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1. INFORMACIÓN GENERAL DEL CURSO
ESCUELA O UNIDAD:
Escuela
de
ciencias
tecnología e ingeniería
SIGLA:
básicas ECBTI
NIVEL:
Profesional
CAMPO DE FORMACIÓN:
Electiva
CURSO:
Inteligencia Artificial
CODIGO: 90169
TIPO DE CURSO:
Teórico
N° DE CREDITOS:
3 Créditos académicos.
N° DE SEMANAS:
16 semanas
CONOCIMIENTOS PREVIOS:
Lógica, programación, estructuras de datos
DIRECTOR DEL CURSO:
Ángela María González Amarillo
FECHA DE ELABORACIÓN:
25/03/2014 Versión 1.0
DESCRIPCIÓN DEL CURSO:
El curso hace parte del campo de formación electiva del área
profesional de ingeniería de sistemas y se proyecta hacia la
importancia y el papel que juega la inteligencia artificial dentro
de la informática, cuáles son sus contribuciones y pretensiones
reales y a la vez sus limitaciones.
De esta manera el curso busca formar profesionales con bases
sólidas en inteligencia artificial, capaces de actuar con éxito en
el mundo laboral y comprometido con el cumplimiento de
normas, estándares, procesos y procedimientos relacionados
con la los sistemas inteligentes. Así mismo, este curso pretende
ayudar a crear estrategias para la búsqueda de información que
permitan construir de manera individual o colectiva un nuevo
conocimiento.
El curso es de tipo teórico, se divide en tres unidades y es
diseñado para ejecutarse en un lapso de 16 semanas
didácticas; la primera unidad está orientada a la Introducción
a la inteligencia artificial, en ésta se realizará un bosquejo del
origen, evolución, técnicas, herramientas, áreas y aplicaciones
de la inteligencia artificial; la segunda unidad orientada al
estudio procesos de la resolución de problemas y de las técnicas
básicas de búsqueda, dentro de ellas las búsquedas en espacio
de estados heurísticas y ciegas; la tercera unidad orientada al
estudio del análisis de los principales formalismos de la
representación del conocimiento, donde se estudia los
fundamentos, los tipos, métodos y aplicaciones de la
representación del conocimiento.
2. INTENCIONALIDADES FORMATIVAS
PROPÓSITOS:


Adquirir las bases conceptuales y habilidades en el área de Inteligencia Artificial que le permita
incorporación de soluciones en IA tanto a nivel organizacional como educativo
Desarrollo de habilidades que le permitan al estudiante detectar y clasificar los tipos de
soluciones, mediante una planificación adecuada, el uso de técnicas y estrategias apropiadas,
con el fin de obtener resultados óptimos y un producto de alta calidad.
COMPETENCIAS GENERALES DEL CURSO



El estudiante desarrolla la capacidad de manejar la conceptualización y contextualización
técnica y operativa de los elementos que conforman los modelos y estándares de la inteligencia
Artificial.
El estudiante diseña estrategias de mejoramiento mediante la aplicación de las diferentes
técnicas, métodos, búsquedas y representación del conocimiento utilizada para realizar
sistemas inteligentes de acuerdo a los estándares creados para tal fin.
El estudiante desarrolla la capacidad para analizar problemas y representarlos utilizando las
bases de la Inteligencia Artificial.
3. CONTENIDOS DEL CURSO
Esquema del contenido del curso:
Origen y evolución de la
Inteligencia Artificial
Introducción a la
Inteligencia Artificial
Técnicas y herramientas
de IA
Inteligencia Artificial
Áreas y aplicaciones de IA
Resolución de problemas,
Busqueda en espacios de
estado
Sistemas de Búsqueda
Busquedas Heuristicas
Busquedas Ciegas
Fundamentos de la
representación del
conocimiento
Tipos y métodos de la
representación del
conocimiento
Representación del
conocimiento
Aplicación de la
representación del
conocimiento
NOMBRE DE LA
CONTENIDOS DE
UNIDAD
APRENDIZAJE
1 Origen y evolución de
la Inteligencia Artificial.
2 Técnicas y
herramientas de IA.
UNIDAD 1:
Referencias Bibliográficas Requeridas
(Incluye: Libros Textos, Revistas Cientificas, Cibergrafía y Web
Grafía)
David Arroyo Menéndez., (2012). Aplicaciones Prácticas de Inteligencia
Artificial., (Capítulo 1, 3, 5, 7, 8 y 9), Extraído el 20 de Marzo de
2014 de: http://www.davidam.com/docu/aplic-ia/index.html
Menéndez, R., Barzanallana A., Universidad de Murcia. (2013).,
Inteligencia Artificial (Capítulo 8). Extraído el 20 de Marzo de 2014
de: http://www.um.es/docencia/barzana/IATS/IATS3-Inteligenciaartificial.html
Adrián Guerra Marrero., (2013), Razón Artificial - Inteligencia Artificial.,
Extraído el 20 de Marzo de 2014 de:
http://razonartificial.com/inteligencia-artificial/
Introducción a la
Inteligencia
Artificial
3 Áreas y aplicaciones de
IA.
Turing A., Maquinaria computadora e inteligencia., Extraído el 20 de
Marzo de 2014 de:
http://www.etnassoft.com/biblioteca/maquinaria-computadora-einteligencia/
Quiroga Edgar., Arroyave Jhon., (2008), Módulo- Inteligencia Artificial.,
Extraído el 20 de Marzo de 2014 de:
http://datateca.unad.edu.co/contenidos/90169/90169_exe/index.ht
ml. Capitulo (1).
UNIDAD 2:
Sistemas de
Búsqueda
1 Resolución de
problemas, Búsqueda en
espacios de estado.
Faust Adrián Guerra Marrero., (2013), Razón Artificial - Inteligencia
Artificial., Extraído el 20 de Marzo de 2014 de:
http://razonartificial.com/inteligencia-artificial/
2 Búsquedas Heurísticas
Adrián Guerra Marrero., (2013), Razón Artificial - Inteligencia Artificial.,
Extraído el 20 de Marzo de 2014 de:
http://razonartificial.com/inteligencia-artificial/
ino Peraza Rodríguez., (2011). Fundamentos de la Inteligencia Artificial.
Extraído el 12 de Febrero 2014 de
http://www.ilustrados.com/tema/3797/Inteligencia-Artificial.html
V.V. (2013). Inteligencia artificial avanzada., Extraído el 12 de Febrero
2014 de: http://www.etnassoft.com/biblioteca/inteligencia-artificialavanzada/
Vine J. (2012). Hacia la Inteligencia Artificial con Amstrad., ., Extraído el
12 de Febrero 2014 de: http://www.etnassoft.com/biblioteca/haciala-inteligencia-artificial-con-amstrad/
3 Búsquedas Ciegas.
Béjar Javier., Inteligencia Artificial: Resolución de problemas, Algoritmos de
búsqueda., Extraído el 20 de Febrero 2014 de:
http://www.bubok.es/libros/2050/Inteligencia-ArtificialResolucion-de-problemas-Algoritmos-de-busqueda
Quiroga Edgar., Arroyave Jhon., (2008), Módulo- Inteligencia Artificial.,
Extraído el 20 de Marzo de 2014 de:
http://datateca.unad.edu.co/contenidos/90169/90169_exe/index.
html. Capitulo (2).
UNIDAD 3:
Representación
del conocimiento
1
Fundamentos
representación
conocimiento.
de
la
del
Gregorio Fernández Fernández., (2004). Universidad Politécnica de
Madrid. Extraído el 3 de Marzo 2014 de
http://www.gsi.dit.upm.es/~gfer/ssii/rcsi/marcos.html
2 Tipos y métodos de la
representación
del
conocimiento.
3
Pacheco A., (2014). "Representación del Conocimiento" Lenguajes de
Programación., Extraído el 3 de Marzo 2014 de:
http://expo.itch.edu.mx/view.php?f=prog_48#page2
V.V. (2013). Inteligencia artificial avanzada., Extraído el 12 de Febrero
2014 de: http://www.etnassoft.com/biblioteca/inteligencia-artificialavanzada/
Aplicación
de
representación
la
del
V.V. (2014). Colección de Problemas sobre Inteligencia Artificial.,
Extraído el 12 de Febrero 2014 de:
http://www.etnassoft.com/biblioteca/coleccion-de-problemas-sobreinteligencia-artificial/
conocimiento.
Quiroga Edgar., Arroyave Jhon., (2008), Módulo- Inteligencia Artificial.,
Extraído el 20 de Marzo de 2014 de:
http://datateca.unad.edu.co/contenidos/90169/90169_exe/index.ht
ml. Capitulo (3).
Unidad I:
Relacione
Referencias
bibliográficas
complementarias
los
vínculos
al
material de referencia que
complemente los contenidos
de aprendizaje y motiven en
el
estudiante
autónomo.
aprendizaje
Rusell S., Norvig P. (1998). Artificial Intelligence: A Modern Approach.
Prentice Hall
Nils J. Nilsson., (2000). Inteligencia artificial. McGraw-Hill Interamericana
de España S.L.
Unidad II:
González B. J., Mira J., Fernández G. S., (2000). Problemas resueltos de
inteligencia artificial aplicada. Pearson Addison-Wesley
Marín R. L., José T., (2008). Inteligencia artificial. Técnicas, métodos y
aplicaciones., McGraw-Hill Interamericana de España S.L.
Unidad I, II y III:
Nils J. Nilsson., (2008). Inteligencia Artificial. Una nueva síntesis., McGrawHill Interamericana de España S.L.
Benítez I. Raúl; Escudero B. Gerard; Kanaan I. Samir; Masip R. David.,
(2013), Inteligencia Artificial Avanzada. Universitat Oberta de
Catalunya., ISBN: 9788490640005.
4. ACTIVIDADES DE APRENDIZAJE (Se debe diligenciar un cuadro por unidad según sea necesario)
Unidad
Presaberes
UNIDAD 1:
Introducción
a la
Inteligencia
Artificial
Contenido
de
Aprendizaje
Entorno de
trabajo y
contenidos
del curso
1 Origen y
evolución de
la
Inteligencia
Artificial.
Competencia
El estudiante
reconoce e
identifica los
temas a tratar
durante el
desarrollo del
curso
Indicadores de
desempeño
Estrategia de
Aprendizaje
Conoce de
manera
superficial los
temas a tratar en
el curso y
sugiere que
utilidades
podrá obtener de
cada uno de
ellos
Individual
Identifica los
principios,
antecedentes y
conceptos que
han servido de
Estrategia de aprendizaje
basado en estudios de
casos.
N° de
Sema
nas
3
Involucra 4 etapas:
Evaluación1
Propósito
Identificar si
el estudiante
está enterado
de cuáles son
los temas a
tratar y sus
posibles
utilidades.
Identificar el
desarrollo de
competencias
interpretativas,
Criterios de
evaluación
El estudiante
identifica los
temas a tratar
durante el
desarrollo del
curso y sus
posibles
utilidades por
medio de una
herramienta de
organización
cognitiva
* El
Estudiante
realiza el
análisis, la
interpretación
Pondera
ción
30
puntos
115
2 Técnicas y
herramientas
de IA.
3 Áreas y
aplicaciones
de IA.
El estudiante
desarrolla la
capacidad de
manejar la
conceptualización
y
contextualización
de los elementos
que conforman la
historia, las áreas
y las
metodologías de
la inteligencia
Artificial.
base para el
desarrollo de la
Inteligencia
Artificial
Aplicar los
conceptos
básicos de IA a
problemas
reales
Etapa 1 Preparación
individual: Cada
participante estudia la
temática y plantea
soluciones iniciales al caso
propuesto.
Etapa 2 Aclaración del
caso: En subgrupos los
integrantes clarifican la
interpretación común del
caso.
Etapa 3 Debate grupal: Los
integrantes del grupo
analizan, discuten el caso y
la respectiva solución a los
cuestionamientos
planteados.
Etapa 4: Autoevaluación y
coevaluación: Cada
estudiante se cuestiona
sobre el avance en el
aprendizaje a partir del
análisis del problema para
el futuro desempeño como
profesional y que
generalizaciones se pueden
rescatar. En la
coevaluación (evaluación
entre pares) se evalúa el
desempeño del grupo de
trabajo, así como las
estrategias y oportunidades
de mejora para futuras
oportunidades.
4
Propositivas y
argumentativa
s en la
solución de
casos que
involucren el
manejo de los
antecedentes
del origen,
historia,
características
de la
Inteligencia
Artificial
y muestra los
resultados de
un problema
planteado
sobre el origen
y la evolución
de la
Inteligencia
artificial, las
técnicas y
herramientas
de IA y las
áreas y
aplicaciones
de IA, se debe
evidenciar en
el foro.
* EL grupo
analiza cada
una de las
soluciones
planteadas las
discuten y
hacen entrega
de una única
solución.
* Presenta
informe con la
solución al
problema con
argumentos y
referencias de
soporte según
el caso.
* Realiza la
autoevaluació
Puntos
ny
coevaluación
de su
actividad.
1 Resolución
de
problemas,
Búsqueda en
espacios de
estado.
2 Búsquedas
Heurísticas
UNIDAD 2:
Sistemas de
Búsqueda
3 Búsquedas
Ciegas.
El estudiante
diseña estrategias
de mejoramiento
mediante la
aplicación de las
diferentes
técnicas, métodos,
búsquedas y
representación del
conocimiento
utilizada para
realizar sistemas
inteligentes de
acuerdo a los
estándares
creados para tal
fin.
Aplicación de
técnicas de
búsquedas en
espacios de
estado.
El estudiante
está en la
capacidad de
realizar y aplicar
las diferentes
búsquedas
mediante el
análisis con el
fin de detectar
diferencias entre
las condiciones
existentes y las
requeridas,
además de
evaluar las
características
del mismo.
Estrategia de aprendizaje
basado en estudios de
casos.
Involucra 4 etapas:
Etapa 1 Preparación
individual: Cada
participante estudia la
temática y plantea
soluciones iniciales al caso
propuesto.
Etapa 2 Aclaración del
caso: En subgrupos los
integrantes clarifican la
interpretación común del
caso.
Etapa 3 Debate grupal: Los
integrantes del grupo
analizan, discuten el caso y
la respectiva solución a los
cuestionamientos
planteados en él.
Etapa 4: Autoevaluación y
coevaluación: Cada
estudiante se cuestiona
sobre el avance en el
6
Identificar el
desarrollo de
competencias
interpretativas,
Propositivas y
argumentativa
s en la
solución de
casos que
involucren
determinar la
secuencia de
acciones que
debe seguir
un agente para
alcanzar sus
objetivos
* El estudiante
Analiza,
interpreta y
muestra
resultados del
problema
planteado
sobre la
resolución de
problemas,
búsqueda en
espacios de
estado,
heurística y
ciega. será
evidenciado
en el foro
* EL grupo
analiza cada
una de las
soluciones
planteadas las
discuten y
hacen entrega
de una única
solución.
115
Puntos
aprendizaje a partir del
análisis del problema para
el futuro desempeño como
profesional y que
generalizaciones se pueden
rescatar. En la
coevaluación (evaluación
entre pares) se evalúa el
desempeño del grupo de
trabajo, así como las
estrategias y oportunidades
de mejora para futuras
oportunidades.
UNIDAD 3:
Representaci
ón del
conocimiento
1
Fundamento
s de la
representaci
ón del
conocimient
o.
2 Tipos y
métodos de
la
representaci
ón del
conocimient
o.
3.
Aplicación
de la
representaci
ón del
conocimient
o.
El estudiante
desarrolla la
capacidad para
analizar
problemas y
representarlos
utilizando las
bases de la
Inteligencia
Artificial.
Conoce las
principales
técnicas y
herramientas
automatizadas
de apoyo para la
representación
del
conocimiento en
Inteligencia
Artificial.
Estrategia de aprendizaje
basado en estudios de
casos.
Capacidad para
elegir el
algoritmo de
resolución de
problemas de la
IA más
apropiado a un
problema
Etapa 2 Aclaración del
caso: En subgrupos los
integrantes clarifican la
interpretación común del
caso.
Involucra 4 etapas:
Etapa 1 Preparación
individual: Cada
participante estudia la
temática y plantea
soluciones iniciales al caso
propuesto.
Etapa 3 Debate grupal: Los
integrantes del grupo
analizan, discuten el caso y
la respectiva solución a los
cuestionamientos
planteados en él.
* Presenta
informe con la
solución al
problema con
argumentos y
referencias de
soporte según
el caso
6
Identificar el
desarrollo de
competencias
interpretativas,
Propositivas y
argumentativa
s en la
solución de
casos que
involucren el
uso de
estándares,
técnicas y
herramientas
de
documentació
n de software.
* El estudiante
analiza,
interpreta y
muestra los
resultados del
problema
planteado
sobre la
fundamentació
n de la
representación
del
conocimiento,
sus tipos y
métodos, lo
evidencia en el
foro
* EL grupo
analiza cada
una de las
soluciones
planteadas las
discuten y
hacen entrega
115
Puntos
Etapa 4: Autoevaluación y
coevaluación: Cada
estudiante se cuestiona
sobre el avance en el
aprendizaje a partir del
análisis del problema para
el futuro desempeño como
profesional y que
generalizaciones se pueden
rescatar. En la
coevaluación (evaluación
entre pares) se evalúa el
desempeño del grupo de
trabajo, así como las
estrategias y oportunidades
de mejora para futuras
oportunidades.
Evaluación
final
Comprende
todos los
contenidos
del curso.
El estudiante
evidencia los
saberes adquiridos
a través del
desarrollo de un
proyecto.
El estudiante
realiza
adecuadamente
el proyecto
basado en un
estudio de caso.
El estudiante realiza un
proyecto teniendo en
cuenta la estrategia de
estudio de caso. Donde
evidencia el desarrollo de
las competencias
propuestas en el curso en
los temas de Inteligencia
Artificial, Búsquedas y
Representación del
conocimiento.
de una única
solución.
* Presenta
informe con la
solución al
problema con
argumentos y
referencias de
soporte según
el caso.
Evalu
ación
final
Comprende
todos los
contenidos del
curso.
El estudiante
evidencia los
saberes
adquiridos a
través de un
proyecto final
125
Puntos
5. ESTRUCTURA DE EVALUACIÓN DEL CURSO
Tipo de evaluación
Ponderación1
Puntaje Máximo
Autoevaluación
Formativa
0
Coevaluación
Formativa
0
Heteroevaluación
Sumativa
500
Total
12
500
Refiere al peso que se concede a cada tipo de evaluación para la calificación del curso, establecido por el Director de Curso en consenso con la Red de
Tutores.