Download Inteligencia Artificial I - Facultad Politecnica

Campus Universitario, Km 8 Lado Acaray
Calle Universidad Nacional del Este c/ Rca. Del Paraguay
Ciudad del Este – Paraguay
Teléfono y Fax 061 575.112/13 – 577.261/62
574.980 – 577.427 – 577.436
Web: www.fpune.edu.py
Email: [email protected]
FACULTAD POLITÉCNICA
DIRECCIÓN ACADÉMICA
PROGRAMA DE ESTUDIO
I. IDENTIFICACIÓN
Carrera
Asignatura
Semestre
Código
Área
Pre-requisitos
: Ingeniería de Sistemas
: Inteligencia Artificial I
: Noveno
: 4511
: Tecnologías Aplicadas
: 4321
CARGA HORARIA (Horas reloj)
Carga Horaria Semestral
67
Carga Horaria Semanal
5
Clases teóricas
30
Clases prácticas
17
Laboratorio
20
Otro (especificar)
II. FUNDAMENTACIÓN
Robots autónomos, software de diagnósticos médicos, websites dinámicos basados en agentes, agentes
solucionadores de problemas, reconocimientos de habla y circuitos auto configurables son algunos de los ejemplos
de lo que hoy día podemos hacer con Algoritmos de Inteligencia Artificial. En los últimos años han surgido las
investigaciones en las áreas de sistemas especialistas, pesquisa operacional, teoría de restricciones, visión
computacional, robótica y otras líneas de investigación que intentan simular comportamientos autónomos de los
individuos, la convergencia de estas áreas conllevan a lo que hoy día conocemos como Inteligencia Artificial.
Conocer los conceptos básicos de agentes y su campo de aplicación se hace imprescindible para el profesional de
Informática debido a la gran demanda de esta herramienta en el sector comercial (comercio electrónico), industrial
(procesos de industrialización) y gubernamental (control de fraudes).
III. COMPETENCIAS
Aprender a definir correctamente los conceptos básicos de inteligencia artificial.
Ser capaz de diseñar un proyecto de agente inteligente.
Aprender a utilizar las herramientas de inteligencia artificial en la resolución de problemas: agentes
inteligentes, árboles de búsqueda, lógica difusa.
Aprender a programar en matlab.
Proponer ejemplos de agentes inteligentes.
Diseñar y resolver correctamente los árboles de búsqueda.
Resolver problemas con lógica difusa.
Proponer problemas de inteligencia artificial.
Comprender los conceptos básicos de robótica.
IV. OBJETIVOS GENERALES DE LA ASIGNATURA
Conocer los conceptos básicos de Agentes Inteligentes, sus etapas de desarrollo y sus campos de aplicación.
Proporcionar modelos básicos de Agentes Inteligentes.
Desarrollar un proyecto simple de sistema inteligente.
Utilizar las herramientas de la inteligencia artificial en la resolución de problemas: agentes inteligentes, lógica
difusa, árboles de búsqueda.
V. CONTENIDOS
Unidad I - Introducción a la Inteligencia Artificial
1.
2.
¿Qué es IA?
1.1. Test de Turing
1.2. Concepto de Agente Inteligente
Historia de la Inteligencia Artificial
2.1. La gestación de la IA
2.2. La IA como industria
2.3. El estado de arte
MISIÓN
Formar en valores, ciencias y técnicas para responder a los desafíos socioambientales, a través de la investigación docencia y extensión.
VISIÓN
Centro de formación tecnológica y científica con prestigio nacional e internacional.
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Campus Universitario, Km 8 Lado Acaray
Calle Universidad Nacional del Este c/ Rca. Del Paraguay
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574.980 – 577.427 – 577.436
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Unidad II - Agentes inteligentes
1.
2.
3.
4.
Agentes y Ambiente
Conceptos de Racionalidad, Medidas de Desempeño, Aprendizaje y Autonomía.
Ambientes
3.1. Especificando Ambiente de Tareas
3.2. Propiedades de Ambiente de Tareas
Agentes
4.1. Estructura de Agentes
4.2. Programa de Agentes
4.3. Agentes reactivos simples
4.4. Agentes reactivos basados en modelos
4.5. Agentes basados en objetivos
Unidad III - Resolución de problemas
1.
2.
3.
Resolución de problemas por medio de búsquedas
1.1. Agentes de resolución de problemas
1.2. Problemas y soluciones bien definidos.
1.3. Formulación de problemas
Ejemplos de problemas
2.1. Mini problemas
2.2. Problemas del mundo real
Búsqueda de soluciones
3.1. Medición del desempeño de resolución de problemas
Unidad IV- Algoritmos de Búsqueda
1.
Métodos de búsqueda
1.1. Búsqueda ciega o sin información
1.1.1. Largura primero
1.1.2. Costo uniforme
1.1.3. Profundidad primero
1.1.4. Profundidad limitada
1.1.5. Aprofundamiento progresivo
1.1.6. Bi direccional.
1.2. Búsqueda heurística o con información
1.2.1. El mejor primero
1.2.2. Memoria limitada
1.2.3. Mejora progresiva
Unidad V- Búsqueda entre adversarios
5.1. Juegos
5.2. Algoritmo minimax
5.3. Poda alfa-beta
5.4. Funciones de evaluación
5.5. Programas de juegos
Unidad VI - Aprendizaje
6.1. Conceptos
6.2. Modelo de Agente Aprendiz
6.3. Proyecto de Agente Aprendiz
6.4. Aprendizaje Inductivo
6.5. Aprendizaje basado en explicaciones
Unidad VII - Lógica Difusa
1.
2.
3.
Introducción
Funciones de la Membrecía
Operadores Fuzzy Logic
MISIÓN
Formar en valores, ciencias y técnicas para responder a los desafíos socioambientales, a través de la investigación docencia y extensión.
VISIÓN
Centro de formación tecnológica y científica con prestigio nacional e internacional.
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5.
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7.
8.
9.
10.
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Reglas básicas
Conjuntos borrosos
Operaciones Definidas sobre conjuntos borrosos
Relaciones borrosas
Inferencia en lógica difusa
Modificaciones lingüísticas
Ejercicios Prácticos
Unidad VIII - Introducción a la Robótica
1. Hardware robótico, sensores, efectores
2. Percepción robótica, planear movimiento
3. Movimiento, dinámica y control.
VI. METODOLOGÍA DE ENSEÑANZA
Las competencias se adquirirán preferentemente a través de:
Clase magistral
Trabajo práctico: Proyecto de investigación
Experiencias de laboratorio
VII. METODOLOGÍA DE EVALUACIÓN
El sistema de evaluación se realizará conforme a lo establecido en el reglamento vigente de la Facultad.
VIII. BIBLIOGRAFÍA
Básicas:
RUSSELL, Stuart; NORVIG, Peter. “Inteligencia Artificial Un enfoque moderno”. Madrid: Pearson
Prentice Hall, 2004.
PONCE, Pedro. “Inteligencia Artificial con aplicaciones a la Ingeniería”. México: Alfaomega Grupo
Editor, S.A. de C.V., 2010.
Complementarias:
LEIJA, Lorenzo. “Métodos de procesamiento avanzado e inteligencia artificial en sistemas, sensores
y biosensores”. México: Reverté Ediciones, 2009.
WINSTON, Patrick. “Artificial Intelligence”. Massachusetts: Addison Wesley. 1993.
GIARRATANO, Joseph; RIDLEY, Gary. “Sistemas expertos. Principios y programación”. México:
Internacional Thompson Editores, 2001.
BORRAJO, D.; JURISTO, N., MARTÍNEZ-ORGA, V.; PAZOS, J. “Inteligencia Artificial: Métodos y
Técnicas”. Madrid: CEURA, 1994.
MISIÓN
Formar en valores, ciencias y técnicas para responder a los desafíos socioambientales, a través de la investigación docencia y extensión.
VISIÓN
Centro de formación tecnológica y científica con prestigio nacional e internacional.
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