Download NOMBRE DEL CURSO: INTELIGENCIA ARTIFICIAL

NOMBRE DEL CURSO: INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Descripción: Este curso cubre las componentes básicas de representación de
conocimiento, razonamiento, resolución de problemas, y aplicaciones básicas. El curso
es una mezcla de teoría y práctica; introduce las ideas básicas y de que es lo que no se
puede hacer, y provee al estudiantes de herramientas conceptuales para ir en mas
detalles en los tópicos en la literatura de investigación.
Objetivos: Introducir a los estudiantes a los conceptos fundamentales y las técnicas
básicas utilizadas en el estudio, modelación y construcción de sistemas de inteligencia
artificial, además de conocer los diferentes problemas, los métodos de resolución y
sus áreas de aplicación. Específicamente, se busca que los estudiantes conozcan los
aspectos centrales de los problemas a ser resueltos a través de técnicas de Inteligencia
Artificial y métodos de búsqueda de soluciones. Al terminar el curso el estudiante será
capaz de:
-
-
-
Entender los conceptos básicos de los problemas de Inteligencia
Artificial del punto de vista computacional y cognitivo.
Discutir varias estrategias de búsqueda con el fin de plantear y
proveer heurísticas que permitan resolver problemas complejos.
Especificar estrategias utilizando Programación Lógica.
Especificar planes lineales y no lineales para la resolución de
problemas basada en conocimientos y sistemas reactivos.
Entender los principales paradigmas de la representación de
conocimientos y como estos se utilizan en el diseño de sistemas de
Inteligencia Artificial.
Entender las técnicas principales de representación de conocimientos,
estrategias de reconocimiento, etc en problemas de tratamiento del
lenguaje natural utilizando Inteligencia Artificial.
Entender, conceptualizar y diseñar Agentes Inteligentes basados en
razonamiento y Agentes reactivos.
Entender y evaluar las técnicas y modelos básicos de aprendizaje
automático.
Visualizar las principales limitaciones y problemas abiertos en el
área.
Horas: - 5 horas semanales (presenciales), 3 de teoría, 2 de ejercitación
- 6 horas semanales dedicación al estudio
Requisitos: Estructuras Discretas, Lógica, Optimización, teoría de autómatas.
Contenidos:
1.- Inteligencia Artificial y ciencias cognitivas (6).
2.- Resolución de problemas mediante búsqueda y heurísticas (5).
3.- Planificación lineal y no-lineal (5).
4.- Representación de Conocimientos (5).
5.- Programación lógica (4).
6.- Procesamiento del Lenguaje Natural (4).
7.- Agentes Inteligentes (5).
8.- Sistemas basados en el conocimiento (5).
9.- Aprendizaje automático (5)
10.- Aplicaciones (4).
Total: 48 horas (16 semanas)
Evaluación: Por definir
Metodología: Por definir
Bibliografía:
Artificial Intelligence: A Modern Approach.
International Editions, 1995.
S. Russel, P. Norvig. Prentice Hall
Artificial Intelligence: Structures and Strategies for Complex Problem-Solving. G.
Luger, Pearson Addison Wesley; 4th edition, 2002.
Designing Autonomous Agents. P. Maes. MIT Press, 1991.
Society of Mind. M. Minsky, MIT Press, 1995. Simon & Schuster 1985.
Machine Learning. T. Mitchell, McGraw Hill, 1997.
Understanding Intelligence. R. Pfeifer R. & C. Scheier. MIT Press, 2001.
Artificial Intelligence. P. Winston. Addison-Wesley, 1994.
Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing,
Computational Linguistics and Speech Recognition. D. Jurafsky & J. Martin J. Prentice
Hall, 2000.
The Artificial Life Route to Artificial Intelligence. L. Steels & R. Brooks. LEA Pubs.,
1995.
What is Cognitive Science. E. Lepore & Z. Pylyshyn. Backwell Publishers, 1999.