Syllabus
SCC-1012 INTELIGENCIA ARTIFICIAL
ING. ALEX ANTONIO TURRIZA SUAREZ
aaturriza@itescam.edu.mx
Semestre | Horas Teoría | Horas Práctica | Créditos | Clasificación |
8 | 0 | 4 | 4 | Ingeniería Aplicada |
Prerrequisitos |
Analiza los componentes y la funcionalidad de sistemas de comunicación para evaluar las tecnologías actuales como parte de la solución de un proyecto de conectividad. |
Competencias | Atributos de Ingeniería |
Conocer los conceptos fundamentales de la IA, así como el estado del arte de las áreas de la inteligencia artificial. | Desarrollar y conducir una experimentación adecuada; analizar e interpretar datos y utilizar el juicio ingenieril para establecer conclusiones | Representar el conocimiento por medio de un sistema basado en conocimiento. | Aplicar, analizar y sintetizar procesos de diseño de ingeniería que resulten en proyectos que cumplen las necesidades específicas | Resolver problemas en base a técnicas de búsqueda en espacio de estado. | Identificar, formular y resolver problemas de ingeniería aplicando los principios de las ciencias básicas e ingeniería | Conocer las áreas de la IA y sus aplicaciones actuales, identificando oportunidades de desarrollo de soluciones en su entorno. | Desarrollar y conducir una experimentación adecuada; analizar e interpretar datos y utilizar el juicio ingenieril para establecer conclusiones |
Normatividad |
- El plagio de tareas queda estrictamente prohibido, ya sea a compañeros o ejercicios de internet. Es válido, sin embargo, tomar algunas secciones de internet, haciendo una cita al autor o la fuente, pero también queda prohibido realizar antologías o recopilaciones, salvo que se indique lo contrario. - No existirán retrasos tras el pase de lista. Se dará una tolerancia de 10 minutos una vez comenzada la clase. - Las tareas sólo se aceptarán como límite al día establecido en clase o el que marque el portal. La tolerancia a retrasos será de un máximo de 24 horas. |
Materiales |
- Computadora con Python, Matlab u Octave instalados. |
Bibliografía disponible en el Itescam | |||||
Título |
Autor |
Editorial |
Edición/Año |
Ejemplares |
|
Inteligencia artificial e ingeniería del conocimiento / |
Pajares Martinsanz, Gonzalo. |
Alfaomega, |
2006. |
4 |
- |
Inteligencia artificial: un enfoque moderno / |
Russell, Stuart J. |
Pearson prentice hall, |
2a. / 2004. |
4 |
- |
Redes neuronales y sistemas borrosos/ |
Martín del Brío, Bonifacio |
Alfaomega, |
3a. / 2007. |
4 |
- |
Sistemas expertos : principios y programación / |
Giarratano, Joseph |
Thomson, |
3a. / 2001. |
15 |
- |
Parámetros de Examen | ||
PARCIAL 1 | De la actividad 1.1.1 a la actividad 2.1.6 | |
PARCIAL 2 | De la actividad 3.1.1 a la actividad 4.1.3 |
Contenido (Unidad / Competencia / Actividad / Material de Aprendizaje) | |
1. Introducción a la Inteligencia Artificial
1.1. Conocer los conceptos fundamentales de la IA, así como el estado del arte de las áreas de la inteligencia artificial. 1.1.1. Investigar sobre los diferentes enfoques de la Inteligencia artificial. ![]() 1.1.2. Discutir en grupo los diferentes enfoques. ![]() 1.1.3. Plantear una línea de tiempo de la historia de la IA. ![]() 1.1.4. Investigar las técnicas actuales de la inteligencia artificial. ![]() 1.1.5. Investigar y seleccionar desarrollos actuales de la inteligencia artificial. ![]() 1.1.6. Comentar en grupo los desarrollos actuales de la Inteligencia artificial. ![]() 1.1.7. Investigar información acerca de los modelos de agente inteligente. ![]() 1.1.8. Discutir acerca de los diferentes modelos de agentes inteligentes. ![]() 1.1.9. Investigar el concepto de heurística. ![]() 1.1.10. Elaborar el mapa conceptual de heurística. ![]() |
2. Representación del conocimiento, razonamiento y los Aspectos Metodológicos en Inteligencia Artificial.
2.1. Representar el conocimiento por medio de un sistema basado en conocimiento. 2.1.1. Investigar información acerca de definiciones y elementos de los sistemas basados en conocimientos. ![]() 2.1.2. Representar el conocimiento mediante un mapa conceptual y una red semántica. ![]() 2.1.3. Investigar y comentar los conceptos de sintaxis, semántica, validez e inferencia en la lógica de predicados. ![]() 2.1.4. Representar el conocimiento por medio de lógica de predicados. ![]() 2.1.5. Investigar y seleccionar información acerca de los conceptos de aprendizaje, razonamiento probabilístico, lógicas multivaluadas y lógica difusa. ![]() 2.1.6. Realizar un modelo de red bayesiana a un problema de diagnóstico. ![]() |
3. Reglas y Búsqueda
3.1. Resolver problemas en base a técnicas de búsqueda en espacio de estado. 3.1.1. Investigar los tipos de problemas que se resuelven con las técnicas de búsqueda. ![]() 3.1.2. Describir gráficamente problemas en términos de espacios de estado (problema de misioneros y caníbales, problemas de juego entre dos adversarios, etc.). ![]() 3.1.3. Investigar información sobre los métodos de búsqueda (primero en anchura, primero en profundidad). ![]() 3.1.4. Discutir en grupo los diferentes algoritmos de búsqueda. ![]() 3.1.5. Realizar un proyecto para resolver un problema de un juego clásico (gato, ajedrez, puzzle, misioneros y caníbales, etc.), empleando un método de búsqueda óptima. ![]() |
4. Aplicaciones con técnicas de IA
4.1. Conocer las áreas de la IA y sus aplicaciones actuales, identificando oportunidades de desarrollo de soluciones en su entorno. 4.1.1. Investigar la clasificación de las diferentes áreas que comprenden la IA. ![]() 4.1.2. Investigar, desarrollar y exponer en grupo y/o en equipos, la situación actual de cada una de las áreas que comprenden la IA. ![]() 4.1.3. Realizar una aplicación que resuelva problemas del entorno aplicando una vertiente de la IA. ![]() ![]() |
Prácticas de Laboratorio (20232024P) |
Fecha |
Hora |
Grupo |
Aula |
Práctica |
Descripción |
Cronogramas (20232024P) | |||
Grupo | Actividad | Fecha | Carrera |
Temas para Segunda Reevaluación |