Sylabus SCC-1012

Syllabus

SCC-1012 INTELIGENCIA ARTIFICIAL

MGTI LUZ MARIA HERNANDEZ CRUZ

lmhernandez@itescam.edu.mx

Semestre	Horas Teoría	Horas Práctica	Créditos	Clasificación
8	0	4	4	Ingeniería Aplicada

Prerrequisitos

COMPETENCIAS PREVIAS

Comprensión de las estructuras de control, las listas, árboles, recursividad y teoría de la probabilidad.

Capacidad de análisis y síntesis.

Representación y resolución de enunciados con lógica matemática.

Capacidad de organización y planificación

Habilidades en el uso de la computadora.

Programar en un lenguaje de alto nivel.

Experiencia utilizando el Internet.

Aplicación de sistemas gestores de bases de datos.

Conocer conceptos de la teoría de la computación.

Competencias

Atributos de Ingeniería

Normatividad

1.- El alumno se presentará al salón de clases con una tolerancia de 10 minutos después de la hora. 2.- El alumno guardará el debido respeto en el momento de entrar al salón de clases. 3.- El alumno deberá participar en todas las actividades escolares que el instructor indique. 4.- El alumno tendrá que justificar sus faltas ante la direccion académica. 5.- Los trabajos se recibirán en el tiempo y la forma señalada por el instructor. 6.- El alumno no debe de entrar con gorra al salón de clases. 7.- El alumno debe cumplir con el 80% de asistencia como mínimo para poder tener derecho al examen parcial. 8.- El alumno deberá tener su celular en modo silencio o apagado.

Materiales

1.- Material de aprendizaje. 2. Lenguajes de Programación (C++, Java, VB .NET, etc.). 3. Computadoras Personales.

Bibliografía disponible en el Itescam
Título	Autor	Editorial	Edición/Año	Ejemplares

Parámetros de Examen
PARCIAL 1	De la actividad 1.1.1 a la actividad 2.5.1
PARCIAL 2	De la actividad 3.1.1 a la actividad 4.4.1

Contenido (Unidad / Competencia / Actividad / Material de Aprendizaje)
1. Fundamentos de la Inteligencia Artificial 1.1. Historia de la IA 1.1.1. Historia de la IA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Un enfoque moderno. Stuart Russell y Peter Norvig. 2ª edición. Editorial Pearson Prentice Hall. Pág.19-34. INTELIGENCIA ARTIFICIAL Fundamentos, práctica y aplicaciones. Alberto García Serrano. 1ª Edición. Editorial AlfaOmega. Pág.1-8. Introducción a la IA (2420224 bytes) http://books.google.com.mx/books?id=kmjK7DJ_tJoC&pg=PA56&dq=Historia+de+la+Inteligencia+Artificial&hl=es-419&sa=X&ei=aV8RUuC6CMrE2wX8tYCQCA&ved=0CC8Q6AEwAA#v=onepage&q=Historia%20de%20la%20Inteligencia%20Artificial&f=false http://books.google.com.mx/books?id=7BBHD3EHl-AC&pg=PA143&dq=Historia+de+la+Inteligencia+Artificial&hl=es-419&sa=X&ei=mF8RUu6aLMjO2AWo84DAAQ&ved=0CD4Q6AEwAw#v=onepage&q=Historia%20de%20la%20Inteligencia%20Artificial&f=false 1.2. Conceptos y técnicas (Estado del arte) 1.2.1. Conceptos y técnicas (Estado del arte) INTELIGENCIA ARTIFICIAL Un enfoque moderno. Stuart Russell y Peter Norvig. 2ª edición. Editorial Pearson Prentice Hall. Pág.19-34. http://daquilaj.tripod.com/p1_c1.html http://www.monografias.com/trabajos83/ie-inteligencia-artificial/ie-inteligencia-artificial.shtml 1.3. Desarrollos actuales 1.3.1. Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) INTELIGENCIA ARTIFICIAL. Elaine Rich/Kevin Knight. 2ª Edición. Editorial McGraw Hill. Pág.415-469. Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) (50819 bytes) PLN (50819 bytes) 1.3.2. Reconocimiento de patrones Reconocimiento de Patrones (1350144 bytes) http://arge-lex04.wix.com/arge#!tema http://www.tecnohobby.net/ppal/index.php?option=com_content&view=article&id=13:introduccion-rp&catid=30:reconocimiento-patrones&Itemid=19 1.3.3. Robótica INTELIGENCIA ARTIFICIAL Fundamentos, práctica y aplicaciones. Alberto García Serrano. 1ª Edición. Editorial AlfaOmega. Pág.171-192. http://es.wikipedia.org/wiki/Rob%C3%B3tica http://roobootiicaa.blogspot.mx/2011/05/aplicaciones-actuales-de-la-robotica.html http://laroboticayelfuturo.blogspot.mx/ 1.3.4. Sistemas Expertos INTELIGENCIA ARTIFICIAL Fundamentos, práctica y aplicaciones. Alberto García Serrano. 1ª Edición. Editorial AlfaOmega. Pág.171-192. Sistemas Expertos (393126 bytes) http://www.monografias.com/trabajos16/sistemas-expertos/sistemas-expertos.shtml http://es.scribd.com/doc/22617351/Sistemas-expertos-aplicados-en-ingenieria-y-negocios-Dr-Nicolas-Kemper 1.3.5. Lógica Difusa (Fuzzy logic) Logica difusa (192145 bytes) INTELIGENCIA ARTIFICIAL Fundamentos, práctica y aplicaciones. Alberto García Serrano. 1ª Edición. Editorial AlfaOmega. Pág.171-192. http://www.filosoficas.unam.mx/~Modus/MP5/mp5pino.htm 1.4. Modelos de agente inteligente 1.4.1. Modelos de agente inteligente INTELIGENCIA ARTIFICIAL Un enfoque moderno. Stuart Russell y Peter Norvig. 2ª edición. Editorial Pearson Prentice Hall. Pág.37-62. Modelos basados en Agentes (234812 bytes) http://www.monografias.com/trabajos74/agentes-inteligentes-paso-inteligencia-artificial/agentes-inteligentes-paso-inteligencia-artificial2.shtml http://razonartificial.com/2010/08/agentes-inteligentes/ 1.5. Heurística 1.5.1. Heurística http://es.wikipedia.org/wiki/Heur%C3%ADstica https://sites.google.com/site/proyectointeligenciaartificial/indice/heurstica http://ahm-it7.blogspot.mx/2010/08/11-el-papel-de-la-heuristica.html
2. Técnicas de Búsqueda 2.1. Solución de problemas con búsqueda 2.1.1. Solución de problemas con búsqueda Solucion de problemas (179023 bytes) Solución de problemas con búsqueda (202817 bytes) http://ccc.inaoep.mx/~emorales/Cursos/Representa/node19.html 2.2. Espacios de estados 2.2.1. Determinísticos Búsqueda y espacio de estado (255006 bytes) Espacios de estado (151467 bytes) http://inteligenciaartificialselem.obolog.com/unidad-4-busqueda-satisfaccion-restricciones-1043976 2.2.2. No determinísticos Espacios de estado (255006 bytes) http://inteligenciaartificialselem.obolog.com/unidad-4-busqueda-satisfaccion-restricciones-1043976 2.3. Métodos de búsqueda 2.3.1. Primero en anchura (breadth-first) EL ARTE DE PROGRAMAR EN JAVA. Herbert Schildt James Holmes. Editorial McGraw Hill. Pág.350-353 http://codebreakerscorp.wordpress.com/2010/12/06/algoritmo-de-busqueda-breadth-first-search/ http://www.widget-101.com/codigo/algoritmos-de-busqueda-en-anchura-bfs-y-busqueda-en-profundidad-dfs/ 2.3.2. Primero en profundidad (depth-first) EL ARTE DE PROGRAMAR EN JAVA. Herbert Schildt James Holmes. Editorial McGraw Hill. Pág.339-350 IA búsqueda (450177 bytes) http://es.wikipedia.org/wiki/B%C3%BAsqueda_en_profundidad http://inteligencia7b.blogspot.mx/2010/11/depth-first-search-primera-profundidad.html 2.3.3. Grafos O INTELIGENCIA ARTIFICIAL. Elaine Rich/Kevin Knight. 2ª Edición. Editorial McGraw Hill. Pág.80-83. http://books.google.com.mx/books?id=2ZNa8V-dq8wC&pg=PA52&dq=B%C3%BAsquedas+en+Inteligencia+artificial+Grafos+A&hl=es-419&sa=X&ei=jHATUuyMOqKc2QWspoBY&ved=0CEMQ6AEwBA#v=onepage&q=B%C3%BAsquedas%20en%20Inteligencia%20artificial%20Grafos%20A&f=false 2.3.4. Grafos A  INTELIGENCIA ARTIFICIAL Fundamentos, práctica y aplicaciones. Alberto García Serrano. 1ª Edición. Editorial AlfaOmega. Pág.73-83. http://books.google.com.mx/books?id=2ZNa8V-dq8wC&pg=PA52&dq=B%C3%BAsquedas+en+Inteligencia+artificial+Grafos+A&hl=es-419&sa=X&ei=jHATUuyMOqKc2QWspoBY&ved=0CEMQ6AEwBA#v=onepage&q=B%C3%BAsquedas%20en%20Inteligencia%20artificial%20Grafos%20A&f=false 2.4. Satisfacción de restricciones 2.4.1. Satisfacción de restricciones http://inteligenciaartificialselem.obolog.com/unidad-4-busqueda-satisfaccion-restricciones-1043976 http://ia.comeze.com/subtemas/un4/4.5.html 2.5. Teoría de juegos 2.5.1. Teoría de juegos INTELIGENCIA ARTIFICIAL Fundamentos, práctica y aplicaciones. Alberto García Serrano. 1ª Edición. Editorial AlfaOmega. Pág.141-151. La Teoría de Juegos (139163 bytes) http://es.wikipedia.org/wiki/Teor%C3%ADa_de_juegos
3. Representación del conocimiento y razonamiento 3.1. Sistemas basados en conocimiento 3.1.1. Concepto de conocimiento Sistemas Basados en Conocimiento (617470 bytes) http://mareli-computacion.blogspot.mx/2010/06/que-es-un-sistema-basado-en-el.html 3.1.2. Lenguajes utilizados en la representación de conocimiento http://www.gsi.dit.upm.es/~gfer/ssii/rcsi/rcsise11.html http://www.monografias.com/trabajos/iartificial/pagina1_22.htm 3.2. Mapas conceptuales 3.2.1. Mapas conceptuales http://www.hipertexto.info/documentos/maps_concep.htm 3.3. Redes semánticas 3.3.1. Redes semánticas INTELIGENCIA ARTIFICIAL, Eleaine Rich/ Kevin Knight; 2ª Edición; Editorial McGraw Hill 9.1 Redes semánticas Pág 275-282 Redes semánticas (821980 bytes) 3.4. Lógica de predicados 3.4.1. Sintaxis INTELIGENCIA ARTIFICIAL Un Enfoque Moderno; Stuart J. Russell y Peter Norving; 2ª Edición; Editorial PEARSON Prentice Hall; 7.4 Lógica proposicional Pág 229 Lógica de Predicados (660045 bytes) http://www.filosofia-irc.org/apuntes/Logica.de.Predicados.pdf 3.4.2. Semática INTELIGENCIA ARTIFICIAL Un Enfoque Moderno; Stuart J. Russell y Peter Norving; 2ª Edición; Editorial PEARSON Prentice Hall; 7.4 Lógica proposicional Pág 230 3.4.3. Validez INTELIGENCIA ARTIFICIAL Un Enfoque Moderno; Stuart J. Russell y Peter Norving; 2ª Edición; Editorial PEARSON Prentice Hall; 7.4 Lógica proposicional Pág 235 y 236 3.4.4. Inferencia INTELIGENCIA ARTIFICIAL Un Enfoque Moderno; Stuart J. Russell y Peter Norving; 2ª Edición; Editorial PEARSON Prentice Hall; 7.4 Lógica proposicional Pág 233 y 234 3.5. Razonamiento con incertidumbre 3.5.1. Aprendizaje Razonamiento con incertidumbre (511346 bytes) 3.5.2. Razonamiento probabilístico Razonamiento Probabilístico (326351 bytes) 3.5.3. Lógicas multivaluadas Lógica Multivaluada (74420 bytes) 3.5.4. Lógica difusa Lógica difusa (129586 bytes) http://es.wikipedia.org/wiki/L%C3%B3gica_difusa http://www.dma.fi.upm.es/java/fuzzy/tutfuzzy/introduccion.html 3.6. Demostración y métodos 3.6.1. Demostración y métodos Demostración y métodos Pág 1-12 (158575 bytes) http://inteligenciaartificialselem.obolog.com/unidad-2-representacion-conocimiento-razonamiento-1043965
4. Sistemas de razonamiento 4.1. Reglas de producción 4.1.1. Sintaxis de las reglas de producción Reglas de Producción (578310 bytes) http://prezi.com/kl4t8xsth7dy/inteligencia-artificial-reglas-de-produccion/ 4.2. Semántica de las reglas de producción 4.2.1. Conocimiento causal Semántica de las Reglas de Producción (Conocimiento causal) (23758 bytes) Semántica de las reglas de producción (4497400 bytes) 4.2.2. Conocimiento de diagnóstico Semántica de las Reglas de Producción (Conocimiento de diagnóstico) (23758 bytes) Semántica de las reglas de producción (4497400 bytes) 4.3. Arquitectura de un sistema de producción 4.3.1. Hechos Arquitectura de un sistema de producción (Hechos) (212377 bytes) 4.3.2. Base de conocimientos Arquitectura de un sistema de producción (Base de conocimientos) (212377 bytes) 4.3.3. Mecanismos de control Arquitectura de un sistema de producción (Mecanismos de control) (212377 bytes) 4.4. Ciclo de vida de un sistema de producción 4.4.1. Ciclo de vida de un sistema de producción Ciclo de vida de un Sistema de Producción (790676 bytes) Ciclo de vida de un Sistema de Producción (790676 bytes)
5. Aplicaciones con técnicas de IA 5.1. Robótica 5.1.1. Conceptos básicos Conceptos básicos de Robótica (896267 bytes) 5.1.2. Clasificación Clasificación de Robótica (16711 bytes) 5.1.3. Desarrollos actuales y aplicaciones Aplicaciones Pág 11-15 (3180112 bytes) 5.2. Redes Neuronales (RN) 5.2.1. Conceptos básicos Redes Neuronales Pág 2-15 (911678 bytes) 5.2.2. Clasificación Tipos de Redes Neuronales Pág. 17 - 20 (3031181 bytes) 5.2.3. Desarrollos actuales y aplicaciones INTELIGENCIA ARTIFICIAL; 2ª Edición; Elaine Rich/ Kevin Knight; Editorial McGraw Hill. 18.3 Aplicaciones de las redes neuronales Pág 568-572 http://pabloborbon.com/2010/03/aplicacion-de-redes-neuronales-en-java/ 5.3. Visión artificial 5.3.1. Conceptos básicos Visión artificial (1905747 bytes) 5.3.2. Desarrollos actuales y aplicaciones Visión (1520904 bytes) 5.4. Lógica difusa (Fuzzy Logic) 5.4.1. Conceptos básicos Lógica difusa (58119 bytes) http://www.cec.uchile.cl/~heldc/show_TIS99/sld047.htm http://www.industriaynegocios.cl/Academicos/AlexanderBorger/Docts%20Docencia/Seminario%20de%20Aut/trabajos/Trabajos%202005/Control%20Fuzzy/logica_fuzzy/idice2.htm 5.4.2. Desarrollos actuales y aplicaciones http://cala.unex.es/cala/epistemowikia/index.php?title=L%C3%B3gica_Borrosa/Introducci%C3%B3n_a_la_L%C3%B3gica_Borrosa 5.5. Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) 5.5.1. Conceptos básicos INTELIGENCIA ARTIFICIAL Fundamentos, práctica y aplicaciones; Alberto García Serrano; Editorial ALFAOMEGA; Sistemas Expertos Pág 417- 418 http://www.monografias.com/trabajos17/lenguaje-natural/lenguaje-natural.shtml http://es.wikipedia.org/wiki/Procesamiento_de_lenguajes_naturales http://silvercorp.wordpress.com/2013/09/19/procesamiento-de-lenguaje-natural-conceptos-basicos/ 5.5.2. Desarrollos actuales y aplicaciones PLN (Aplicaciones) (442336 bytes) http://www.elprofesionaldelainformacion.com/contenidos/1997/enero/procesamiento_del_lenguaje_natural_revisin_del_estado_actual_bases_tericas_y_aplicaciones_parte_i.html http://castillocalderonperea.blogspot.mx/2012/06/5_3982.html 5.6. Sistemas Expertos (SE) 5.6.1. Conceptos básicos INTELIGENCIA ARTIFICIAL Fundamentos, práctica y aplicaciones; Alberto García Serrano; Editorial ALFAOMEGA; Sistemas Expertos Pág 172- 176 Sistemas Expertos Definición y características 1 a la 16 (229280 bytes) Sistemas Expertos (168448 bytes) 5.6.2. Clasificación Tipos de Sistemas Expertos Pág 21 y 22 (229280 bytes) http://sistemasexpertos2008.blogspot.mx/2008/11/tipos-de-sistemas-expertos.html 5.6.3. Desarrollo actuales y aplicaciones Sistemas Expertos y sus aplicaciones (1014992 bytes) Aplicaciones de Sistemas Expertos Pág 22 a la 29 (229280 bytes)