Inteligencia Artificial


Profesores:
Eduardo F. Morales
emorales (AT) inaoep.mx

L. Enrique Sucar
esucar (AT) inaoep.mx



Descripción general:

Curso:

Objetivos
Programa
Bibliografía
Políticas



Calendario:

Sesiones de Clase



Láminas:


Sesión 1: Introducción [PDF]
Sesión 2: Búsqueda y Juegos [PDF]
Sesión 3: Sistemas Basados en Conocimiento [PDF]
Sesión 4: Lógica, Reglas, Representaciones Cualitativas y Temporales [PDF]
Sesión 5: Representaciones Estructuradas e Híbridas [PDF]
Sesión 6: Arquitcturas de Control [PDF]
Sesión 7: Manejo de Incertidumbre [PDF]
Sesión 8: Planeación [PDF]
Sesión 9: Aprendizaje [PDF]
Sesión 10: Procesamiento de Voz [PDF]
Sesión 11: Procesamiento de Lenguaje Natural [PDF]
Sesión 12: Visión Computacional [PDF]
Sesión 13: Robótica [PDF]
Sesión 14: Tendencias Futuras [PDF]




Actividades

Semana 1:
Leer artículos sobre aspectos filosóficos de IA

Semana 2:
Definir una ontología para un dominio / problema

Semana 3:
Resolver el 8-Puzzle usando diferentes estrategias de búsqueda

Semana 4:
Revisar la ontología propuesta y representarla en lógica de predicados (ENTREGAR)

Semana 5:
Proponer una representación basada en redes semánticas o frames para el problema de la ontología

Semana 6:
Resolver problemas de manejo de incertidumbre: MYCIN y Redes Bayesianas

Semana 7:
EXAMEN PARCIAL [Examen Tipo]

Semana 8-12:
Desarrollo de proyecto final

Semana 13:
Leer artículos sobre presente/futuro de IA: (i) Darwiche, (ii) Muller et al., (iii) Ford y Hayes
Presentación avance proyecto final (10 mins.)

Semana 14:
Entregar reporte (impreso y electrónico) y presentación Proyecto Final (15 mins.)




Lecturas:




Referencias:




Ligas de interés:

Web Ontology Language (OWL)
Software para Modelos Gráficos (incluyendo redes bayesianas)
Notas de Causalidad [Pearl]