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Monica Olivera Sosa
hace 5 años
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1 PROGRAMA ANALÍTICO DE LA UNIDAD DE APRENDIZAJE PROGRAMA EDUCATIVO UNIDAD DE APRENDIZAJE INGENIERÍA EN COMPUTACIÓN INTELIGENCIA COMPUTACIONAL GRUPO: 5TO SEMESTRE NIVEL EDUCATIVO: LICENCIATURA CLAVE DE LA UNIDAD DE APRENDIZAJE: LIC5233 SERIACIÓN: La(s) unidad(es) de aprendizaje que le antecede(n) son Bases de Datos, la(s) unidad(es) de aprendizaje subsecuente(s) Ninguna. PERIODO Y FECHA DE ELABORACION DEL PROGRAMA : OTOÑO 2017, 30 DE JUNIO PROGRAMA SINTÉTICO ELABORADO POR: PÁGINA DEL CURSO: DRA. LETICIA FLORES PULIDO, CORREO ELECTRÓNICO: aicitel.flores@gmail.com HORAS CLASE HORAS INDEPENDIENTES TOTAL DE HORAS POR PERIODO CRÉDITOS

2 HORAS TEORICAS HORAS PRÁCTICAS UBICACIÓN DE LA UNIDAD DE APRENDIZAJE: PRIMER SEMESTRE CAMPO FORMATIVO: INGENIERÍA APLICADA. PROBLEMA EJE: ES NECESARIO EL CONOCIMIENTO Y MANEJO DE LOS DIFERENTES PARADIGMAS COMPUTACIONALES DENTRO DE LOS ASPECTOS DE DISEÑO INNOVADOR, ALTERNATIVAS DE IMPLEMENTACIÓN, CONSIDERACIÓN DE FACTORES ECONÓMICOS, DE USABILIDAD Y SEGURIDAD PARA QUE EL ESTUDIANTE SEA CAPAZ DE FORMULAR SOLUCIONES DE IMPACTO SOCIAL Y QUE AL MISMO TIEMPO GENEREN CONOCIMIENTO DE FRONTERA. COMPETENCIAS ESPECIFÍCAS DEL CAMPO FORMATIVO: RECONOCER LAS OPORTUNIDADES DE APLICABILIDAD DE TECNOLOGÍAS COMPUTACIONALES PARA LA SOLUCIÓN DE PROBLEMAS. PROPÓSITO GENERAL (CONTRIBUCIÓN AL PERFIL DE EGRESO): ESTA UNIDAD DE APRENDIZAJE PERMITE QUE EL ESTUDIANTE SEA CAPAZ DE COMPRENDER E IMPLEMENTAR LOS DIFERENTES CONCEPTOS Y REPRESENTACIONES DEL CONOCIMIENTO CON TÉCNICAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL CON LA INTENCIÓN DE DAR SOLUCIONES A PROBLEMAS NO TRIVIALES ASÍ COMO PROBLEMAS EN GENERAL, TANTO EN EL ÁMBITO DE LA INVESTIGACIÓN COMO EN EL ÁMBITO INDUSTRIAL. BREVE DESCRIPCIÓN DE LOS CONOCIMIENTOS Y HABILIDADES A DESARROLLAR ESTE CURSO PROMUEVE QUE EL ESTUDIANTE APLIQUE LOS CONOCIMIENTOS ADQUIRIDOS PARA EL DESARROLLO DE UN PROYECTO DE

3 INVESTIGACIÓN, Y DE ACUERDO A SU CRITERIO ELIJA LA TÉCNICA MÁS ADECUADA PARA DAR SOLUCIÓN A UN PROBLEMA ESPECÍFICO UTILIZANDO TÉCNICAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL. PROPOSITOS ESPECIFICOS DE LA UNIDAD DE APRENDIZAJE APRENDIZAJE DECLARATIVO: EL ESTUDIANTE CONOCERÁ LAS DIFERENCIAS BÁSICAS ENTRE INTELIGENCIA ARTIFICIAL E INTELIGENCIA COMPUTACIONAL. APRENDIZAJE PROCEDIMENTAL: EL ESTUDIANTE ENTENDERÁ Y APLICARÁ LOS DIFERENTES MÉTODOS Y TÉCNICAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL. APRENDIZAJE ACTITUDINAL Y VALORAL: EL ESTUDIANTE SERÁ REFLEXIVO, ANALÍTICO Y DESARROLLARÁ TRABAJO EN EQUIPO PARA APLICAR LOS DIFERENTES PARADIGMAS DE INTELIGENCIA COMPUTACIONAL.

4 1ER BLOQUE FECHAS: DE: 01 DE AGOSTO A: 05 DE SEPTIEMBRE FECHA DE LA PRIMERA EVALUACIÓN: 07 SEPTIEMBRE FECHA DE ENTREGA DE PRIMER AVANCE DEL PROYECTO INTEGRADOR: 15 SEPTIEMBRE FUNDAMENTOS TEÓRICOS 1. ENIGMA 2. LA PRUEBA DE TURING 3. EL ÁREA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL 4. REDES SEMÁNTICAS 5. BASES DE CONOCIMIENTO 6. EL PROCESO DE RAZONAMIENTO ESTRATEGIAS DE ENSEÑANZA ü DOCUMENTALES ü ACTIVIDADES ESTRATEGIAS DIDÁCTICAS HORAS ESTIMADAS ESTRATEGIAS DE APRENDIZAJE RECURSOS DIDÁCTICOS ESTRATEGIAS DE EVALUACIÓN ü MAPAS CONCEPTUALES ü REPORTES ü PRÁCTICAS ü PROYECTOR ü USO DE CENTRO DE COMPUTO ü INTERNET 30 ü NO INCURRIR EN MAS DE 2 FALTAS PARA PODER TENER DERECHO A EXAMEN PARCIAL ü 1ER AVANCE DEL PROYECTO INTEGRADOR: 20 PTS ü EXAMEN PARCIAL: 20 PTS ü 6 PRÁCTICAS: 40 PTS ü 6 ACTIVIDADES: 40 PTS

5 2DO BLOQUE FECHAS: DE: 14 DE SEPTIEMBRE A: 17 DE OCTUBRE FECHA DE LA SEGUNDA EVALUACIÓN: 19 OCTUBRE FECHA DE ENTREGA DE SEGUNDO AVANCE DEL PROYECTO INTEGRADOR: 24 OCTUBRE TÉCNICAS DE APRENDIZAJE MÁQUINA 7. BÚSQUEDAS 8. EL PROBLEMA DEL JUEGO DEL GATO 9. LAS TORRES DE HANOI 10. EL PROBLEMA DE LOS CANÍBALES Y LOS MISIONEROS 11. CONJUNTOS DE DATOS 12. ÁRBOL DE DECISIÓN ID3 13. ENTROPÍA Y GANANCIA ESTRATEGIAS DE ENSEÑANZA ESTRATEGIAS DIDÁCTICAS HORAS ESTIMADAS ESTRATEGIAS DE APRENDIZAJE RECURSOS DIDÁCTICOS ESTRATEGIAS DE EVALUACIÓN ü ACTIVIDADES ü PRÁCTICAS ü PROYECTOR ü WEKA 30 ü NO INCURRIR EN MAS DE 2 FALTAS PARA PODER TENER DERECHO A EXAMEN PARCIAL ü 2NDO AVANCE DEL PROYECTO INTEGRADOR: 25 PTS ü 2NDO EXAMEN PARCIAL: 30 PTS ü 7 PRÁCTICAS: 50 PTS ü 7 ACTIVIDADES: 50 PTS

6 3ER BLOQUE FECHAS: DE: 26 OCTUBRE A: 21 NOVIEMBRE, FECHA DE ENTREGA DE SEGUNDO AVANCE DEL PROYECTO INTEGRADOR: 28 NOVIEMBRE 14. ENTRENAMIENTO 15. TIPOS DE REDES NEURONALES 16. APRENDIZAJE 17. ALGORITMO DE BACKPROPAGATION 18. EJEMPLO NUMÉRICO 19. APLICACIÓN DE UNA RED NEURONAL ESTRATEGIAS DE ENSEÑANZA TÉCNICAS DE INTELIGENCIA COMPUTACIONAL ESTRATEGIAS DIDÁCTICAS HORAS ESTIMADAS ESTRATEGIAS DE APRENDIZAJE RECURSOS DIDÁCTICOS ESTRATEGIAS DE EVALUACIÓN ü ACTIVIDADES ü PRÁCTICAS ü PROYECTOR ü MATLAB 20 ü NO INCURRIR EN MAS DE 2 FALTAS PARA PODER TENER DERECHO A EXAMEN PARCIAL ü AVANCE FINAL PROYECTO INTEGRADOR: 60 PTS ü PRÁCTICA: 60 PTS ü ACTIVIDAD 20 PTS

7 CRITERIOS PARA LA EVALUACION FINAL DURANTE TODO EL SEMESTRE 2 Evaluaciones Parciales 1 Proyecto Integrador o Fundamentos del Proyecto o Conjuntos de Datos o Tablas o Reporte en formato de Artículo o Demostración Cada actividad y cada práctica realizada en clase contará como parte de tu calificación. Cada elemento será tomado en cuenta para cada parcial, y cada actividad tiene un puntaje diferente, al final de cada bloque, se contabilizaran dichos puntos y dependiendo de la complejidad, los bloques tendrán un valor de entre 100 y 200 puntos. Para TENER DERECHO A LA ENTREGA DEL PROYECTO INTEGRADOR, el estudiante deberá contar con un mínimo del 80% de asistencia en el total del curso. Es responsabilidad del estudiante permanecer en la universidad o cerca de la facultad hasta el último día de exámenes finales, los cuales pueden ser programados durante un periodo de 10 días hábiles después del último día de clases. Políticas de asistencia, disciplina y su impacto sobre la calificación: Para tener derecho a cada evaluación parcial se tomará en cuenta la puntualidad y la asistencia. Después de dos faltas sin justificación, se pierde derecho a la evaluación parcial. Después de 5 minutos de empezar la clase, se pierde el derecho a entrar al salón. El derecho a permanecer en clase depende del respeto hacia los demás estudiantes y hacia el docente. Recomendaciones especiales para tener un alto rendimiento a lo largo del curso: No incurrir en ausencias de clase y cumplir con todas las ACTIVIDADES y PRÁCTICAS de manera puntual, puesto que no se recibirán tareas extemporáneas por ninguna razón. Es responsabilidad del estudiante revisar regularmente (mínimo una vez a la semana) el correo otorgado al profesor.

BIBLIOGRAFÍA BÁSICA: Mitchell/dp/0070428077/ref=sr_1_4?

MATTHEW GINSBERG: Ginsberg/dp/1558602216/ref=sr_1_3?

8 BIBLIOGRAFÍA BÁSICA: Mitchell/dp/ /ref=sr_1_4?ie=UTF8&qid= &sr=8-4&keywords=machine+learning ESSENTIALS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE DE MATTHEW GINSBERG: Ginsberg/dp/ /ref=sr_1_3?ie=UTF8&qid= &sr=8-3&keywords=matt+ginsberg MACHINE LEARNING DE TOM MITCHEL. : INTELIGENCIA ARTIFICIAL DE STUART RUSSELL Y PETER NORVING: 3rd/dp/ /ref=sr_1_1?s=books&ie=UTF8&qid= &sr=1-1&keywords=PETER+NORVING

BIBLIOGRAFÍA COMPLEMENTARIA: INTRODUCTION TO MACHINE LEARNING : http://books.google.com.mx/books?

9 BIBLIOGRAFÍA COMPLEMENTARIA: INTRODUCTION TO MACHINE LEARNING : WroiqEC&printsec=frontcover&dq=machine+learning&hl=es-419&sa=X&ei=lEDoU-zIAo- TyATIpYDoDA&ved=0CEoQ6AEwBg#v=onepage&q=machine%20learning&f=false DRA. LETICIA FLORES PULIDO MC. CAROLINA ROCÍO SÁNCHEZ PÉREZ NOMBRE Y FIRMA DE DOCENTE QUE REALIZA EL PROGRAMA ANALÍTICO NOMBRE Y FIRMA DE LA COORDINADORA DE LA CARRERA DE INGENIERÍA EN COMPUTACIÓN.

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