PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATÓLICA DEL ECUADOR Facultad de Ingeniería Escuela de Sistemas. Programa Analítico

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1 PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATÓLICA DEL ECUADOR Facultad de Ingeniería Escuela de Sistemas 1. DATOS GENERALES DE LA ASIGNATURA Materia: APLICACIONES DIFUSAS Carrera SISTEMAS Nivel: 8vo. No. Créditos: 4 créditos Créditos teoría: 2 créditos Créditos Práctica: 2 créditos. Docente responsable: Ing. Catherine Infantes M. Período Académico: Segundo semestre DESCRIPCIÓN DEL CURSO El curso de Aplicaciones Difusas corresponde a una recopilación de conocimientos basados en las diversas técnicas que ofrece la Inteligencia Artificial para la resolución de problemas específicos y la administración de la incertidumbre de los conocimientos. El curso propone métodos y procedimientos que permitan al estudiante identificar las razones y características de los problemas para la correcta y buena utilización de las técnicas de Inteligencia Artificial; por esta razón, el curso se fundamenta en el análisis crítico de diversas situaciones y problemas con la finalidad de tomar decisiones apoyándose en las técnicas de inteligencia artificial y de administración de incertidumbre. 3. OBJETIVO DE LA ASIGNATURA Identificar las diversas áreas y aplicaciones de la Inteligencia Artificial en el desarrollo de sistemas informáticos, de acuerdo a los requerimientos del mercado nacional 4. CONTENIDO Aplicaciones Difusas 1 / 5

2 Ord. Capítulo Objetivo Contenido 1 ÁREAS DE ESTUDIO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL 2 SISTEMAS DE CONTROL DIFUSO Determinar la aplicabilidad de la Inteligencia Artificial de acuerdo a las áreas de estudio que pueden ser identificadas. Estudiar y analizar una de las aplicaciones más comunes de la lógica difusa. 3 SISTEMAS EXPERTOS Determinar la relación lógica existente entre los sistemas difusos y los sistemas expertos, cómo pueden interactuar uno y otro sistema, mejorando la productividad de los sistemas. 4 REDES NEURONALES Identificar las ventajas y desventajas que propone la computación neuronal para la resolución de problemas difusos o inciertos. 5 ALGORITMOS GENÉTICOS Aplicar los procesos básicos involucrados en los algoritmos genéticos utilizando datos difusos 6 COMPUTACIÓN EVOLUTIVA 7 MINERÍA DE DATOS Definir conceptos básicos de la administración de datos. 8 APLICACIONES DE COMPUTACIÓN NEURONAL, ALGORITMOS GENÉTICOS, LÓGICA DIFUSA Y SISTEMAS HÍBRIDOS Investigar y desarrollar ejemplos reales sobre datos difusos aplicando sistemas de inteligencia artificial. Definición de las áreas de Clasificación de las áreas de Aplicabilidad de las áreas de Introducción. Tipos de controladores difusos. Definición de los sistemas de control difuso. Introducción a los sistemas expertos. Cómo trabajan los SE Tipos de Sistemas Expertos Ventajas y desventajas de los SE. Administración de incertidumbre. Tipos de razonamiento; bajo incertidumbre, estadístico. Introducción a las redes neuronales. Componentes de una red neuronal. Modelos computacionales de redes neuronales. Redes neuronales, control difuso. Introducción a los algoritmos genéticos. Operadores de cruce y mutación. Algoritmos de aprendizaje y control. Definiciones generales. Características del desarrollo de la computación evolutiva. DatWarehousing, acceso, análisis. La naturaleza y origen de los datos. Colección de datos y sus problemas. Sistemas de administración de bases de datos. Organización y estructura de la base de datos. Datawarehousing Visualización de datos Bases de datos inteligentes y DataMining. Características y capacidades de un DSS. Componentes de un DSS. Subsistemas de un DSS. Hardware requerido para un DSS. Clasificación de un DSS Aplicaciones Difusas 2 / 5

3 5. METODOLOGÍA Y RECURSOS La Metodología en este curso se llevará a cabo a través de Foros, Talleres y grupos de trabajo de no más de tres estudiantes por grupo. Se implementará una metodología de investigación, en la que se propone dar al estudiante el tema a considerar en la clase siguiente para que a través de un formato o esquema específico presente los contenidos relacionados con el tema a tratar en la clase, luego durante la clase se propondrán estos temas y se realizarán grupos de discusión y de trabajo bajo una dirección, supervisión y evaluación continua de los conocimientos adquiridos. Para los dos primeros bimestres se aplicarán como recursos didácticos: páginas electrónicas, teorías y conceptos de libros, apuntes del docente, pizarra e infocus. En el tercer bimestre se propondrán Casos de estudio reales con la finalidad de que los estudiantes puedan verificar la aplicabilidad de lo revisado en clase. 6. FORMA DE EVALUAR 6.1. CRONOGRAMA DE EVALUACIONES: Bimestre Actividad Paralelo Fecha Puntaje Primero Taller sobre identificación de áreas de 1 21/02/ pto. aplicación de las técnicas de IA Primero Trabajo de investigación sobre las áreas de aplicación de la Lógica Difusa en el campo de los Sistemas de Información. 1 28/02/ ptos. Primero Ejercicio de aplicación de redes 1 13/03/ ptos. neuronales Primero Taller sobre formulación de problemas 1 17/03/ ptos. para Sistemas Gerenciales Primero Primera evaluación 1 27/03/2007 Segundo Taller sobre problemas de Incertidumbre de datos. Aplicación de Lógica difusa Segundo Taller de integración de Lógica difusa y redes neuronales Segundo Investigación sobre Computación Evolutiva Segundo Taller sobre desarrollo de un Sistema Experto integrando los criterios de logica difusa y redes neuronales Segundo Segunda evaluación 1 03/04/ ptos. 1 17/04/ ptos. 1 21/04/ ptos. 1 28/04/ ptos. 1 05/05/2008 Identificación y desarrollo de sistemas para soporte de decisiones Diseño de un DSS, aplicación de técnicas de IA Taller sobre modelamiento de sistemas de soporte a decisiones, criterios de 5 ptos. 1 15/05/ ptos. 1 22/05/ ptos. 1 29/05/ ptos. Aplicaciones Difusas 3 / 5

4 Dataminig Data warehouse a evaluación 1 12/06/ ptos SISTEMA DE CALIFICACIÓN Se considerará la evaluación en tres bimestres: a. Primer Bimestre sobre 15 puntos. De los cuales 7 puntos corresponderán a todas las actividades a realizarse en clase, 4 puntos corresponderán al trabajo que será enviado durante la primera semana de clases; y, 4 puntos a una evaluación de los conocimientos al final del bimestre. Un punto (extra) se asignará a la asistencia puntual a clases. b. Segundo Bimestre sobre 15 puntos. De los cuales 6 puntos corresponderán a todas las actividades a realizarse en clase, 5 puntos corresponderán al trabajo que se enviara durante la primera semana de clases del bimestre; y, 4 puntos a una evaluación de los conocimientos al final del bimestre (Esta evaluación corresponderá específicamente a trabajos de investigación y exposición de los diversos temas a tratar). Un punto (extra) se asignará a la asistencia puntual a clases. c. Bimestre sobre 20 puntos. De los cuales 8 puntos corresponderán a todas las actividades a realizarse en clase, 8 puntos corresponderán al trabajo/proyecto que será enviado durante la primera semana de clases del bimestre; y, 4 puntos a una evaluación de los conocimientos al final del bimestre (Esta evaluación involucrará la ejecución de un proyecto final como una aplicación real sobre un sistema experto o sobre una red neuronal). Un punto(extra) se asignará a la asistencia puntual a clases. Los talleres, trabajos y proyectos deberán ser ejecutados en grupos de no más de 3 estudiantes, y las pruebas serán realizadas de igual forma. Todos los talleres, trabajos, proyectos y exámenes serán calificados sobre 10 puntos, luego de lo cual se realizarán las ponderaciones correspondientes 6.3. FECHA DE ENTREGA DE CALIFICACIONES EN SECRETARÍA PRIMER BIMESTRE: 31 de marzo de 2008 SEGUNDO BIMESTRE: 12 de mayo de 2008 NOTAS FINALES: 16 de junio de BIBLIOGRAFÍA REDES NEURONALES Y SISTEMAS DIFUSOS segunda edición, Bonifacio Martin del Brio y Alfredo Sanz Molina, editorial Alfaomega. NETWORKS, FUZZY SYSTEMS AND KNOWLEDGE ENGINEERING, segunda edición, Nikola Kasabov, MIS. DECISION SUPPORT SYSTEMS AND INTELLIGENT SYSTEMS, quinta edición, Aronson Turban, editorial Pearson Education. Aplicaciones Difusas 4 / 5

5 8. DATOS DEL PROFESOR: Dña. Catherine Infantes Mantilla Ingeniera en Sistemas Computacionales Docente a Medio Tiempo Horario: de lunes a viernes desde las 07h00 a 09h00 Teléfono: No. Celular ext Correos electrónicos: ciminfantes@hotmail.com cimniger@uio.satnet.net Aprobado: Por el Consejo de Escuela f) Director de Escuela fecha: Por el Consejo de Facultad f) Decano fecha: Aplicaciones Difusas 5 / 5