PLANIFICACIÓN DE LA ASIGNATURA INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Transcripción

1 LIC. ANA CASALI ING. ROSA CORTI PLANIFICACIÓN DE LA ASIGNATURA INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Departamento: SISTEMAS E INFORMÁTICA, Escuela de Ing. Electrónica, prestando servicios a la LCC de la Escuela de Cs. Exactas y Naturales. Año / Semestre del plan de estudios: 5º año, primer cuatrimestre Carga horaria semanal: 6 horas de clase y 2 horas de consulta. 1. Propósitos de formación: En el Plan de Estudios de la LCC (aprobado en 1993) la cual comenzó en 1995, no están claramente (o correctamente) definidas las Areas Curriculares y sus propósitos. Este plan se encuentra actualmente en revisión y las Areas son un elemento a considerar en la revisión. Actualmente la asignatura se encuentra en el Area Lógica y Lingüística del Ciclo Superior. En el Plan vigente no existe ninguna información sobre el Area, pero si sobre el Ciclo Superior y es la siguiente: Ciclo Superior (extraído del Plan de Estudios de la Carrera LCC): El ciclo Superior esta destinado en su parte troncal a la profundización de los conocimientos de Matemática, Lógica y Lingüística y de lo especifico en Programación y Computación. La parte final de este ciclo, el 5º año, está destinada a realizar una experiencia profesional, a través de la Pasantía, y del desarrollo e investigación específicos en trabajos concretos de computación, culminando con la Tesina. Respecto a los propósitos planteados en el ciclo Superior, la Asignatura profundiza los conocimientos de Lógica y Técnicas especiales de Programación, referidos a la parte troncal. Respecto a la experiencia profesional, la asignatura comprende el trabajo de investigación sobre un tema afín a la materia y culmina con el desarrollo del prototipo de un Sistema Basado en el Conocimiento, lo que introduce al alumno en la experiencia de un desarrollo en un dominio real. 2. Fundamentaron del objeto de estudio de la asignatura La Inteligencia Artificial es un Area significativa y en pleno desarrollo de las Ciencias de la Computación, por lo cual consideramos que es importante que el alumno tenga nociones básicas de la misma. Además es un terreno fértil para hacer trabajos de investigación y desarrollo, ya que hay una continua evolución y redefinicion de contenidos, como innovación en las técnicas que son utilizadas.

2 3. Objetivos de la Asignatura Mediante esta asignatura se pretende que los alumnos adquieran los siguientes objetivos, divididos en conceptuales, procedimentales y actitudinales: Objetivos conceptuales (OC): 1. Problemas que encara la Inteligencia Artificial (IA) 2. Técnicas básicas utilizadas por la IA. 3. Sistemas basados en el conocimiento: Estructura y Etapas de desarrollo 4. Líneas actuales de investigación Objetivos procedimentales (OP): 1. Manejar algunas de las técnicas básicas utilizadas por la IA (Búsqueda Representación del Conocimiento Programación Lógica). 2. El manejo de una herramienta de programación adecuada para el desarrollo de Sistemas basados en el Conocimiento.. Objetivos actitudinales (OA): 1. Encarar un trabajo de investigación 2. Desarrollar prototipos de aplicaciones en dominios reales.. 3. Interesarlos en el Area, motivarlos para hacer su Tesina en temas afines. 5. Enunciación de contenidos OBJETIVOS CONTENIDOS NIVELES DE PROFUNDIDAD OC1 Introducción a la Inteligencia Artificial (I.A) 1 OC2-OP1 Problemas Representación en espacio de estados 3 OC2-OP1 Técnicas de búsqueda 2 OC2-OP1 Representación del conocimiento 3 OC3-OP2-OA1-OA2 Sistemas basados en el conocimiento 3 OC4-OA1 Agentes Inteligentes 2 OC2-OC4-OP1 Representación del conocimiento en dominios 2 complejos. OC4-OA1 Razonamiento basado en casos 2 6. Bibliografía y material didáctico Pagina Web: En la página Web se encuentra información útil para los alumnos de la asignatura. La misma tiene el programa de la materia, la bibliografía y las presentaciones utilizadas en las clases. Se han incluido las prácticas y los ejemplos desarrollados en el taller de Sistemas Basados en conocimiento (herramienta Kappa-PC). También hay Papers sobre los temas de la currícula así como direcciones interesantes. La misma se encuentra en constante renovación y construcción, dada la dinámica de los temas.

3 Bibliografía obligatoria y complementaria 1. Inteligencia Artificial. Un enfoque moderno Norvig & Russell Prentice Hall Inteligencia Artificial - Elaine Rich Kevin Knight 2ª edición - Mc Graw Hill Inteligencia Artificial - Patrick Winston - 3º Edición - Addison Wesley Principios de Intelligencia Artificial Nilsson Algorithms for Constraint Satisfaction Problems: A Survey. AI Magazine- Kumar- Volume 13, No 1, 32-44, Tutorial de Amzi Prolog 7. Sistemas Expertos - Principios y Programación - Giarratano & Riley. 3ºEd. Int. Thomson Ed, Sistemas Expertos. Nebendahl - Tomo I y II. Marcombo A Guide to Expert System - D. Waterman Decisión Support Systems and Expert Systems Turban. Prentice Hall Diseño Orientado a Objetos Grady Booch Ed Addison-Wesley 12. Approximate Reasoning Models Ramón López de Mántaras Ellis Horwood Fuzzy Logic R. Lopez de Mantaras & L. Godo Encyclopedia of Computer Science and Technology, Vol 29, Supplement 14, pp Case-Based Reasoning: Foundational Issues, Methodological Variations, and System Approach Agnar Aamodt & Enric Plaza AI Communications IOS Press Vol 7:1, pp Case Based Reasonning Janet Kolodner Morgan Kaufmann, Cap A Roadmap of Agent Research and Development N. Jennings & K. Sycara & M. Wooldridge Kluwer Academic Publishers, 1, 7-38, Intelligent Agents: Theory and Practice M. Wooldridge & N. Jennings The Knowledge Engineering Review 10 (2), pp , Manual on line de KAPPA - PC Inteligencia Artificial. Modelos, Técnicas y Areas de Aplicación. Escolano F. Et al. Thomson, Presentaciones Se ha desarrollado para el dictado de la asignatura una serie de presentaciones implementados como archivos en Power Point, los mismos están disponibles en la pagina. Introducción a la Inteligencia Artificial Métodos de Búsqueda Representación del conocimiento Introducción Formalismos Lógicos Otros formalismos Sistemas Expertos Arquitectura Desarrollo Aprendizaje y RBC Presentación Agentes y Sistemas multiagentes. Bibliografía y material por tema: En la tabla, nos referiremos a la siguiente bibliografía principal:

4 Inteligencia Artificial. Un enfoque moderno Norvig & Russell Prentice Hall Inteligencia Artificial - Elaine Rich Kevin Knight 2ª edición - Mc Graw Hill como N&R y R&K respectivamente, para citar los distintos capítulos. TEMA Introducción a IA Formalización mediante espacio de estados Estrategias de búsqueda sin información. BIBLIOGRAFIA MATERIAL DIDACTICO Presentación IA2 (Power Point) Cap. 1 N&R y Cap. 1 R&K Pagina : What is AI? Mc Carthy (Web) Presentación búsqueda sin información Cap. 3 N&R Búsqueda con información Presentación búsqueda con información Cap. 4 N&R - Introducción a RC Lógica Proposicional y Predicados Presentación RC-Intro (Power Point) Cap. 7 N&R Cap. 5 R&K Resolución Bases de Prolog Presentación RC-logica Cap. 9 N&R Cap. 5 R &K Prolog [6 ] Tutorial Amzi Prolog RC Otros formalismos Presentación RC-otros Cap 10 R&K Cap. 9 Rich Orientación a Objetos [11] Sistemas basados en conocimiento [7] [8] [9] Herramienta Kappa-PC [18] Agentes Inteligentes Cap. 2 N&R [16] - [17] Cap 1 al 5 Razonamiento Aproximado [12] [13] - [19] cap 3 Fuzzy Logic (chapter 13) Fotocopiadora Razonamiento basado en casos [14] [15] 7. Descripción de actividades de aprendizaje Los alumnos deben encarar durante el cursado de la asignatura, una serie de prácticos, que culminan en el desarrollo de un prototipo de Sistema Basado en el conocimiento. En este prototipo, deben desarrollar una diversidad de actividades de aprendizaje. Otras actividades se basan en la asignación de un tema sobre el cual deben investigar, apoyándose en material bibliográfico que se les proporciona y sobre el cual se les propone discutir y ampliar. Las conclusiones obtenidas son luego expuestas a sus compañeros en el curso de una clase.

5 8. Cronograma Tentativo No Clase Horas Tema Mod. intervención docente 1 2 Organización objetivos - Sesión de discusión bibliografía 2 3 Introducción a IA 3 3 Formalización mediante espacio de estados Características de los problemas Estrategias de búsqueda sin información. 4 3 Búsqueda con información Prácticas 1 y 2. Clase de ejercitación 5 3 Introducción a RC Lógica Proposicional y Predicados Resolución Bases de Prolog 6 3 Prolog (TP alumnos LCC) Trabajo de laboratorio/taller 7 3 RC Otros formalismos Introducción a KAPPA-PC Repaso Orientación a Objetos Trabajo de laboratorio/taller 8 3 SE-Arquitectura- Motor de Inferencias Backward Chaining. Forward Chaining. 9 3 SE-Arquitectura- Motor de Inferencias Metaconocimiento-Demonios. Trabajo de laboratorio/taller 10 3 SE-Desarrollo Trabajo de laboratorio/taller 11 3 Agentes Inteligentes 12 3 Taller 13 3 Modelos de Razonamiento 14 3 Aproximado 15 3 SE-Desarrollo Trabajo de laboratorio/taller 16 3 Aprendizaje 17 3 SE-Desarrollo Trabajo de laboratorio/taller Exposición de temas 21 3 Evaluación Globalizadora Seminario 9. Evaluación Aprobar el 80% de las practicas. Desarrollar y presentar un tema de investigación (individual o en grupo de 2 alumnos). Diseñar, implementar y aprobar un prototipo de sistema basado en conocimiento en algún dominio elegido por los alumnos con alguna herramienta vista o vinculada a la materia (1 o 2 alumnos). Aprobar una evaluación globalizadora.