Download Sistemas expertos - Sistema de Acceso UPO

Universidad Peruana del Oriente
Resolución Nº405-2006-CONAFU
Sílabo
Sistemas Expertos
1. DATOS GENERALES
1.1.
Código
1.2.
Carrera Profesional
1.3.
Área curricular
1.4.
Tipo
1.5.
Ciclo
1.6.
Créditos
1.7.
Duración
1.8.
Horas
1.8.1. Teoría
1.8.2. Práctica
1.9.
Prerrequisito
1.10. Semestre Académico
1.10.1. Fecha Inicio
1.10.2. Fecha Término
1.11. Docente responsable
1.11.1. Correo electrónico
:
:
:
:
:
:
:
:
:
;
:
:
:
:
:
:
0101-01409
Ingeniería de Sistemas
Formación Profesional Especializada
Obligatorio
VIII
4
17 semanas
5 horas
3 horas
2 horas
Simulación de Sistemas
2015-II
17-08-2015
11-12-2015
ING. MARKS JOEL NAVARRO YUYARIMA
[email protected]
2. SUMILLA
Sistemas expertos es una asignatura de naturaleza Teórica - práctica que está orientada a proveer al alumno
en general de nuevas herramientas y técnicas correspondientes al área de investigación operativa para
abordar problemas que se dan en los diferentes campos de la actividad humana, haciendo énfasis en la
formulación y solución de problemas mediante el uso de conocimientos orientados al desarrollo en aula de
un ejemplo práctico propuesto por el catedrático del curso.
3. COMPETENCIAS DEL PERFIL DEL EGRESADO
3.1. DIMENSIÓN PERSONAL
 Actúa con sentido ético, autonomía, capacidad de decidir, evaluar y usar criterios frente a
conflictos valorativos.
 Demuestra habilidades y destrezas en el manejo de software y hardware para la solución de
problemas educativos y empresariales.
 Comprende y aplica conceptos teorías actualizadas sobre la tecnología de información y
comunicación de acuerdo a los avances científicos y tecnológicos.
 Posee capacidad de abstracción, creatividad e inteligencia, pensamiento sistémico global y
habilidades propias.
3.2. DIMENSIÓN PROFESIONAL
 Analiza y desarrolla profesionalmente paquetes de software y sistemas de comunicación e
información.
 Aplica conocimientos científicos, humanísticos, sociales y técnicos en el ámbito de su profesión.
 Aplica y evalúa sistemas que promuevan el progreso empresarial en el marco de una economía
moderna.
 Se desempeña en empresas y organizaciones en donde se requieran poner en marcha sistemas
basados en computadoras y modernas tecnologías de información.
 Crea empresas basadas en sistemas y manejo de software que promuevan el cambio social.
Pág. N° 1
3.3. DIMENSIÓN SOCIAL
 Demuestra valores éticos, morales, personales, profesionales y sociales en el contexto donde se
desenvuelve.
 Respeta y tolera el trabajo en grupo en la construcción y aplicación de proyectos informáticos.
 Demuestra profesionalismo y rápida adaptación a los cambios sociales.
 Asume responsable y creativamente los problemas sociales.
 Respeta el medio ambiente
4.
COMPETENCIAS
4.1. COMPETENCIAS DEL CURSO




Aplica técnicas de inteligencia artificial e inteligencia de negocios para la soluciones de negocios
empresariales.
Aplica fundamentos metodológicos de inteligencia artificial e inteligencia de negocios para la
resolución de problemas.
Desarrolla cubos de análisis dimensional, para el tratamiento de la información.
Desarrolla arboles de decisión para determinar patrones de conducta y comportamiento de los
usuarios.
4.2. COMPETENCIA DE PROYECCIÓN SOCIAL
 Demuestra valores éticos, morales, personales, profesionales y sociales en el contexto donde se
desenvuelve, aplicando sus conocimientos en la identificación de problemas de desigualdad,
inequidad e injusticia dentro delas redes sociales y plantea algunas soluciones ante la problemática
encontrada.
4.3. COMPETENCIA DE INVESTIGACIÓN FORMATIVA
 Utiliza métodos y procedimientos proporcionados por el docente y otras fuentes diversas, a fin de
elaborar y mejorar sus propios procesos de investigación.
4.4. COMPETENCIA DE EXTENSIÓN UNIVERSITARIA
 Demuestra valores éticos, morales, personales, profesionales y sociales para apoyar en la difusión de
los conocimientos a través de foros, cursos o talleres prácticos que la universidad oferte a los mismos
estudiantes como a la comunidad en general.
5.
PROGRAMACIÓN DE CONTENIDOS
UNIDAD 01:
Duración de unidad: 8 semanas
Fecha Inicio: 17-08-2015
Contenido:
SEM
Fecha Término: 10-10-2015
CONTENIDOS
TEMA
01
Historia e Definiciones
básicas de los SE
02
Diferencia en
paradigmas de
conocimiento de
Sistemas Expertos
CONCEPTUAL
 Presentación del curso.
PROCEDIMENTAL
 Describe y explica
el syllabus.

 Definición de la
Inteligencia Artificial.
Máquina inteligente.
Diferencia entre sistemas
operacionales y sistemas
inteligentes.
 Revisión de los lenguajes
de la inteligencia artificial.
Aplicaciones en la
industria y servicios.
 Explica la utilidad
de la inteligencia
artificial en la
industria.
 Compara los
sistemas
operacionales y
los de
inteligencia
artificial.
 Representación del
conocimiento: redes
semánticas, registros, y
predicados.
 Presenta los
algoritmos
básicos.
 Representa el
ACTITUDINAL
 Demuestra
conocimiento de
la materia en
cuestión.
 Respeta la
opinión de los
estudiantes.
 Cumple con las
Normas de la
Universidad
 Lista los
beneficios de la
aplicación de
sistemas
expertos.
 Demuestra
conocimiento de
la materia en
cuestión.
ESTRATEGIAS
METODOLÓGICAS
 Lectura comprensiva
relacionado al tema
 Respuesta a
preguntas
 Presentación de
diapositivas.
 Lectura comprensiva
relacionado al tema
 Respuesta a
Pág. N° 2
SEM
CONTENIDOS
TEMA
CONCEPTUAL
 Clasificación de problemas
algorítmicos. Problemas
de decisión, localización y
optimización. Problemas P
y NP. Descripción de
 algunos problemas.
 Introducción al LISP:
características y palabras
del lenguaje, operaciones
con números.
03
Análisis de casos de un
sistema experto
 Presentación del software
Lispworks: comandos
básicos, procesamiento
básico del interpretador.
04
Desarrollo de Procesos
cognitivos de realidades
abstractas para el
desarrollo de
aplicaciones expertas. .
 Definición de problemas
de la Inteligencia Artificial
como problemas de
búsqueda en un espacio
de estado.
 Métodos de búsqueda
ciega: amplitud,
profundidad y no
determinista.
 Métodos que usan
información adicional:
primero el mejor, ascenso
a la colina, ramificación y
acotación.
05
 Representa el
conocimiento en
inteligencia
artificial.
 Organiza y asigna
los temas de
exposición
monográfica.
 . Utiliza el LISP en
casos prácticos
de solución de
problemas de
búsqueda.
 Representa el
conocimiento en
inteligencia
artificial.
07
 Realiza práctica
de laboratorio
 Presentación de
diapositivas.
 Lectura comprensiva
relacionado al tema
 Respuesta a
preguntas
 Presentación de
diapositivas.
 Respeta la
opinión de los
estudiantes.
 Respeta la
opinión de los
estudiantes.
 Lecturacomprensivare
lacionado al tema
 Respuesta a
preguntas
 Respeta la
opinión de los
estudiantes.
 Orienta la
exposición
monográfica.
 Presenta
observaciones.
 Respeta la
opinión de los
estudiantes.
 Realiza práctica
de laboratorio
 Descripción del esquema
 Arquitectura básica de los
sistemas expertos
 Demuestra
conocimiento de
la materia en
cuestión.
 Respeta la
opinión de los
estudiantes.
 Demuestra
conocimiento de
la materia en
cuestión.
 Respeta la
opinión de los
estudiantes.
 Permite la
exposición
monográfica
grupal.
 Permite la
exposición
monográfica
grupal.

preguntas
 Casos Prácticos de IA
 Alienta el
desarrollo de los
ejercicios
prácticos.
conocimientos MINMAX para el uso de
juegos inteligente
Componentes de un
sistema experto
ACTITUDINAL
 Respeta la
opinión de los
estudiantes.
Organiza y asigna
los temas de
exposición
monográfica
Métodos con
información adicional
 Métodos MIN-MAX para
desarrollar juegos
inteligentes hombremáquina
06
PROCEDIMENTAL
conocimiento en
inteligencia
artificial.
 Organiza y asigna
los temas de
exposición
monográfica.
 Representa el
conocimiento en
inteligencia
artificial.
ESTRATEGIAS
METODOLÓGICAS
 Presentación de
diapositivas.
 CasosPrácticos de IA
 Lectura comprensiva
relacionado al tema
 Respuesta a
preguntas
 Presentación de
diapositivas.
Casos Prácticos de IA
 Demuestra
conocimiento de
la materia en
cuestión.
 Alienta la
resolución de los
ejercicios
prácticos.
 conocimiento de
la materia en
cuestión.
 Lectura comprensiva
relacionado al tema
 conocimiento de
la materia en
cuestión.
 Alienta la
resolución de los
 Lectura comprensiva
relacionado al tema
 Respuesta a
preguntas
 Presentación de
diapositivas.
Casos Prácticos de IA
 Respuesta a
preguntas
Pág. N° 3
SEM
CONTENIDOS
TEMA
CONCEPTUAL
 Lenguajes de
programación de sistemas
experto
08
evaluaciones
INVESTIGACIÓN FORMATIVA
PROYECCIÓN SOCIAL
EXTENSIÓN UNIVERSITARIA
CONTENIDOS
Conocimientos de
Sistemas Expertos
 Arquitectura de un
sistema experto
10
 Taxonomía y aplicaciones
de los sistemas expertos.
 Requisitos para el
desarrollo de sistemas
expertos y ventajas del
uso de sistemas expertos.
 Algunos problemas
basados en el
conocimiento.
 Diseño de Sistemas
Expertos (SE).
11
12
Diseños de un sistema
expertos
Reglas y hechos para la
generación de
 Presentación de
diapositivas.
Fecha Término: 11-12-2015
TEMA
Taxonomía y
aplicaciones de Sistemas
Expertos
 Presenta
métodos para el
desarrollo de
problemas de
juegos.
Investigación de Tipos de Sistemas Expertos, Investigación de Sistemas expertos probabilísticos,
Investigación conceptual de Redes Neuronales
Aplica sus conocimientos para generar soluciones reales de negocios con el uso de Inteligencia Artificial y
semi Artificial, con el apoyo de desarrollo de software
Demuestra valores éticos, morales, personales, profesionales y sociales para apoyar en la difusión de los
conocimientos a través de foros, cursos o talleres prácticos que la universidad oferte a los mismos estudiantes
como a la comunidad en general.
CONCEPTUAL
 Definición de Sistemas
Expertos.
 Fundamentación para el
uso de Sistemas Expertos
09
ACTITUDINAL
ejercicios
prácticos.
Practico
Parcial
UNIDAD 02:
Duración de unidad: 9 semanas
Fecha Inicio: 12-10-2015
Contenido:
SEM
PROCEDIMENTAL
ESTRATEGIAS
METODOLÓGICAS
 Ingeniería de software y
SE Ciclo de vida de un SE.
 Elección del equipo de
desarrollo.
 Elección de la aplicación.
PROCEDIMENTAL
 Expone los
fundamentos de
Sistemas
Expertos.
 Permite la
exposición de
monografía
grupal
 Expone los
fundamentos de
Sistemas
Expertos.
ACTITUDINAL
 Demuestra
conocimiento de
la materia en
cuestión.
ESTRATEGIAS
METODOLÓGICAS
 Lectura comprensiva
relacionado al tema
 Respuesta a
preguntas
 Presentación de
diapositivas.

 Demuestra
conocimiento de
la materia en
cuestión.
 Expone los
fundamentos de
Sistemas
Expertos.
 Permite la
exposición de
monografía
grupal
 Expone los
fundamentos de
Sistemas
Expertos.
 Demuestra
conocimiento de
la materia en
cuestión.
 Lectura comprensiva
relacionado al tema
 Expone los
principales
lineamientos
para el diseño de
un Sistema
Experto,
 Expone los
principales
lineamientos
para el diseño de
un Sistema
Experto
 Expone la
metodología para
la construcción
 Demuestra
conocimiento de
la materia en
cuestión.
 Lectura comprensiva
relacionado al tema
 Respeta la
opinión de los
estudiantes.
 Presentación de
diapositivas.
 Demuestra
conocimiento de
la materia en
 Lectura comprensiva
relacionado al tema
 Respuesta a
preguntas
 Presentación de
diapositivas.
 Demuestra
conocimiento de
la materia en
cuestión.
 Casos Prácticos de IA
 Respuesta a
preguntas
Pág. N° 4
SEM
CONTENIDOS
TEMA
CONCEPTUAL
conocimiento de un
sistema experto
13
Generación de nuevos
Sistemas Expertos
 Elección de la herramienta
apropiada.
 Transferencia de
experiencia. Fases de la
transferencia de la
experiencia: análisis del
problema, adquisición del
conocimiento y
conceptualización,
formalización y
representación del
conocimiento, y validación
 Tipos de Sistemas
Expertos basados en
Reglas y basados en
Probabilidad.
 Otros tipos de sistemas
expertos: Interpretación,
predicción, diagnostico,
diseño, planeación,
monitoreo, depuración,
reparación, instrucción,
control.
 Aplicaciones de los
Sistemas Expertos
 Construcción de la base
de hechos y base de
conocimiento.
 El motor de inferencia.
14
15
Construcción y
Desarrollo de un Sistema
Experto
ESTRATEGIAS
METODOLÓGICAS
PROCEDIMENTAL
de un sistema
experto.
 Realiza la
evaluación
parcial de
conocimientos.
 Expone la
metodología para
la construcción
de un sistema
experto.
 Realiza la
evaluación
parcial de
conocimientos.
ACTITUDINAL
cuestión.
 Respeta la
opinión de los
estudiantes.
 Demuestra
conocimiento de
la materia en
cuestión.
 Casos Prácticos de IA
 Lista los tipos de
sistemas
expertos.
 Demuestra
conocimiento de
la materia en
cuestión.
 Lectura comprensiva
relacionado al tema
 Respuesta a
preguntas
 Presentación de
diapositivas.
 Respuesta a
preguntas
 Presentación de
diapositivas.
 Expone las
aplicaciones
prácticas de los
S.E.
 Respeta la
opinión de los
estudiantes.
 Alienta la
participación
individual.
 Construye una
base del
conocimiento
para ejercicios
prácticos.
 Realiza ejercicios
prácticos de
laboratorio.
 Demuestra
conocimiento de
la materia en
cuestión.
 Respeta la
opinión de los
estudiantes.
 Alienta la
participación
individual.
 Respeta la
opinión de los
estudiantes.
 Alienta la
participación
individual.
 Lectura comprensiva
relacionado al tema
 Demuestra
conocimiento de
la materia en
cuestión.
 Respeta la
opinión de los
estudiantes.
 Asesora y brinda
opinión sobre los
avances
desarrollados en
cuento a los
 Lectura comprensiva
relacionado al tema
 Los métodos de
encadenamiento
regresivo y progresivo.
Ventajas y desventajas del
uso de los métodos de
encadenamiento.
 Consideraciones para el
desarrollo de interfaces.
 Ejercicios prácticos de SE
basados en reglas con
LISP.
 Práctica de Laboratorio
LISP.
 Construye una
base del
conocimiento
para ejercicios
prácticos.
 Definición, desarrollo,
importancia y uso.
 Ejercicios prácticos de SE
probabilísticos.
 Práctica de Laboratorio
 Expone los
principales
lineamientos de
los SE
probabilísticos.
 Expone los
principales
lineamientos de
los SE basados en
reglas.
Ejercicios prácticos
basados en LISP
 Respuesta a
preguntas
 Presentación de
diapositivas.
 Casos Prácticos de IA
 Respuesta a
preguntas
 Presentación de
diapositivas.
Pág. N° 5
SEM
CONTENIDOS
TEMA
CONCEPTUAL
PROCEDIMENTAL
 Conceptos básicos de
redes neuronales
artificiales (RNA).
 El problema de
identificación de patrones
y sus aplicaciones.

 Identificación de patrones
a través de RNA.
 Algoritmos de RNA para
identificación de
patrones.
 Consideraciones para
resolver problemas
basados en el
conocimiento a través de
RNA.
Práctico
Parcial
 Expone los
principales
conceptos de
redes neuronales.
LISP
16
17
Identificación de
patrones para solunar
problemas
Evaluaciones
INVESTIGACIÓN FORMATIVA
PROYECCIÓN SOCIAL
EXTENSIÓN UNIVERSITARIA
ACTITUDINAL
trabajos
aplicativos.
 Demuestra
conocimiento de
la materia en
cuestión.
 Respeta la
opinión de los
estudiantes.
 principales
lineamientos de
los SE
ESTRATEGIAS
METODOLÓGICAS
 Lectura comprensiva
relacionado al tema
 Respuesta a
preguntas
 Presentación de
diapositivas.
 Casos Prácticos de IA
Investigación de Tipos de Sistemas Expertos, Investigación de Sistemas expertos probabilísticos,
Investigación conceptual de Redes Neuronales
Demuestra valores éticos, morales, personales, profesionales y sociales en el contexto donde se
desenvuelve, aplicando sus conocimientos en la identificación de problemas en su comunidad y plantea
soluciones ante la problemática encontrada.
Demuestra valores éticos, morales, personales, profesionales y sociales para apoyar en la difusión de los
conocimientos a través de foros, cursos o talleres prácticos que la universidad oferte a los mismos estudiantes
como a la comunidad en general.
6. EVALUACIÓN
6.1. CONCEPTOS
a) Evaluación de Entrada: Es una evaluación escrita de carácter referencial que mide los
conocimientos previos que el alumno tiene respecto al contenido del curso o cursos
prerrequisitos. Esta evaluación no es considerada dentro del cálculo del promedio de
nota del curso, pero debe ser de conocimiento del alumno. Además, esta evaluación le
servirá al docente para afinar sus estrategias y orientar su proceso de enseñanzaaprendizaje.
b) Evaluación regular: Son las evaluaciones en escala vigesimal (00-20) que se toman a los
alumnos en cada unidad temática. Los tipos de evaluación regular son:
b.1. Evaluación de contenidos cognitivos (Conceptual):
Son aquellas evidencias de aprendizaje que los estudiantes irán construyendo
durante el desarrollo de los contenidos del área. Se puede considerar: reportes de
lecturas, organizadores de conocimiento, pruebas escritas, exposiciones, etc.
b.2. Evaluación de contenidos Procedimentales (Procedimental):
Se puede considerar como evaluación procedimental a la realización de técnicas,
prácticas calificadas, ejercicios prácticos, etc.
b.3. Evaluación de la participación en la Proyección Social de la carrera:
Pág. N° 6
Es considerado como evaluación de Proyección Social a la participación en
campañas de proyección a la comunidad, que se organice por el docente del
curso (I unidad) y por la Carrera Profesional (II unidad).
b.4. Evaluación de la participación en la Extensión Universitaria.
Es considerada como evaluación de proyección social a la participación de los
estudiantes en apoyar la difusión de conocimientos a través de foros, cursos, o
talleres prácticos con incidencia en políticas regionales o nacionales que ayuden al
desarrollo, ofrecidos por la universidad, tanto dentro como fuera de la universidad a
la población en general.
La nota de la primera unidad, estará dada por la evaluación que hace el docente
en la participación durante el avance de la planificación del evento a ejecutar por
la Universidad. La nota de la segunda unidad, el docente consignará después de la
ejecución del evento.
b.4. Evaluación de la investigación formativa:
Son aquellas evidencias de aprendizaje que los estudiantes irán construyendo
durante el desarrollo de los contenidos del área. Se puede considerar análisis de
artículos científicos, seminarios de temas asignados, etc.
b.5. Evaluación de la Actitud:
Se evaluará mediante:
6.1.1.1. Autoevaluación: Se debe motivar al estudiante y darle la oportunidad de
manifestar su calificación cualitativa y cuantitativa respecto a sus aprendizajes.
Se le solicita que argumente su decisión; la nota que él se asigne será inalterable,
ni los docentes ni sus compañeros podrán modificarla. Puede utilizar fichas de
metacognición.
6.1.1.2. Coevaluación: Los estudiantes tienen la oportunidad de participar en la
calificación de sus compañeros, valorando el desempeño que manifiesten en
cada una de las actividades realizadas durante el semestre académico.
6.1.1.3. Heteroevaluación, es la evaluación a cargo del docente, quien emite juicios
con respecto a los logros de aprendizaje de los estudiantes. Se lleva a cabo a
través de la observación general del desempeño en las diferentes situaciones de
aprendizaje y también de evidencias específicas.
c) Evaluación Sustitutoria: Es una evaluación al cual el alumno tiene derecho y que puede
ser solicitada con el fin de reemplazar una evaluación no rendida (justificada o
injustificada), desaprobada o cuando se desea subir el promedio de la unidad.
El alumno sólo puede rendir una evaluación sustitutoria por unidad, pudiendo rendirlas en
todas las unidades. Sin embargo, sólo puede ser solicitada hasta dentro de los 7 (siete)
primeros días luego de haber finalizado la unidad de la cual desea rendir sustitutorio, lo
que no significa que se deba esperar a que finalice la unidad para recién solicitarla,
pudiendo pedirla en cualquier momento dentro de la unidad.
Pág. N° 7
La evaluación sustitutoria reemplaza a la nota más baja, o ausencia de nota, obtenida
únicamente en las evaluaciones Conceptuales o Procedimentales, y para la cual el
alumno deberá pagar el derecho de acuerdo a lo establecido en el TUPA de la UPO.
La solicitud para pedir la evaluación sustitutoria debe iniciarla el alumno dirigiéndola al
responsable de Carrera Profesional, quien a su vez coordinará con el docente para su
ejecución.
d) Evaluación de Aplazados: Es una evaluación de carácter global al cual tiene derecho el
alumno, previo pago de la tasa establecida en el TUPA, y que reemplaza al Promedio
Final del curso.
Sólo tienen derecho de rendir examen de aplazado los alumnos que hayan obtenido
promedio final entre 8 (ocho) y 10 (diez).
6.2. PROCESO DE EVALUACIÓN
a) Promedio de la Unidad
Para el proceso de evaluación, se debe de tener presente los criterios, valoración, porcentaje e
instrumentos, que son necesarios conocer y respetar a fin de obtener el promedio en cada una de
las dos unidades en las que está dividido un curso.
Evaluación
Conceptual(EC)
Procedimental(E
P)
Investigación
Formativa(EIF)
Proyección
Social(EPS)
Extensión
Universitaria(EEU)
Actitudinal (EA)
Total
30%
Instrumento de
Evaluación
Prueba Escrita
Sub
Porc.
30%
Heteroevaluación
Docente
30%
Lista de Cotejo
30%
Heteroevaluación
Docente
10%
Lista de Cotejo
10%
Heteroevaluación
Docente
Guía de
Observación (GOP)
5%
Heteroevaluación
Docente
Lista de Cotejo (LCP)
5%
Co-evaluación
Compañeros
de clase
Guía de
Observación (GOP)
5%
Heteroevaluación
Docente
Lista de Cotejo (LCP)
5%
Co-evaluación
Compañeros
de clase
3%
Heteroevaluación
Docente
3%
Co-evaluación
Compañeros
de Clase
4%
Autoevaluación
Alumno
Porc. de
Valoración
10%
10%
10%
Guía de
Observación (GOA)
Lista de Cotejo
(LCC)
Lista de Cotejo
(LCA)
100%
Tipo de evaluación
Evaluador
100%
Los valores de EPS, EEU y EA están conformados por otras evaluaciones más detalladas, las cuales
también poseen una ponderación específica para cada criterio, tal como se ve en la tabla anterior.
Esto debe ser considerado al momento de obtener los valores que serán considerados en el cálculo
del promedio de la unidad.
El promedio de cada unidad es el promedio ponderado de las evaluaciones realizadas durante la
unidad, siendo la siguiente la fórmula para obtenerlo:
Promedio Unidad N (PUN) = EC x 0.30 + EP x 0.30 EIF x 0.10 + EPS x 0.10+EEU x 0.10 + EA x 0.10
Pág. N° 8
b) Nota Final del curso
Lanota final de curso es el promedio simple redondeado al mayor, de los promedios obtenidos en la
primera y en la segunda unidad.
Promedio Final (PF) =
Promedio Unidad 1 (PU1) + Promedio Unidad 2 (PU2)
2
Se considera nota aprobatoria a partir de 10.5 (En el registro de actas sólo se consideran valores
enteros).
7. BIBLIOGRAFÍA

ENRIQUE CASTILLO. Sistemas Expertos: Aprendizaje e Incertidumbre; 3ª Edición; Ed. Paraninfo; 2001.

GOMEZ. Sistemas de Información; 1ª Edición Ed. Alfa Omega; 2004.

JAMES P. IGNIZIO. Introduction to Expert Systems; 2ª Edición; Ed. Mc Graw. Hill; 2002.

J.P. SANCHEZ/BELTRAN. Sistemas Expertos: Una Metodología de Programación; 2ª Edición; Ed. Macrobit&
Rama; 2000.

LEVAGGI. Teoría General de los Sistemas; 1ª Edición; Ed. Ugerman; 2000.

EFRAIN TURBAN, Bussiness Inteligence, 2da Edition; Pearson Education,
Pág. N° 9