Programa de la asignatura Curso: 2006 / 2007 SISTEMAS EXPERTOS E INTELIGENCIA ARTIFICIAL (1328)

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1 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 POLITÉCNICA SUPERIOR Nombre asignatura: SISTEMAS EXPERTOS E INTELIGENCIA ARTIFICIAL (1328) Código de la asignatura: 1328 Tipo de asignatura: Optativa Nivel / Ciclo: 1 Curso en el que se imparte: 3 Duración y fechas: Cuatrimestral - 1er Cuatrimestre Créditos: 9.0 Créditos teóricos: 6.0 Créditos prácticos: 3.0 Áreas: LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMATICOS Tipo de curso: Oficial Descriptores: Según BOE Requisitos previos: Según BOE Idioma: Español COMPETENCIAS TRANSVERSALES O GENÉRICAS INSTRUMENTALES Análisis y síntesis: 4 Organización y planificación: 3 Comunicación oral y escrita en la lengua nativa: 2 Conocimiento de una lengua extranjera: 2 Conocimientos de informática relativos al ámbito de estudio: 2 Gestión de la información: 3 Resolución de problemas: 3 Toma de decisiones: 2 PERSONALES Trabajo en equipo: 2 Trabajo en un equipo de carácter interdisciplinar: 3 Relaciones interpersonales: 1 Razonamiento crítico: 3 Pág. 1/5

2 SISTÉMICAS Aprendizaje autónomo: 2 Adaptación a nuevas situaciones: 2 Creatividad: 3 COMPETENCIAS ESPECÍFICAS CONOCIMIENTOS DISCIPLINARES (SABER) HABILIDADES PROFESIONALES (SABER HACER) ACTITUDES (SABER SER - SABER ESTAR) COMP. ACADÉMICAS (SABER TRASCENDER) OTRAS COMPETENCIAS ESPECÍFICAS OTROS OBJETIVOS DE LA ASIGNATURA Esta asignatura pretende familiarizar al alumno con las técnicas de inteligencia artificial: formulación de problemas y de técnicas de búsquedas de soluciones, formas y modelos de representación de conocimiento, desarrollo de sistemas expertos. El estudio teórico de los algoritmos se complementara con su implementación en un lenguaje de uso común en el ámbito de la inteligencia artificial: el LISP. Asimismo se introducirá el lenguaje de programación Prolog. Una lista más detallada de los objetivos se puede consultar en la página web de la asignatura: METODOLOGÍA Y RECURSOS PARA EL APRENDIZAJE Clases magistrales con apoyo de transparencias y de la página web de la asignatura: Se fomenta la participación del alumno mediante clases de corrección de ejercicios. Y se proponen trabajos de realización voluntaria, que permiten al alumno profundizar en los temas que más le interesen. BREVE DESCRIPCIÓN DE LAS ACTIVIDADES PRÁCTICAS Se realizan prácticas de laboratorio con ordenador en el que se ilustran, utilizando Lisp como lenguaje de programación, los algoritmos explicados en las clases de teoría. También se da una introducción a Pág. 2/5

3 Prolog y se contrastan sus diferencias con Lisp y con los lenguajes de programación imperativa. Se explican la sintaxis de los lenguajes y se comentan programas que implementan algoritmos de Inteligencia Artificial. SEGUIMIENTO DEL ALUMNO Y CRITERIOS DE EVALUACIÓN La nota se obtendrá de una combinación del resultado del examen, la participación en clase, la práctica y los trabajos voluntario BIBLIOGRAFÍA BÁSICA SOBRE LA MATERIA Artificial Intelligence: structures and strategies for complex problem solving, GEORGE F LUGER, 4ª ed (681.31LUGart), 2002, Addison-Wesley, Inteligencia artificial. Un enfoque moderno, STUART RUSSELL y PETER NORVIG, (007.52RUSint), 1996, Prentice Hall, Inteligencia artificial. Una nueva síntesis, NILS J. NILSSON, (007.52NILint), 2000, McGraw-Hill, Problemas resueltos de Inteligencia Artificial Aplicada. Búsqueda y representación, SEVERINO FERNÁNDEZ GALÁN y otros, (007.52FERpro), 1998, Addison-Wesley, BIBLIOGRAFÍA COMPLEMENTARIA Artificial intelligence. Theory and practice, THOMAS DEAN, JAMES ALLEN y YIANNIS ALOIMONOS, (007.52DEAart), 1995, Addison-Wesley, Inteligencia artificial, PATRICK HENRY WINSTON, 3ª ed (007.52WISint), 1994, Addison-Wesley iberoamericana, Inteligencia artificial,, ELAINE RICH y KEVIN KNIGHT, 2ª ed (007.52RICint), 1997, McGrawHill, The Elements of Artificial Intelligence Using Common Lisp, STEVEN L. TANIMOTO, 2ª ed (681.31TANele), 1995, Computer Science Press, RECURSOS DE INTERNET OBSERVACIONES Y OTROS DATOS Pág. 3/5

4 ESTRUCTURA DE CONTENIDOS (TEMAS) SISTEMAS EXPERTOS E INTELIGENCIA ARTIFICIAL (1328) UD1. Introducción: Que es la Inteligencia Artificial? > 1.1 Definición y perspectiva histórica. > 1.2 Sistema de símbolos físicos. > 1.3 Áreas de aplicación. UD2. Búsqueda en espacio de estados. > 2.1 Introducción y ejemplos. > 2.2 Búsqueda en espacio de estados. > 2.3 Elección de la representación del estado. > 2.4 Elección de los operadores. > 2.5 Control de búsqueda en espacio de estados. UD3. Búsquedas no informadas. > 3.1 Representación de grafos. > 3.2 Búsqueda en anchura. > 3.3 Búsqueda en profundidad. > 3.4 Búsqueda en profundidad mejorada. > 3.5 Búsqueda con profundización iterativa. > 3.6 Búsqueda retroactiva. UD4. Búsqueda informadas. > 4.1 Introducción y ejemplos. > 4.2 Búsqueda primero el mejor. > 4.3 Algoritmo A*. > 4.4 Escalada simple y profunda. > 4.5 Búsqueda en juegos: búsqueda mini-max. > 4.6 Búsqueda Alfa-Beta. > 4.7 Mejoras de Alfa-Beta. > 4.8 Algoritmos genéticos. UD5. Lógica y principio de resolución. > 5.1 Lógica proposicional. > 5.2 Lógica de predicados. > 5.3 Sistemas formales de deducción. > 5.4 Resolución en lógica de proposiciones. > 5.5 Resolución en lógica de predicados. > 5.6 Teoremas de completitud y solidez. > 5.7 Refinamientos de la resolución. > 5.8 Programación lógica. > 5.9 Un interprete prolog en lisp. UD6. Representación de conocimiento. > 6.1 Qué es el conocimiento? > 6.2 Conocimiento relacional simple. > 6.3 Conocimiento heredable. > 6.4 Conocimiento deductivo. > 6.5 Conocimiento aproximado. > 6.6 Conocimiento procedural. Pág. 4/5

5 > 6.7 Problemas de la representación del conocimiento. UD7. LISP. > 7.1 Introducción. > 7.2 Elementos básicos. > 7.3 Manipulación de listas. > 7.4 Funciones numéricas. > 7.5 Predicados. > 7.6 Definición de funciones y ligadura de variables. > 7.7 Estructuras de control. > 7.8 Edición, carga de archivos y depuración. > 7.9 Primitivas relacionadas con la evaluación de funciones. > 7.10 Entrada/salida. > 7.11 Estructuras de datos en LISP. > 7.12 Macros. UD8. Introducción al Prolog. Pág. 5/5