1 Datos de la Asignatura

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1 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: Historia del Programa Lugar y fecha de elaboración o revisión de Xalapa. Del 1 al 30 de junio 2007 de Xalapa. Del 1 al 30 de junio 2007 de Xalapa. Julio 2007 Participantes Observaciones (cambios y justificación) Definición de la especialidad de Cómputo Inteligente Propuesta de las materias de la especialidad Definición de los contenidos de los programas de las materias de la especialidad 2 Ubicación de la Asignatura. a) Relación con otras asignaturas del plan de estudio Anteriores Posteriores Asignaturas Temas Asignaturas Temas Reconocimiento de Patrones Procesamiento de Señales Todos Todos Ninguna b) Aportación al perfil del egresado

2 En esta materia se describirán los diversos conceptos avanzados de la Inteligencia Artificial tal manera que el profesionista podrá utilizar diversos modelos de ingeniería para plantear soluciones reales que tengan que ver con la aplicación de técnicas de planeación y scheduling en IA. 3 Objetivo(s) general(es) del curso 4 Temario El alumno conocerá y aplicará las técnicas de planeación y scheduling en campos de la inteligencia artificial. Unidad Temas Subtemas 1 Introducción: los problemas de planificación y scheduling 2 Técnicas generales de planificación y scheduling 1.1 Aplicación, Especificación y Problemáticas de los Sistemas de Planificación/Scheduling. 4.1 Satisfacción de Restricciones (CSP). Técnicas. 4.2 Razonamiento Temporal. Aplicaciones, Modelos y Técnicas. 3 Planificación 3.1 Sistema de planificación. Conceptos generales. 3.2 Tipos y técnicas de planificación: Planificación Lineal. 3.3 Planificación No -Lineal. 3.4 Planificación Jerárquica. 3.5 Planificación Reactiva. 3.6 Planificación Temporal. 3.7 Técnicas avanzadas de planificación. 3.8 Entornos de planificación. 4 Scheduling 4.1 Conceptos Generales Restricciones Patrones de Flujo. 4.2 Técnicas de Scheduling en Inteligencia Artificial: Scheduling como un problema de Razonamiento Temporal Scheduling mediante técnicas de Satisfacción de Restricciones. 4.3 Técnicas de Scheduling basadas en el Conocimiento. 5 Integración de planificación y scheduling 5 Aprendizajes Adquiridos Conocer y comprender los fundamentos de planeación en IA. Conocer y comprender la metodología para implementación de técnicas de scheduling en problemas de IA.

3 6 Sugerencias didácticas Exposición Oral y Audio Visual. Participación en foros de internet. Investigación documental y en internet. Suscripción a revistas digitales. Desarrollo de prácticas en ambientes controlados. 7 Sugerencias de Evaluación Exámenes parciales Prácticas en clase y extra clase Participación en exposiciones Evaluación basada en proyecto Participación en foros académicos 8 Unidades de Aprendizaje UNIDAD 1.Introducción: los problemas de planificación y scheduling Identificar las áreas de planificación y scheduling junto con su aplicación Lecturas Realización de Problemas 1 UNIDAD 2. Técnicas generales de planificación y scheduling Conocerá y aplicará las técnicas de satisfacción de restricciones (CSP) Lectura y discusión en grupo. Exposiciones 2 UNIDAD 3. Planificación Conocerá y aplicará las diferentes técnicas de planificación así como las técnicas avanzadas. Lecturas Discusión en grupo Resolución de ejercicios 2

4 UNIDAD 4. Scheduling Conocerá los conceptos generales de scheduling, así como las diferentes técnicas de este en IA enfocados a problemas de razonamiento temporal. Análisis de artículos Programación de técnicas 2,3 UNIDAD 5. Integración de planificación y scheduling Enfocar las técnicas de planificación y Scheduling a un caso de estudio Análisis de artículos Programación de técnicas 4 9 FUENTES DE INFORMACIÓN. 1 Inteligencia Artificial. Autor: E. Rich, K. Knight Editorial: Mc Graw Hill Fecha de Publicación:1994 Edición: 2a 2 Artificial Intelligence A Modern Approach Autor: Stuart J Russell and Peter Norvig Editoral: Prentice-Hall Series in Artificial Intelligence Fecha de Publicación:1995 Edición: 3 Inteligencia Artificial Autor: P.H. Winston

5 Editorial: Addison-Wesley Iberoamericana Fecha de Publicación:1994 Edición: 4 Multicriteria Scheduling, Theory Models and Algorithms Autor: Vincent T kindt, Jean-Charles Billaut Editorial: Springer Fecha de Publicación:2006 Edición: 2a 10 PRÁCTICAS. Sistema de soporte a toma de decisiones Realizar un sistema de procesos industriales, el cual dependiendo de los tipos de procesos que utilice, permita la toma de decisiones. Objetivos Específicos: Aplicar el conocimiento de modelos estocásticos en un sistema. Utilizar los modelos probabilísticos para resolución de problemas. Girasol Realizar un girasol el cual mediante la intensidad de luz, realice el seguimiento de la misma Objetivos Específicos: Utilizar las técnicas de reconocimiento de objetos para que la cámara envíe las señales necesarias para seguir el punto de luz más intenso. Aplicar técnicas de reconocimiento de objetos. Sistema de 2 ejes Realizar un sistema de reconocimiento de objetos el cual pueda mover un brazo en los ejes del plano cartesiano X,Y y permita mover objetos de ciertas características de un lugar a otro Objetivos Específicos: Aplicar las técnicas de reconocimiento de objetos. Implementar un sistema de hardware y software, el cual resuelva una problemática mediante el uso de cámaras.