Sylabus SCC-1012

Syllabus

SCC-1012 INTELIGENCIA ARTIFICIAL

DR. HECTOR QUEJ COSGAYA

hquej@itescam.edu.mx

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

Prerrequisitos

• 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

La evaluación estará conformada de dos exámenes: Partipacion y Trabajo documental de la siguiente forma. Participación 20%. A.- Exposición de contenidos temáticos (5%) B.- Desarrollo de aplicaciones de software (10%) C.- Trabajos colaborativo en equipo e investigación (3%) D.- Asistencia a clases (2%). Trabajo Documental 20% E.- Contenido informativo e investigación 5% F.- Criterio personal e análisis de texto 10% G.- Fuentes bibliografícas 2% H.- Formato y redacción 3%

Materiales

Sala de Computo

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 4.3.4

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. Manual de practicas - IA (1075716 bytes) http://es.wikipedia.org/wiki/Historia_de_la_inteligencia_artificial https://drive.google.com/file/d/0B58SnloFLNECVnRCZUF1WDg4TXc/view Planeación Didáctica Unidad 5 (36953 bytes) Planeación Didáctica Unidad 4 (36760 bytes) Planeación Didáctica Unidad 3 (37059 bytes) Planeación Didáctica Unidad 2 (36851 bytes) Planeación Didáctica Unidad 1 (36834 bytes) 1.2. Conceptos y técnicas (Estado del arte) . 1.2.1. Conceptos y técnicas (Estado del arte) . Estado del arte (151317 bytes) 1.3. Desarrollos actuales. 1.3.1. Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN). http://es.wikipedia.org/wiki/Procesamiento_de_lenguajes_naturales 1.3.2. Reconocimiento de patrones. http://es.wikipedia.org/wiki/Reconocimiento_de_patrones 1.3.3. Robótica. http://es.wikipedia.org/wiki/Rob%C3%B3tica 1.3.4. Sistemas Expertos. http://es.wikipedia.org/wiki/Sistema_experto 1.3.5. Lógica Difusa (Fuzzy logic). http://es.wikipedia.org/wiki/L%C3%B3gica_difusa 1.4. Modelos de agente inteligente. 1.4.1. Modelos de agente inteligente. http://es.wikipedia.org/wiki/Agente_inteligente_(inteligencia_artificial) 1.5. Heurística. 1.5.1. Heurística. Funciones heuristicas (435731 bytes)
2. Técnicas de Búsqueda. 2.1. Solución de problemas con búsqueda. 2.1.1. Contenido Contenidos (1270789 bytes) 2.2. Espacios de estados 2.2.1. Determinísticos. http://es.wikipedia.org/wiki/Espacio_de_estados 2.2.2. No determinísticos. No deterministicos (108404 bytes) 2.3. Métodos de búsqueda. 2.3.1. Primero en anchura (breadthfirst). http://es.wikipedia.org/wiki/B%C3%BAsqueda_en_anchura 2.3.2. Primero en profundidad (depthfirst). http://es.wikipedia.org/wiki/B%C3%BAsqueda_en_profundidad 2.3.3. Grafos O. http://es.wikipedia.org/wiki/Grafo 2.3.4. Grafos A. http://es.wikipedia.org/wiki/Teor%C3%ADa_de_grafos 2.4. Satisfacción de restricciones. 2.4.1. Contenidos http://es.wikipedia.org/wiki/Problema_de_satisfacci%C3%B3n_de_restricciones 2.5. Teoría de juegos. 2.5.1. Teoría de juegos. 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. http://es.wikipedia.org/wiki/Agente_inteligente_(inteligencia_artificial) 3.1.2. Lenguajes utilizados en la representación de conocimiento. Representación del Conocimiento (271210 bytes) 3.2. Mapas conceptuales. 3.2.1. Mapas conceptuales. Arboles CART (113152 bytes) 3.3. Redes semánticas. 3.3.1. Redes semánticas. (955640 bytes) 3.4. Lógica de predicados. 3.4.1. Sintaxis. Lógica de predicados (59850 bytes) 3.4.2. Semántica. Semántica (63402 bytes) 3.4.3. Validez. Validez (1083671 bytes) 3.4.4. Inferencia. Motor de Inferencia (201858 bytes) 3.5. Razonamiento con incertidumbre. 3.5.1. Aprendizaje. Aprendizaje Ver Tema 4 (234440 bytes) 3.5.2. Razonamiento probabilístico. Ver Tema 5 (234440 bytes) 3.5.3. Lógicas multivaluadas. Ver Tema 6 (234440 bytes) 3.5.4. Lógica difusa. Lógica difusa Ejemplo (777205 bytes) 3.6. Demostración y métodos. 3.6.1. Demostración y métodos. Control Difuso (777205 bytes)
4. Sistemas de razonamiento. 4.1. Reglas de producción. 4.1.1. Sintaxis de las reglas de producción. Conocimiento causal (165490 bytes) 4.2. Semántica de las reglas de producción. 4.2.1. Conocimiento causal. Representación Conocimiento (271210 bytes) 4.2.2. Conocimiento de diagnóstico. Sistemas de reglas (955640 bytes) 4.3. Arquitectura de un sistema de producción. 4.3.1. Hechos. Sistemas de producción (216416 bytes) 4.3.2. Base de conocimientos. Ver Pag. 4 (955640 bytes) 4.3.3. Mecanismos de control. Ver Pag. 11 (216416 bytes) 4.3.4. Ciclo de vida de un sistema de producción. Ejemplo de Articulo (910586 bytes)
5. Aplicaciones con técnicas de IA. 5.1. Robótica. 5.1.1. Conceptos básicos. http://es.wikipedia.org/wiki/Rob%C3%B3tica 5.1.2. Clasificación. http://es.wikipedia.org/wiki/Rob%C3%B3tica#Clasificaci.C3.B3n_de_los_robots 5.1.3. Desarrollos actuales y aplicaciones. http://www.diariolasamericas.com/187_america-latina/2803175_la-robotica-humanoide-avanza-con-pasos-de-gigante-para-convivir-con-el-hombre.html 5.2. Redes Neuronales (RN). 5.2.1. Conceptos básicos. http://es.wikipedia.org/wiki/Red_neuronal_artificial 5.2.2. Clasificación. http://www.gc.ssr.upm.es/inves/neural/ann2/concepts/suunsupm.htm 5.2.3. Desarrollos actuales y aplicaciones. http://www.ecointeligencia.com/2014/04/smart-grid-red-electrica-del-futuro/ http://thales.cica.es/rd/Recursos/rd98/TecInfo/07/capitulo6.html http://electronica.com.mx/neural/informacion/kohonen.html 5.3. Visión artificial. 5.3.1. Conceptos básicos. http://es.wikipedia.org/wiki/Visi%C3%B3n_artificial 5.3.2. Desarrollos actuales y aplicaciones. Visión artificial (1520904 bytes) http://sine.ni.com/nips/cds/view/p/lang/es/nid/10008 5.4. Lógica difusa (Fuzzy Logic). 5.4.1. Conceptos básicos. Conceptos (58119 bytes) 5.4.2. Desarrollos actuales y aplicaciones. http://www.dma.fi.upm.es/java/fuzzy/tutfuzzy/introduccion3.html 5.5. Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN). 5.5.1. Conceptos básicos. http://es.wikipedia.org/wiki/Procesamiento_de_lenguajes_naturales 5.5.2. Desarrollos actuales y aplicaciones. http://www.upf.edu/hipertextnet/numero-5/pln.html 5.6. Sistemas Expertos (SE). 5.6.1. Conceptos básicos. http://es.wikipedia.org/wiki/Sistema_experto 5.6.2. Clasificación. http://www.redcientifica.com/doc/doc199908210001.html 5.6.3. Desarrollos actuales y aplicaciones. http://www.uap.edu.pe/pregrado1/02/trabajos/02406/sistemas%20expertos.html