Download NOMBRE DEL CURSO: INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Document related concepts
Transcript
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.