guía de Aprendizaje Información al estudiante 1. Datos Descriptivos Asignatura Materia Departamento responsable Inteligencia Artificial Ingeniería del Software, Sistemas Informáticos
Más detallesEstado 0 (valor = 3) Estado 2 (valor = 7) Estado 1.3 (valor = 9)
Búsqueda local Fernando Berzal, berzal@acm.org Búsqueda local Ascensión de colinas Enfriamiento simulado Algoritmos genéticos 1 Ascensión de colinas Ascensión de colinas simple E: Estado activo while (E
Más detallesPROYECTO DOCENTE ASIGNATURA: "Inteligencia Artificial"
PROYECTO DOCENTE ASIGNATURA: "Inteligencia Artificial" Grupo: Clases Teór. Inteligencia Artificial Grupo 1 ING. COMPUTADORES(961083) Titulacion: Grado en Ingeniería Informática-Ingeniería de Computadores
Más detallesPROYECTO DOCENTE ASIGNATURA: "Inteligencia Artificial"
PROYECTO DOCENTE ASIGNATURA: "Inteligencia Artificial" Grupo: Clases Teór. Inteligencia Artificial Grupo 1 ING. COMPUTADORES(961083) Titulacion: Grado en Ingeniería Informática-Ingeniería de Computadores
Más detallesDE AMÉRICA) FACULTAD DE INGENIERIA DE SISTEMAS E INFORMATICA ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERÍA DE SOFTWARE
UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS (Universidad del Perú, DECANA DE AMÉRICA) FACULTAD DE INGENIERIA DE SISTEMAS E INFORMATICA ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERÍA DE SOFTWARE 1. INFORMACIÓN GENERAL
Más detallesIA - Inteligencia Artificial
Unidad responsable: Unidad que imparte: Curso: Titulación: Créditos ECTS: 2017 270 - FIB - Facultad de Informática de Barcelona 723 - CS - Departamento de Ciencias de la Computación GRADO EN INGENIERÍA
Más detallesCarrera : RSF-1302 SATCA 1
1.- DATOS DE LA ASIGNATURA Nombre de la asignatura : Inteligencia Artificial Carrera : Clave de la asignatura : SATCA 1 Ingeniería Electrónica RSF-1302 3 2 5 2.- PRESENTACIÓN Caracterización de la asignatura.
Más detallesIA - Inteligencia Artificial
Unidad responsable: Unidad que imparte: Curso: Titulación: Créditos ECTS: 2017 270 - FIB - Facultad de Informática de Barcelona 723 - CS - Departamento de Ciencias de la Computación GRADO EN INGENIERÍA
Más detallesFundamentos de Inteligencia Artificial. E. Morales/L.E. Sucar CCC, INAOE
Fundamentos de Inteligencia Artificial E. Morales/L.E. Sucar CCC, INAOE Objetivos Estudiar los fundamentos y las principales técnicas de resolución de problemas de la Inteligencia Artificial Identificar
Más detallesTema 1: Introducción a la Inteligencia Artificial
Introducción a la Inteligencia Artificial Curso 2002 2003 Tema : Introducción a la Inteligencia Artificial José A. Alonso Jiménez Francisco J. Martín Mateos Dpto. de Ciencias de la Computación e Inteligencia
Más detallesGuía docente de la asignatura INGENIERÍA DEL CONOCIMIENTO COMPUTACIÓN TECNOLOGÍAS ESPECÍFICAS GRADO EN INGENIERÍA INFORMÁTICA
Guía docente de la asignatura Asignatura Materia Módulo Titulación INGENIERÍA DEL CONOCIMIENTO COMPUTACIÓN TECNOLOGÍAS ESPECÍFICAS GRADO EN INGENIERÍA INFORMÁTICA Plan 545 Código 46922 Periodo de impartición
Más detallesUNIVERSIDAD DISTRITAL FRANCISCO JOSÉ DE CALDAS MAESTRÍA EN CIENCIAS DE LA INFORMACIÓN Y LAS COMUNICACIONES MINERÍA DE DATOS
UNIVERSIDAD DISTRITAL FRANCISCO JOSÉ DE CALDAS MAESTRÍA EN CIENCIAS DE LA INFORMACIÓN Y LAS COMUNICACIONES MINERÍA DE DATOS Programa o Dpto. Maestría en Ciencias de la Información y las Comunicaciones
Más detallesUNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO FACULTAD DE INGENIERÍA PROGRAMA DE ESTUDIO
UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO FACULTAD DE INGENIERÍA PROGRAMA DE ESTUDIO SISTEMAS EXPERTOS 0929 8º, 9º 06 Asignatura Clave Semestre Créditos Ingeniería Eléctrica Ingeniería en Computación Ingeniería
Más detallesTema 2: Inteligencia computacional y conocimiento
Razonamiento Automático Curso 999 2000 Tema 2: Inteligencia computacional y conocimiento José A. Alonso Jiménez Miguel A. Gutiérrez Naranjo Dpto. de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial
Más detallesGUÍA DOCENTE INTELIGENCIA ARTIFICIAL GRADO EN INGENIERIA INFORMATICA CURSO
GUÍA DOCENTE INTELIGENCIA ARTIFICIAL GRADO EN INGENIERIA INFORMATICA CURSO 2014-15 Fecha de publicación: 15-07-2014 Vicerrectorado de Docencia, Ordenación Académica y Títulos I.-Identificación de la Asignatura
Más detallesACTIVIDAD CURRICULAR DE FORMACIÓN
ACTIVIDAD CURRICULAR DE FORMACIÓN Facultad o Instituto : Ciencias de la Ingeniería Carrera : Ingeniería Civil Informática I. IDENTIFICACIÓN DE LA ACTIVIDAD CURRICULAR Nombre : Inteligencia Artificial Código
Más detallesInteligencia Artificial
1 Ficha de Identificación 1.1 Código y Nombre del Curso 1.2 Unidad Académica Responsable del Curso 1.3 Ubicación curricular Universidad del Magdalena Vicerrectoría de Docencia Inteligencia Artificial Programa
Más detallesPresentación de la asignatura
Inteligencia en Redes de Comunicaciones Presentación de la asignatura Julio Villena Román Raquel M. Crespo García {jvillena, rcrespo}@it.uc3m.es Datos de la asignatura Titulación: Máster Interuniversitario
Más detallesANX-PR/CL/ GUÍA DE APRENDIZAJE
PROCESO DE COORDINACIÓN DE LAS ENSEÑANZAS PR/CL/001 ASIGNATURA 53001574 - PLAN DE ESTUDIOS 05BH - CURSO ACADÉMICO Y SEMESTRE 2018/19 - Primer semestre Índice Guía de Aprendizaje 1. Datos descriptivos...1
Más detallesGuía docente de la asignatura
Guía docente de la asignatura Asignatura Materia Módulo Titulación Fundamentos de Inteligencia Artificial Entorno Software Grado en Ingeniería Informática Grado en Ingeniería Informática de Sistemas Plan
Más detallesDISTRIBUCIÓN HORARIA DE LA ASIGNATURA SEGÚN NORMATIVA
Pag. 1 de 7 GUÍA DOCENTE CURSO: 2015-16 DATOS BÁSICOS DE LA ASIGNATURA Asignatura: Sistemas inteligentes Código de asignatura: 4102225 Plan: Grado en Matemáticas (Plan 2010) Año académico: 2015-16 Ciclo
Más detallesCuestiones administrativas Sistemas Inteligentes de Gestión Segundo cuatrimestre, curso 2011/2012 Horario de clases Teoría Miércoles, de 17:00 a 19:00
Sistemas Inteligentes de Gestión Fernando Berzal, berzal@acm.org Cuestiones administrativas 1 Cuestiones administrativas Sistemas Inteligentes de Gestión Segundo cuatrimestre, curso 2011/2012 Horario de
Más detallesUNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DE PEREIRA FACULTAD DE INGENIERÍAS MAESTRÍA EN INGENIERÍA DE SISTEMAS Y COMPUTACIÓN
UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DE PEREIRA FACULTAD DE INGENIERÍAS MAESTRÍA EN INGENIERÍA DE SISTEMAS Y COMPUTACIÓN PRINCIPIOS Y TECNICAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL OBJETIVOS Los objetivos específicos es el estudio
Más detallesANX-PR/CL/ GUÍA DE APRENDIZAJE. ASIGNATURA Inteligencia artificial. CURSO ACADÉMICO - SEMESTRE Primer semestre
ANX-PR/CL/001-01 GUÍA DE APRENDIZAJE ASIGNATURA Inteligencia artificial CURSO ACADÉMICO - SEMESTRE 2016-17 - Primer semestre GA_61SI_615000349_1S_2016-17 Datos Descriptivos Nombre de la Asignatura Titulación
Más detallesPrograma de Ciencias de Computadoras PRONTUARIO
UNIVERSIDAD INTERAMERICANA DE PUERTO RICO RECINTO METROPOLITANO FACULTAD DE CIENCIAS Y TECNOLOGÍA DEPARTAMENTO DE CIENCIAS DE COMPUTADORAS Y MATEMÁTICAS Programa de Ciencias de Computadoras PRONTUARIO
Más detallesEscuela Técnica Superior de Ingeniería. Informática. Grado en Ingeniería Informática
Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática Grado en Ingeniería Informática GUÍA DOCENTE DE LA ASIGNATURA: Inteligencia Artificial: CLIPS Curso académico 2015-2016 - 1 - 1. Datos Descriptivos de
Más detallesBENEMÉRITA UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE PUEBLA FACULTAD CIENCIAS DE LA COMPUTACION
BENEMÉRITA UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE PUEBLA FACULTAD CIENCIAS DE LA COMPUTACION PROGRAMA DE LA MATERIA CORRESPONDIENTE A LA LICENCIATURA EN CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN. Coordinación: NOMBRE DE LA MATERIA:
Más detallesInteligencia Artificial
Inteligencia Inteligencia Introduccion (INAOE) Inteligencia 1 / 31 Contenido 1 2 3 4 (INAOE) Inteligencia 2 / 31 Objetivos Tener un panorama de lo qué es la Inteligencia (IA) Entender los principales conceptos
Más detalles