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Toda copia en PAPEL es un "Documento No Controlado" a excepción del original.
INSTITUTO TECNOLÓGICO
SUPERIOR DE MISANTLA
Planeación Didáctica de Inteligencia Artificial
Responsable del Proceso: Docente frente a grupo
Apartado: 7.1
Copia No.
Código: PD-SCC-1012
Fecha de Versión: 08 Agosto del 2016
Versión No.: 02 Hoja : 2 de 11
4.2 Competencias Genéricas:












Capacidad de análisis y síntesis.
Capacidad de organizar y planificar.
Habilidad para buscar y analizar información proveniente de fuentes diversas.
Solución de problemas.
Toma de decisiones.
Trabajo en equipo.
Capacidad de aplicar los conocimientos.
Habilidades de investigación.
Capacidad de generar nuevas ideas.
Liderazgo.
Habilidad para trabajar en forma autónoma.
Búsqueda de logro.
4.3. Competencias Instrumentales:




Capacidad de análisis y síntesis.
Capacidad de organizar y planificar.
Solución de problemas.
Toma de decisiones.
4.4. Competencias Interpersonales:




Capacidad crítica y autocrítica.
Trabajo en equipo.
Habilidades interpersonales.
Compromiso ético.
4.5. Competencias Sistémicas:





Capacidad de aplicar los conocimientos en la práctica.
Habilidades de investigación.
Capacidad de generar nuevas ideas (creatividad).
Liderazgo.
Búsqueda del logro.
VER.02/08/12
Toda copia en PAPEL es un "Documento No Controlado" a excepción del original.
F-SA-01
INSTITUTO TECNOLÓGICO
SUPERIOR DE MISANTLA
Planeación Didáctica de Inteligencia Artificial
Responsable del Proceso: Docente frente a grupo
Apartado: 7.1
Copia No.
Código: PD-SCC-1012
Fecha de Versión: 08 Agosto del 2016
Versión No.: 02 Hoja : 3 de 11
5. PLANEACIÓN DIDÁCTICA POR UNIDAD
5.1.
Unidad:
I
Tema:
Introducción a la Inteligencia Artificial.
Objetivo de la Unidad (Competencia a Desarrollar por el Alumno)
Conocer los conceptos fundamentales de la IA, así como el estado del arte de las áreas de la inteligencia
artificial.
No. Subtema
1.1
1.2
1.3
1.4
1.5
Descripción del Subtema
Actividades del Maestro
Introducción a la
inteligencia artificial.
Historia de la Inteligencia
Artificial.
Las habilidades
cognoscitivas según la
psicología. Teorías de la
inteligencia (conductismo,
Gardner, etc.)
El proceso de
razonamiento según la
lógica (axiomas, teoremas,
demostración)
Explicar conceptos generales
de la inteligencia artificial.
Explicar la evolución de la
inteligencia artificial.

Discutir en grupo los
diferentes enfoques.

El modelo de adquisición
del conocimiento según la
filosofía.
VER.02/08/12
Introducir los tipos de
problemas que se resuelven
con la adqusición del
conocimiento.
Tareas.
Trabajo de Investigación.
Competencia a
Desarrollar
Actividad del Alumno


Comentar en grupo los
desarrollos actuales
de la Inteligencia artificial.
Sugerencia de Evaluación por Unidad


Investigar sobre los
diferentes enfoques de la
inteligencia artificial.
Discutir en grupo los
diferentes enfoques.
Plantear una línea de
tiempo de la historia de la
IA.
Investigar las técnicas
actuales de la inteligencia
artificial.
Investigar y seleccionar
desarrollos actuales de la
IA.
Comentar en grupo los
desarrollos actuales de la







Capacidad de
análisis y síntesis.
Capacidad de
organizar y
planificar.
Habilidad para
buscar y analizar
información
proveniente de
fuentes diversas.
Solución de
problemas.
Toma de
decisiones.
Trabajo en equipo.
Capacidad de
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No.
Sesiones
1
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Apartado: 7.1
Copia No.
Código: PD-SCC-1012
1.6
El modelo cognoscitivo.
1.7
El modelo del agente
inteligente, sistemas multi
agentes, sistemas ubicuos.
1.8
El papel de la heurística
1.8.1 algoritmos de
exploración de alternativas.
1.8.2 Algoritmo A*.
1.8.3 Algoritmos de
búsqueda local.
Definir y explicar el modelo
cognoscitivo.
Discutir acerca de los
diferentes modelos
de agentes inteligentes.
Explicar el concepto de
heurística.



Fecha de Versión: 08 Agosto del 2016
Versión No.: 02 Hoja : 4 de 11
IA.
Investigar información
acerca de los modelos de
agente inteligente.
Investigar el concepto de
heurística.
Elaborar el mapa
conceptual de heurística.
Discutir en grupo los
diferentes algoritmos
de búsqueda.
Bibliografia:






aplicar los
conocimientos.
Habilidades de
investigación.
Capacidad de
generar nuevas
ideas.
Liderazgo.
Habilidad para
trabajar en forma
autónoma.
Búsqueda de logro.
Recurso Didáctico:
Inteligencia Artificial Un Enfoque Moderno, Segunda Edición. Stuart Russell, Norvig. Prentice Hall
2004.
VER.02/08/12
Pizarrón blanco.
Computadora.
Cañon proyector.
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5.2.
Unidad:
II
Tema:
Fecha de Versión: 08 Agosto del 2016
Versión No.: 02 Hoja : 5 de 11
Representación del conocimiento, razonamiento y los aspectos
metodológicos en Inteligencia Artificial.
Objetivo de la Unidad (Competencia a Desarrollar por el Alumno)
Representar el conocimiento por medio de un sistema basado en conocimiento.
No. Subtema
Descripción del Subtema
2.1
Principios y metodología de
la Inteligencia Artificial.
2.2
Paradigmas de la
Inteligencia Artificial.
2.3
Mapas conceptuales
2.4
Redes semánticas.
2.5
Razonamiento monótono.
2.6
Conocimiento no-monótono
y otras lógicas.
2.7
Razonamiento
probabilístico.
VER.02/08/12
Prácticas.
Tareas/Trabajo.
Actividades del Maestro
Introducir los principios y
metodologías de la IA para la
resolución de problemas.
Describir gráficamente los
paradigmas de la Inteligencia
Artificial.
Discutir en grupo los mapas
conceptuales.
Describir gráficamente
problemas en términos de
redes semánticas.
Definir y explicar el
razonamiento monótono.
Explicar los conceptos de
conocimiento no-monótono y
otras lógicas.
Introducir los tipos de
problemas que se resuelven
con el razonaniento
probabilístico.
Sugerencia de Evaluación por Unidad
Competencia a
Desarrollar
Actividad del Alumno





Investigar información
acerca de definiciones y
elementos de los
sistemas basados en
conocimiento.
Representar el
conocimiento mediante un
mapa conceptual y una
red semántica.
Investigar y comentar los
conceptos de sintaxis,
semántica, validez e
inferencia en la lógica de
predicados.
Representar el
conocimiento por medio
de lógica de predicados.
Investigar y seleccionar
información acerca de los








Capacidad de
análisis y síntesis.
Capacidad de
organizar y
planificar.
Habilidad para
buscar y analizar
información
proveniente de
fuentes diversas.
Solución de
problemas.
Toma de
decisiones.
Trabajo en equipo.
Capacidad de
aplicar los
conocimientos.
Habilidades de
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No.
Sesiones
2
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2
2
2
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Responsable del Proceso: Docente frente a grupo
Apartado: 7.1
Copia No.
Código: PD-SCC-1012
2.8
Teorema de Bayes.
Explicar la importancia del
teorema de bayes aplicado
para la resolución de
problemas de diagnóstico.

Fecha de Versión: 08 Agosto del 2016
Versión No.: 02 Hoja : 6 de 11
conceptos de aprendizaje,
razonamiento
probabilístico, lógicas
multivaluadas y lógica
difusa.
Realizar un modelo de
red bayesiana a un
problema de diagnóstico.




Bibliografia:

investigación.
Capacidad de
generar nuevas
ideas.
Liderazgo.
Habilidad para
trabajar en forma
autónoma.
Búsqueda de logro.
Recurso Didáctico:
Inteligencia Artificial Un Enfoque Moderno, Segunda Edición. Stuart Russell, Norvig. Prentice Hall
2004.
VER.02/08/12
Pizarrón blanco.
Computadora.
Cañon proyector.
Software.
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Planeación Didáctica de Inteligencia Artificial
Responsable del Proceso: Docente frente a grupo
Apartado: 7.1
Copia No.
Código: PD-SCC-1012
5.3.
Unidad:
III
Fecha de Versión: 08 Agosto del 2016
Versión No.: 02 Hoja : 7 de 11
Tema:
Reglas y búsqueda.
Objetivo de la Unidad (Competencia a Desarrollar por el Alumno)
Resolver problemas en base a técnicas de búsqueda en espacio de estado.
No. Subtema
Descripción del Subtema
3.1
Representación de
conocimiento mediante
reglas.
3.2
Método de inferencia en
reglas.
3.3
Reglas de producción.
3.4
Sintaxis de las reglas de
producción.
3.5
3.6
Semántica de las reglas de
producción.
Arquitectura de un sistema
de producción (SP) o
sistemas basados en reglas
(SBR).
3.6.1 Hechos.
3.6.2 Base de
conocimientos.
3.6.3 Mecanismos de
control.
VER.02/08/12
Prácticas.
Trabajo de investigación.
Tareas.
Actividades del Maestro
Introducir y explicar los
conceptos básicos de la
representación del
conocimiento.
Definir y describir la
inferencia en reglas.
Explicar los conceptos de las
reglas de producción.
Definir y explicar mediante
ejemplos las reglas de
producción.
Ejemplificar la semántica en
las reglas de producción.
Definir y explicar las
arquitecturas de los SP y
SBR.
Explicar mediante la solución
a un problema utilizando
hechos, BC y motor de
inferencia.
Sugerencia de Evaluación por Unidad
Actividad dell Alumno





Investigar los tipos de
problemas que se
resuelven con las
técnicas de búsqueda.
Describir graficamente
problemas en términos de
espacios de estado
(problema de misioneros
y canibales, problemas de
juego entre dos
adversarios, etc)
Investigar información
sobre los métodos de
búsqueda (primero en
anchura, primero en
profundidad)
Discutir en grupo los
diferentes algoritmos de
búsqueda.
Realizar un proyecto para
resolver un problema de
un juego clásico (gato,
ajedrez, puzzle,









Competencia a
Desarrollar
Capacidad de
análisis y síntesis.
Capacidad de
organizar y
planificar.
Habilidad para
buscar y analizar
información
proveniente de
fuentes diversas.
Solución de
problemas.
Toma de
decisiones.
Trabajo en equipo.
Capacidad de
aplicar los
conocimientos.
Habilidades de
investigación.
Capacidad de
generar nuevas
ideas.
F-SA-02
Toda copia en PAPEL es un "Documento No Controlado" a excepción del original.
No.
Sesiones
2
2
2
2
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Planeación Didáctica de Inteligencia Artificial
Responsable del Proceso: Docente frente a grupo
Apartado: 7.1
Copia No.
Código: PD-SCC-1012
Fecha de Versión: 08 Agosto del 2016
Versión No.: 02 Hoja : 8 de 11
misioneros y canibales,
etc.) empleando un
método de búsqueda
óptima.



Bibliografia:


Liderazgo.
Habilidad para
trabajar en forma
autónoma.
Búsqueda de logro.
Recurso Didáctico:
Inteligencia Artificial, Elaine Rich, Kevin Knight. Segunda Edición. McGraw-Hill, 1994.
Inteligencia Artificial Un Enfoque Moderno, Segunda Edición. Stuart Russell, Norvig. Prentice Hall
2004.
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Pizarrón blanco.
Computadora.
Cañon proyector.
Software (Lenguaje de Programación).
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Apartado: 7.1
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5.4.
Unidad:
IV
Fecha de Versión: 08 Agosto del 2016
Versión No.: 02 Hoja : 9 de 11
Tema:
Aplicaciones con técnicas de IA.
Objetivo de la Unidad (Competencia a Desarrollar por el Alumno)
Conocer las áreas de la IA y sus aplicaciones actuales, identificando oportunidades de desarrollo de
soluciones en su entorno.
Sugerencia de Evaluación por Unidad
Prácticas.
Proyecto.
Exposiciones.
Competencia a
Desarrollar
No. Subtema
Descripción del Subtema
Actividades del Maestro
4.1
Robótica.
Definir y explicar la robótica.

4.1.1 Conceptos básicos.
4.1.2 Clasificación.
4.1.3 Desarrollos actuales y
aplicaciones.
Complementar la información
sobre la robótica y su
importancia en la IA.

Redes neuronales (RN).
Definir y explicar las redes
neuronales artificiales.
4.2.1 Conceptos básicos.
4.2.2 Clasificación.
4.2.3 Desarrollos actuales y
aplicaciones.
Complementar la información
sobre RN y su importancia
en la IA.
4.2
4.3
Visión artificial.
4.4
4.3.1 Conceptos básicos.
4.3.2 Desarrollos actuales y
aplicaciones.
Lógica difusa (Fuzzy
Logic).
4.4.1 Conceptos básicos.
4.4.2 Desarrollos actuales y
aplicaciones.
VER.02/08/12
Definir y explicar la visión
artificial.
Complementar la información
sobre visión artificial y su
importancia en la IA.
Definir y explicar la lógica
difusa.
Complementar la información
sobre Fuzzy Logic y su
importancia en la IA.
Actividad dell Alumno



Investigar la clasificación
de las diferentes áreas
que comprenden la IA.
Investigar, desarrollar y
exponer en grupo y/o
equipos la situación
actual de cada una de las
áreas que comprenden la
IA.
Realizar una aplicación
que resuelva problemas
del entorno aplicando una
vertiente de la IA.







Capacidad de
análisis y síntesis.
Capacidad de
organizar y
planificar.
Habilidad para
buscar y analizar
información
proveniente de
fuentes diversas.
Solución de
problemas.
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decisiones.
Trabajo en equipo.
Capacidad de
aplicar los
conocimientos.
Habilidades de
investigación.
Capacidad de
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No.
Sesiones
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Copia No.
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4.5
Procesamiento de lenguaje
natural (PLN).
4.5.1 Conceptos básicos.
4.5.2 Desarrollos actuales y
aplicaciones.
4.6
Sistemas expertos (SE).
4.6.1 Conceptos básicos.
4.6.2 Clasificación.
4.6.3 Desarrollos actuales y
aplicaciones.
Fecha de Versión: 08 Agosto del 2016
Versión No.: 02 Hoja : 10 de 11
Definir y explicar el
procesamiento de lenguaje
natural.
Complementar la información
sobre PLN y su importancia
en la IA.
Definir y explicar los
sistemas expertos.
Complementar la información
sobre sistemas expertos y su
importancia en
la IA.
Bibliografia:





generar nuevas
ideas.
Liderazgo.
Habilidad para
trabajar en forma
autónoma.
Búsqueda de logro.
1
2
1
2
Recurso Didáctico:
Inteligencia Artificial, Elaine Rich, Kevin Knight. Segunda Edición. McGraw-Hill, 1994.
Inteligencia Artificial con aplicaciones en la ingeniería. Ponce, Pedro. Alfaomega 2014.
VER.02/08/12
Pizarrón blanco.
Computadora.
Cañon proyector.
Software (Lenguaje de Programación).
F-SA-02
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Copia No.
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Fecha de Versión: 08 Agosto del 2016
Versión No.: 02 Hoja : 11 de 11
6.- REVISION DE LA PLANEACION DIDACTICA
Esta planeación deberá ser revisada cada dos ciclos escolares a partir de la fecha de versión.
VER.02/08/12
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