M.C. Mariano Larios G. 3 de diciembre de 2009

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Carolina Alvarado Núñez
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1 3 de diciembre de 2009

3 Tabla de criterios Criterios Porcentajes Exámenes 30 % Participación en clase Tareas 20 % Exposiciones 10 % Simulaciones Trabajos de investigación y/o de intervención Prácticas de laboratorio Visitas guiadas Reporte de actividades académicas y culturales Mapas conceptuales Portafolio 10 % Proyecto final 30 % M.C. Mariano Otros Larios G.

4 Objetivos General. El alumno estará capacitado para analizar y resolver problemas complejos empleando técnicas de inteligencia artificial. Específicos. Definir a la inteligencia artificial como un área que permite la resolución de problemas Examinar cómo un agente puede resolver problemas mediante la búsqueda. Utilizar agentes que exploten la estructura de los problemas para elaborar planes de acción complejos. Diseñar agentes capaces de elaborar representaciones del mundo, aplicar procesos de inferencia para obtener nuevas representaciones del mundo y utilizarlas para deducir cómo resolver problemas.

5 Pre-requisitos Asignaturas Precedentes: Lógica matemática. Conocimientos: Recordar los conceptos y técnicas de programación y estructuras de datos, Identificar los elementos de los lenguajes de programación funcional y lógico. Identificar los elementos de los lenguajes de programación funcional y lógico.

6 Pre-requisitos Cont.. Habilidades: Relacionar la lógica de primer orden en la representación del conocimiento. Implementar algoritmos usando lenguajes de programación de alto nivel así como funcionales. Reconocer la complejidad temporal de un problema así como sus alternativas de solución.

7 Pre-requisitos Cont.. Actitud: Ser flexible para la implementación de técnicas de inteligencia artificial (en diferentes plataformas). Ser propositivo para proponer la conveniencia de la aplicación de técnicas de inteligencia artificial a la solución de problemas.

8 Pre-requisitos Cont.. Valores previos: Interés por conocer los principios de la inteligencia artificial. Preocuparse por estar actualizado con las tendencias y herramientas aplicadas a la inteligencia artificial. Deseo por aprender a resolver problemas que involucran el uso de técnicas de inteligencia artificial.

9 Perfil de egreso Aprender los diferentes esquemas para la representación de conocimiento existentes.

10 Temario Unidad I. Introducción. Antecedentes y concepto de. Clase de problemas donde se aplica la inteligencia artificial. Líneas de Investigación. Conceptos generales sobre agentes Inteligentes.

11 Temario cont.. Unidad II. Técnicas de búsquedas. Conceptos básicos sobre el espacio de estados, medidas de desempeño, costo computacional. Definición de un problema a través de espacios de estado. Búsquedas ciegas. Anchura. Profundida. Profundo iterativo. Profundidad acotada. Bidireccional. Búsquedas heurísticas. Primero el mejor. Optima. A*. mini-max alfa-omega Los juegos M.C. como Marianoproblemas Larios G. de Inteligencia búsqueda. Artificial

12 Temario cont.. Unidad III.. Conceptos básicos sobre la planificación. Scheduling vs planning. Tipos de planificación.

13 Temario cont.. Unidad IV. Representación del conocimiento. La lógica como representación del conocimiento. Lógica de primer orden. Base de conocimiento: creación. Inferencia en una base de conocimiento. Sistemas de razonamiento lógico.

14 M.C. Mariano Figura: Larios G. Mapa Conceptual de IA

15 Introducción a la inteligencia artificial La inteligencia artificial es la disciplina que se encarga de construir procesos que al ser ejecutados sobre una arquitectura física producen acciones o resultados que maximizan una medida de rendimiento determinada, basándose en la secuencia de entradas percibidas y en el conocimiento almacenado en tal arquitectura.

16 Introducción a la inteligencia artificial Cont.. Los cinco principales tipos de procesos son: Ejecución de una respuesta predeterminada por cada entrada (análogas a actos reflejos en seres vivos). Búsqueda del estado requerido en el conjunto de los estados producidos por las acciones posibles. Algoritmos genéticos (Análogo al proceso de evolución de las cadenas de ADN). Redes neuronales artificiales (Análogo al funcionamiento físico del cerebro de animales y humanos). Razonamiento mediante una Lógica formal (Análogo al pensamiento abstracto humano).

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