Syllabus

SCC-1012 INTELIGENCIA ARTIFICIAL

MIM. ROGELIO ALFREDO FLORES HAAS

raflores@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.   Identificar, formular y resolver problemas de ingeniería aplicando los principios de las ciencias básicas e ingeniería
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.   Desarrollar y conducir una experimentación adecuada; analizar e interpretar datos y utilizar el juicio ingenieril para establecer conclusiones
Conocer las áreas de la IA y sus aplicaciones actuales, identificando oportunidades de desarrollo de soluciones en su entorno.   Identificar, formular y resolver problemas de ingeniería aplicando los principios de las ciencias básicas e ingeniería

Normatividad
A. Presencial: En Aula.
El alumno:
  • Deberá tener una asistencia del 80%, para tener derecho a entregar las tareas de cada una de las unidades y las revaluaciones.

  • Mantener el orden y el respeto: él alumno(a) guardará el debido respeto en el momento de entrar al salón de clases (hacia sus compañeros y al profesor).

  • El uso del teléfono celular deberá estar en modo vibrador y solo se contestan si son de urgencia.

  • Es responsabilidad del alumno(a) tomar notas, preguntar y conceptualizar los temas o subtemas marcados en cada clase.

  • Cumplir en tiempo y forma con los trabajos requeridos por el profesor.

  • Participar en el salón de clases cuando se le requiera.

  • Estar a más tardar 10 min. después de la entrada del profesor, después de lo cual no se le dejará entrar.

    • Materiales
    Phyton, Tarjeta de desarrollo Arduino micro, 5 Led's, 5 Pulsadores. 5 Resistencia de 10 Kohms y 5 Resistencia 270 Ohms. Motorreductores, Cámara (webcam o la del celular). Sensor MPU50.

    Bibliografía disponible en el Itescam
    Título
    Autor
    Editorial
    Edición/Año
    Ejemplares
    Inteligencia artificial: un enfoque moderno /
    Russell, Stuart J.
    Pearson prentice hall,
    2a. / 2004.
    4
    Si
    Inteligencia artificial: un enfoque moderno /
    Russell, Stuart J.
    Pearson prentice hall,
    2a. / 2004.
    4
    -
    Inteligencia artificial e ingeniería del conocimiento /
    Pajares Martinsanz, Gonzalo.
    Alfaomega,
    2006.
    4
    -

    Parámetros de Examen
    PARCIAL 1 De la actividad 1.1.1 a la actividad 2.1.4
    PARCIAL 2 De la actividad 3.1.1 a la actividad 4.1.2

    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.
                       1.1.0. Manual de practicas
                               https://drive.google.com/file/d/1c8Qj_y3IAdIqgqOLj4tIt8O-R8CBV907/view?usp=sharing
                              
                       1.1.1. Investigar sobre los diferentes enfoques de la Inteligencia artificial.
                               Russell J. & Norvig P. (2004). INTELIGENCIA ARTIFICIAL UN ENFOQUE MODERNO. Segunda edición. PEARSON EDUCACIÓN. Pag. (1 - 5).
                              
                       1.1.2. Investigar las técnicas actuales de la inteligencia artificial.
                               Ponce P. (2010). Inteligencia artificial con aplicaciones a a ingenieria. Primera Edición. AlfaOmega. Pag. (2-19).
                              
                       1.1.3. Investigar y seleccionar desarrollos actuales de la inteligencia artificial.
                               Ponce P. (2010). Inteligencia artificial con aplicaciones a a ingenieria. Primera Edición. AlfaOmega. Pag. (21-32).
                              
                       1.1.4. Investigar información acerca de los modelos de agente inteligente.
                               Russell J. & Norvig P. (2004). INTELIGENCIA ARTIFICIAL UN ENFOQUE MODERNO. Segunda edición. PEARSON EDUCACIÓN. Pag. (37-62).
                              
                       1.1.5. Investigar el concepto de heurística.
                               Russell J. & Norvig P. (2004). INTELIGENCIA ARTIFICIAL UN ENFOQUE MODERNO. Segunda edición. PEARSON EDUCACIÓN. Pag. (107-145).
                              
    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.
                               Palma T. & Morales R. (2008). INTELIGENCIA ARTIFICIAL Métodos, técnicas y aplicaciones. McGRAW-HILL. Pag. (83-87)
                              
                       2.1.2. Investigar y comentar los conceptos de sintaxis, semántica, validez e inferencia en la lógica de predicados.
                               Russell J. & Norvig P. (2004). INTELIGENCIA ARTIFICIAL UN ENFOQUE MODERNO. Segunda edición. PEARSON EDUCACIÓN. Pag. (271-277).
                              
                       2.1.3. Investigar y seleccionar información acerca de los conceptos de aprendizaje, razonamiento probabilístico, lógicas multivaluadas y lógica difusa.
                               Russell J. & Norvig P. (2004). INTELIGENCIA ARTIFICIAL UN ENFOQUE MODERNO. Segunda edición. PEARSON EDUCACIÓN. Pag. (739-742).
                               Russell J. & Norvig P. (2004). INTELIGENCIA ARTIFICIAL UN ENFOQUE MODERNO. Segunda edición. PEARSON EDUCACIÓN. Pag. (561).
                               Russell J. & Norvig P. (2004). INTELIGENCIA ARTIFICIAL UN ENFOQUE MODERNO. Segunda edición. PEARSON EDUCACIÓN. Pag. (599-560).
                              
                       2.1.4. Realizar un modelo de red bayesiana a un problema de diagnóstico.
                               Russell J. & Norvig P. (2004). INTELIGENCIA ARTIFICIAL UN ENFOQUE MODERNO. Segunda edición. PEARSON EDUCACIÓN. Pag. (564-569).
                              
    3. Reglas y Búsqueda.
              3.1. Resolver problemas en base a técnicas de búsqueda en espacio de estado.
                       3.1.1. Resolver problemas en base a técnicas de búsqueda en espacio de estado.
                               Russell J. & Norvig P. (2004). INTELIGENCIA ARTIFICIAL UN ENFOQUE MODERNO. Segunda edición. PEARSON EDUCACIÓN. Pag. (427-439).
                              
                       3.1.2. Investigar información sobre los métodos de búsqueda (primero en anchura, primero en profundidad).
                               Russell J. & Norvig P. (2004). INTELIGENCIA ARTIFICIAL UN ENFOQUE MODERNO. Segunda edición. PEARSON EDUCACIÓN. Pag. (82-84 y 85 - 87)).
                              
                       3.1.3. Realizar un proyecto para resolver un problema de un juego clásico (gato, ajedrez, puzzle, misioneros y caníbales, etc.), empleando un método de búsqueda óptima.
                               Russell J. & Norvig P. (2004). INTELIGENCIA ARTIFICIAL UN ENFOQUE MODERNO. Segunda edición. PEARSON EDUCACIÓN. Pag. (73-74).
                              
    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.
                               Ponce P. (2010). Inteligencia artificial con aplicaciones a a ingenieria. Primera Edición. AlfaOmega. Pag. (2-19).
                              
                       4.1.2. Realizar una aplicación que resuelva problemas del entorno aplicando una vertiente de la IA.
                               https://es.mathworks.com/discovery/computer-vision.html
                              

    Prácticas de Laboratorio (20232024P)
    Fecha
    Hora
    Grupo
    Aula
    Práctica
    Descripción
    2022-02-09
    MIERCOLES
    13:00-15:00
    8-A
    Lab. de Simulación y Programación de Procesos Industriales
    Sensor MPU
    2024-02-09
    VIERNES
    13:00-15:00
    8-A
    Lab. de Automatización y Procesos Industriales
    Sensor Mpu
    2024-02-23
    VIERNES
    13:00-15:00
    8-A
    Lab. de Automatización Anexo Proyecto, Otros
    Sensor MPU parte 2
    2024-03-01
    VIERNES
    13:00-15:00
    8-A
    Lab. de Automatización Anexo Proyecto, Otros
    Sensor MPU parte 3
    2024-03-08
    VIERNES
    08:00-09:00
    8-A
    Lab. de Simulación y Programación de Procesos Industriales
    Redes neuronales PARTE 1
    2024-03-15
    VIERNES
    13:00-15:00
    8-A
    Taller Multidisciplinario Anexo Electrónica
    Redes neuronales PARTE 1
    2024-04-12
    VIERNES
    13:00-15:00
    8-A
    Lab. de Automatización y Procesos Industriales
    Deteccion de objetos PARTE 1
    2024-04-19
    VIERNES
    13:00-15:00
    8-A
    Lab. de Automatización y Procesos Industriales
    Deteccion de objetos PARTE 2
    2024-04-26
    VIERNES
    13:00-15:00
    8-A
    Lab. de Automatización y Procesos Industriales
    Deteccion y clasificacion de objetos PARTE 1
    2024-05-03
    VIERNES
    13:00-14:00
    8-A
    Lab. de Automatización y Procesos Industriales
    Deteccion y clasificacion de objetos PARTE 2
    2024-05-10
    VIERNES
    13:00-15:00
    8-A
    Lab. de Automatización y Procesos Industriales
    Proyecto PARTE 1
    2024-05-17
    VIERNES
    13:00-15:00
    8-A
    Taller Multidisciplinario Anexo Electrónica
    Proyecto IA PARTE 1
    2024-05-24
    VIERNES
    13:00-15:00
    8-A
    Lab. de Automatización y Procesos Industriales
    Proyecto IA PARTE 2
    2024-05-31
    VIERNES
    13:00-15:00
    8-A
    Lab. de Automatización y Procesos Industriales
    1R_Proyecto IA_parte 1
    2024-06-07
    VIERNES
    13:00-15:00
    8-A
    Lab. de Automatización y Procesos Industriales
    2R_Proyecto IA_parte 1

    Cronogramas (20232024P)
    Grupo Actividad Fecha Carrera
    8 A 1.1.0 Manual de practicas 2024-01-31 ISIC-2010-224
    8 A 1.1.0 Manual de practicas 2024-02-02 ISIC-2010-224
    8 A 1.1.1 Investigar sobre los diferentes enfoques de la Inteligencia artificial. 2024-02-07 ISIC-2010-224
    8 A 1.1.1 Investigar sobre los diferentes enfoques de la Inteligencia artificial. 2024-02-09 ISIC-2010-224
    8 A 1.1.2 Investigar las técnicas actuales de la inteligencia artificial. 2024-02-14 ISIC-2010-224
    8 A 1.1.2 Investigar las técnicas actuales de la inteligencia artificial. 2024-02-16 ISIC-2010-224
    8 A 1.1.3 Investigar y seleccionar desarrollos actuales de la inteligencia artificial. 2024-02-21 ISIC-2010-224
    8 A 1.1.3 Investigar y seleccionar desarrollos actuales de la inteligencia artificial. 2024-02-23 ISIC-2010-224
    8 A 1.1.4 Investigar información acerca de los modelos de agente inteligente. 2024-02-28 ISIC-2010-224
    8 A 1.1.4 Investigar información acerca de los modelos de agente inteligente. 2024-03-01 ISIC-2010-224
    8 A 1.1.5 Investigar el concepto de heurística. 2024-03-06 ISIC-2010-224
    8 A 1.1.5 Investigar el concepto de heurística. 2024-03-08 ISIC-2010-224
    8 A 2.1.1 Investigar información acerca de definiciones y elementos de los sistemas basados en conocimientos. 2024-03-13 ISIC-2010-224
    8 A 2.1.1 Investigar información acerca de definiciones y elementos de los sistemas basados en conocimientos. 2024-03-15 ISIC-2010-224
    8 A 2.1.2 Investigar y comentar los conceptos de sintaxis, semántica, validez e inferencia en la lógica de predicados. 2024-03-20 ISIC-2010-224
    8 A 2.1.2 Investigar y comentar los conceptos de sintaxis, semántica, validez e inferencia en la lógica de predicados. 2024-03-22 ISIC-2010-224
    8 A 2.1.3 Investigar y seleccionar información acerca de los conceptos de aprendizaje, razonamiento probabilístico, lógicas multivaluadas y lógica difusa. 2024-04-10 ISIC-2010-224
    8 A 2.1.4 Realizar un modelo de red bayesiana a un problema de diagnóstico. 2024-04-12 ISIC-2010-224
    8 A 3.1.1 Resolver problemas en base a técnicas de búsqueda en espacio de estado. 2024-04-17 ISIC-2010-224
    8 A 3.1.1 Resolver problemas en base a técnicas de búsqueda en espacio de estado. 2024-04-19 ISIC-2010-224
    8 A 3.1.1 Resolver problemas en base a técnicas de búsqueda en espacio de estado. 2024-04-24 ISIC-2010-224
    8 A 3.1.2 Investigar información sobre los métodos de búsqueda (primero en anchura, primero en profundidad). 2024-04-26 ISIC-2010-224
    8 A 3.1.2 Investigar información sobre los métodos de búsqueda (primero en anchura, primero en profundidad). 2024-05-03 ISIC-2010-224
    8 A 3.1.3 Realizar un proyecto para resolver un problema de un juego clásico (gato, ajedrez, puzzle, misioneros y caníbales, etc.), empleando un método de búsqueda óptima. 2024-05-10 ISIC-2010-224
    8 A 3.1.3 Realizar un proyecto para resolver un problema de un juego clásico (gato, ajedrez, puzzle, misioneros y caníbales, etc.), empleando un método de búsqueda óptima. 2024-05-17 ISIC-2010-224
    8 A 4.1.1 Investigar la clasificación de las diferentes áreas que comprenden la IA. 2024-05-22 ISIC-2010-224
    8 A 4.1.1 Investigar la clasificación de las diferentes áreas que comprenden la IA. 2024-05-24 ISIC-2010-224
    8 A 4.1.2 Realizar una aplicación que resuelva problemas del entorno aplicando una vertiente de la IA. 2024-05-29 ISIC-2010-224
    8 A 4.1.2 Realizar una aplicación que resuelva problemas del entorno aplicando una vertiente de la IA. 2024-05-31 ISIC-2010-224
    8 A 4.1.2 Realizar una aplicación que resuelva problemas del entorno aplicando una vertiente de la IA. 2024-06-05 ISIC-2010-224
    8 A 4.1.2 Realizar una aplicación que resuelva problemas del entorno aplicando una vertiente de la IA. 2024-06-07 ISIC-2010-224

    Temas para Segunda Reevaluación