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UNIVERSIDAD NACIONAL FEDERICO VILLARREAL
FACULTAD DE INGENIERÍA ELECTRÓNICA E INFORMÁTICA
SÍLABO
CÓDIGO: 8F0077
ASIGNATURA: INTELIGENCIA ARTIFICIAL
1.
DATOS GENERALES
1.1.
1.2.
1.3.
1.4.
1.5.
1.6.
1.7.
1.8.
1.9.
1.10.
2.
DEPARTAMENTO ACADÉMICO
ESCUELA PROFESIONAL
CICLO DE ESTUDIOS
CRÉDITOS
CONDICIÓN
PRE-REQUISITOS
HORAS DE CLASE SEMANAL
HORAS DE CLASE TOTAL
PROFESORES RESPONSABLES
AÑO LECTIVO ACADEMICO
:
:
:
:
:
:
:
:
:
:
Ingeniería Electrónica e Informática
Ingeniería Informática
VIII ciclo- cuarto Año
02
Electivo
Lenguaje de Programación II
04 (Teoría 02 - Práctica 02)
4 h.
Dr. Ciro Rodríguez Rodríguez
2014 - I
SUMILLA
El propósito principal del curso es definir el concepto de Inteligencia Artificial, describir
la evolución de esta tecnología y delimitar el alcance de la tecnología actual.
La Inteligencia Artificial, conceptos, paradigmas y aplicaciones en la industria y
servicios. Representación del conocimiento. Representación de problemas de IA como
búsqueda en el espacio de estado. Métodos de búsqueda ciegos e informados. Juegos
inteligentes hombre-máquina. Sistemas Expertos. Sistemas inteligentes.
3.
COMPETENCIAS GENERAL
Da a conocer los conceptos de Inteligencia Artificial y representará problemas basados
en conocimiento en términos formales y diseñará la solución a problemas típicos de la
Inteligencia Artificial ( I.A.).
COMPETENCIAS DE LA CARRERA
Comprende los diferentes conceptos de inteligencia artificial, a través de su
participación en la sesión de aprendizaje.
El estudiante conocerá las formas de representación simbólicas y su aplicación.
El estudiante aplicará las técnicas de representación basadas en lógica de predicados
y sus reglas de inferencia, en la solución de problemas.
El estudiante aplicará la representación basada en reglas de producción, en la solución
de problemas basados en conocimiento.
El estudiante aplicará técnicas sistemáticas básicas de profundidad y anchura en la
solución de problemas de búsqueda de metas.
COMPETENCIAS DEL CURSO
Da a conocer las diferentes etapas de la Inteligencia Artificial y analiza un sistema
aplicando cada una de estas etapas, desarrollando además responsabilidad y
capacidad de análisis e investigación.
El estudiante Interpreta, formula y resuelve problemas y mejorará habilidades para
analizar, deducir, simplificar, asociar y formalizar expresiones de lenguaje natural
aplicables a sistemas inteligentes. Asimismo otras competencias tales como
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Formación
Investigativa, Uso de las Tecnologías de la Información y las
Comunicaciones, Valores Morales como Responsabilidad, Modestia, Honestidad,
Solidaridad, uso del Idioma Inglés y Lengua Materna.
4.
ORGANIZACIÓN DE LAS UNIDADES DE APRENDIZAJE
UNIDAD
DENOMINACIÓN
Nº DE HORAS
I
¿QUÉ ES INTELIGENCIA ARTIFICIAL (I.A.)?
20
II
REPRESENTACIÓN DEL CONOCIMIENTO
20
III
SISTEMAS BASADOS EN REGLAS
20
IV
SISTEMAS MULTIAGENTES
15
Evaluaciones
Total Horas:
5.
10
85
PROGRAMACIÓN DE LAS UNIDADES DE APRENDIZAJE
UNIDAD I: ¿QUÉ ES INTELIGENCIA ARTIFICIAL (I.A.)?
Competencia específica 1: Da a conocer los conceptos de Inteligencia Artificial y sus
diferentes modelos que ayudan a clasificarlos.
Competencia específica 2: Da a conocer las diferentes etapas de la Inteligencia
Artificial, desarrollando además responsabilidad y capacidad de análisis e investigación.
Contenidos:
CONCEPTUAL
PROCEDIMENTAL
- Fundamentos
de
Inteligencia Artificial
- La
Historia
de
la
Inteligencia Artificial
- Aplicaciones y Áreas de
competencia
-
- Orienta tendencias de la
Inteligencia
Artificial
mediante
datos
y
conceptos históricos y
actualizados capaces de
formar en la mentalidad
del estudiante la realidad
a través del estudio y
evaluación profesional
- Identifica
áreas
de
competencia
aplicables
en la vida real para que el
estudiante
elija
los
campos en los cuales
podría
desempeñarse,
demostrando
profesionalismo
ACTITUDINAL
- Participa activamente
- Trabaja en Equipo.
- Es Responsable
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UNIDAD II: REPRESENTACIÓN DEL CONOCIMIENTO
Competencia específica 1: Da a conocer la problemática de la representación del
conocimiento y analizar los métodos para representarlo basados en la lógica.
Competencia específica 2: Analiza un Sistema aplicando lógica proposicional .y la
lógica de predicados de primer orden con el razonamiento .
Contenidos:
CONCEPTUAL
- La Problemática de la
Representación
del
Conocimiento.
- Métodos
de
Representación
del
Conocimiento
- Métodos
de
Representación basados
en la Lógica
- Lógica preposicional
- Lógica
proposicional.Lógica de
predicados de primer
orden.
- Razonamiento
en
la
lógica:
sistemas
de
demostración.
- Demostración
automática: Resolución.
- La
Lógica
como
formalismo
de
representación
del
conocimiento
PROCEDIMENTAL
- Utiliza correctamente la
forma
modelizar
apropiada
para
el
tratamiento
computacional
de
la
inferencia.
ACTITUDINAL
- Participa activamente
- Trabaja en Equipo.
- Es Responsable
- Tiene en cuenta que la
inferencia se realiza sobre
conocimiento incompleto
o incierto (aproximado o
con incertidumbre):
UNIDAD III: SISTEMAS BASADOS EN REGLAS
Competencia específica 1: Entiende los sistemas basados en reglas como meto de
representación del conocimiento mediante aproximaciones
según la forma de representar los hechos.
CONCEPTUAL
- Diversas
aproximaciones
según
la
forma
de
representar
los
hechos
(ventajas, inconvenientes,
limitaciones):
- Variable - Valor
- Objeto - Atributo - Valor
- Patrones
PROCEDIMENTAL
- Analiza los sistemas de
base de hechos, base de
reglas y motor de inferencia.
-
ACTITUDINAL
- Participa activamente
- Muestra interés.
- Trabaja en Equipo.
- Es Responsable
UNIDAD IV: SISTEMAS MULTIAGENTES
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Competencia específica 1: Interpreta e bloque fundamental de construcción de un sistema
multiagente, como.
Competencia específica 2: Compara diversos escenarios y conoce como entidades
inteligentes, equivalentes en términos computacionales a un
proceso del sistema operativo, que existen dentro de cierto
contexto o ambiente, y que se pueden comunicar a través de
un mecanismo de comunicación.
Contenidos:
CONCEPTUAL
- Desarrollo
orientado
a
agentes
con
enfoque
informático para la solución
de problemas, los sistemas
multiagentes
proponen
ayudas metodológicas de
ingeniería de software, en
este caso metodologías de
ingeniería
del
software
orientada a agentes (en
inglés
AOSE,
Agent
Oriented
Software
Engineering) y notaciones.
Es decir, artefactos de
desarrollo
que
son
específicamente concebidos
para
crear
sistemas
basados en agentes
- Estudio,
evaluación
de
escenarios
y
comportamiento de modelos
6.
PROCEDIMENTAL
- Desarrolla proyectos
con
modelos dinámicos con
enfoque informático para la
solución de problemas, los
sistemas
multiagentes
proponen
ayudas
metodológicas de ingeniería
de
software,
mediante
artefactos de desarrollo que
son
específicamente
concebidos
para
crear
sistemas
basados
en
agentes.
ACTITUDINAL
- Participa activamente
- Muestra interés.
- Es Responsable
- Trabaja en Equipo.
ESTRATEGIAS METODOLÓGICAS
El desarrollo de cada sesión de aprendizaje será realizado con ayuda de módulos de
aprendizaje desarrollados por el facilitador.
El aprendizaje estará basado en exposiciones, trabajos grupales e individuales.
En el aula se desarrollará los avances del proyecto asignado al inicio del semestre
En el laboratorio los grupos ejecutarán sus avances de su proyecto.
PROMEDIO FINAL se obtiene:
PF = (PP + EP + EF ) / 3
(PP) promedio de prácticas: (3 prácticas calificadas )/3
(EP) Examen parcial
(EF) Examen final
8. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS.
A.
1.
2.
3.
TEXTO BASE
N. Nilsson, "Inteligencia Artificial". Una nueva síntesis, McGraw-Hill, Madrid, 2000
E. Rich y K. Knight. Inteligencia Artificial. McGraw-Hill, 1994 (lógica)
D. Borrajo, N. Juristo, V. Martínez y J. Pazos, Inteligencia Artificial. Métodos y Técnicas, Centro
de Estudios Universitarios Ramón Areces, Madrid, 1993
B.
BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTARIA
1.
M. Ginsberg, "Essentials of Artificial Intelligence", Morgan-Kaufmann, 1993
4
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2.
3.
S. Russell y P. Norvig, "Inteligencia Artificial. Un enfoque moderno". Prentice Hall, 1996
A. Aamodt, E. Plaza. Case-base reasoning: foundational issues, methodological variations and
systems approaches. AI Comunications, 7(1) 39-52. 1994.
4.
Chin-Liang Chang, Richard Char-Tung Lee. Symbolic Logic and Mechanical Theorem Proving.
Academic Press, 1973.
5.
José Cuena. Sistemas Inteligentes, Conceptos, Técnicas y Métodos de Construcción. Servicio
de Publicaciones de la Facultad de Informática, UPM, 1997.
6.
[José Cuena. Lógica Informática (edición revisada) Tomo II: Lógica Computacional. Servicio de
Publicaciones de la Facultad de Informática, UPM, 1999.
7.
Michael R. Genesereth, Nils J. Nilson. Logical Foundations of Artificial Intelligence. Morgan
Kaufmann, 1987.
8.
David E. Goldberg. Genetic algorithms in search, optimization & machine learning. AddisonWesley, 1989
9.
[Peter Lucas, Linda van der Gaag. Principles of Expert Systems. Addison Wesley, 1991.
10. Tom Mitchell. Machine Learning. McGraw-Hill, 1997.
11. T. Palma y R. Marín (Coordinadores). Inteligencia Artificial: técnicas, métodos y aplicaciones,
McGrawHill, 2008. ISBN: 978-84-481-5618-3
C.
FUENTES ELECTRONICAS
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
http://www.lsi.upc.edu/~bejar/ia/ia.html
http://www.a-i.com/
http://www.neurosolutions.com/?gclid=CJXTpZ2z17YCFUPc4AodXH4AAg
http://aima.cs.berkeley.edu/ai.html
http://www.aaai.org/home.html
http://www.jeeney.com/
http://alice.pandorabots.com/
http://ai-depot.com/
D.
MATERIAL DE SOPORTE PRACTICO
1.
2.
Ivan Bratko. Prolog programming for artificial intelligence. Third Edition. Addison-Wesley, 2001.
Leon Sterling, Ehud Shapiro. The Art of Prolog: Advanced Programming Techniques. Second
Edition. The MIT Press, 1994.
Joseph Giarratano, Gary Riley. Expert Systems: principles and programming. Third Edition.
PWS, 1998.
3.
5