Inteligencia
Artificial
Eduardo
Morales, L. Enrique
Sucar
Objetivos
- Tener un panorama de lo que es la Inteligencia Artificial (IA)
- Entender los principales conceptos de las áreas de IA y técnicas utilizadas
- Aplicar las técnicas de IA a la solución de problemas
- Conocer las tendencias actuales y qué se espera a futuro
Temario
- Introducción
a Inteligencia Artificial
- Búsqueda y
Juegos
- Representación del
Conocimiento
- Lógica y Reglas de
producción
- Objetos
estructurados
- Modelos cualitativos y
temporales
- Arquitecturas de Control e IA Distribuida
- Manejo de Incertidumbre
- Planeación
- Aprendizaje Computacional
- Procesamiento de Voz y de Lenguaje Natural
- Visión Computacional
- Robótica
- Tendencias Actuales y Futuras
Evaluación
La
evaluación consiste de:
- Tareas
(30%).
- Examen a mediados del curso
(35%).
- Proyecto final
(35%).
Se
asignarán tareas cada semana, las cuales serán evaluadas
seleccionando a alguien aleatoriamente para resolverlas en
clase.
El proyecto dinal debe de ser sobre
alguno de los temas vistos en clase (búsqueda, juegos, representación
de conocimiento, aprendizaje, visión, etc.).
- Entregar
un documento en formato de artículo técnico (LaTeX) que contenga (por lo menos) las
siguientes
secciones:
- El problema a
resolver y las principales
características del
mismo.
- Qué elementos están considerando
en la solución del problema.
- Qué
técnica(s) están usando
- Mostrar los resultados obtenidos
y analizarlos.
- Hacer una breve
anáisis de las ventajas/desventajas
de la solución
propuesta.
- Dar conclusiones e
ideas de posibles
extensiones
- Realizar una
implementación que resuelve el problema (en
cualquier
lenguaje):
- Entregar listado de código
junto con el documento (anexo)
- Hacer una
demostración del
mismo
- Hacer una
presentación del proyecto y los
resultados obtenidos.
Referencias
bibliográficas
- Russel,
S., Norvig, P., Artificial
Intelligence: A
Modern
Approach, Prentice-Hall,
1995.
- Luger, G.,
Stubblefield W., Artificial
Intelligence: Structures and Strategies for Complex Problem
Solving, BC, 1993.
- Lucas,
P. y Van der Gaag, L. Principles
of
Expert
Systems. Addison Wesley,
1991.
- Brachman, R y Levesque,
H. Readings
in Knowledge Representation. Morgan
Kaufmann, 1985.
- Jackson,
P. Introduction to
Expert
Systems. Addison-Wesley,
1990
(2a. edición).
- Winston,
P., Artificial
Intelligence. Addison-Wesley
(Tercera
Edición) 1992.
- Shapiro,
S.C. Encyclopedia
of Artificial
Intelligence.
Wiley, New York (segunda edición),
1992.
- Is the
Brain Mind a Computer
Program? John
R. Searle.
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pp.
26-31.
- Could a Machine
Think? Paul M.
Churchland, Patricia
Smith
Churchland. Scientific
American, Jan.
1990,
pp. 32-37.
- On
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Artificial
Intelligence. Kenneth M. Ford, Patrick
J. Hayes. Scientific
American,
Vol. 9 (4): pp. 78-83.
- Christopher
John Hogger, Essential of Logic
Programming,
Oxford University Press, 1990.