Métodos de Inteligencia Artificial


Profesor:

L. Enrique Sucar
esucar (AT) inaoep.mx



Descripción general:

Curso:

Objetivos
Programa
Bibliografía
Políticas



Láminas:

Sesión 1: Introducción [PDF]
Sesión 2: Agentes Inteligentes
[PDF]
Sesión 3: Búsqueda [PDF]
Sesión 4: Agentes basados en conocimiento [PDF]
Sesión 5: Representación en Lógica [PDF]
Sesión 6: Reglas de Producción [PDF]
Sesión 7: Representaciones estructuradas [PDF]
Sesión 8: Representaciones híbridas [PDF]
Sesión 9: Agentes que razonan bajo incertidumbre [PDF]
Sesión 10: Redes bayesianas: part I [PDF]
Sesion 11: Redes bayesianas: parte II [PDF]
Sesion 12: Redes bayesianas: parte III [PDF]

Repaso para Examen Parcial [PDF]

Sesion 13:  Agentes que aprenden [PDF]
Sesion 14: Clasificadores bayesiano [PDF]
Sesión 15: Aprendizaje por refuerzo [PDF]
Sesión 16. Otras técnicas de aprendizaje [PDF]
Sesión 17: Repaso árboles de decisión [PDF]
Sesión 18: Sistemas Multiagentes [PDF]
Sesión 19: Introducción a Visión [PDF]
Sesión 20: Introducción a Robótica [PDF]



Tareas:

Semana 1:
Semana 2: Semana 3: Semana 4: Semana 5: Semana 6: Semana 7: Para la red bayesiana del ejemplo de propagación en árboles (visto en clase), considera que la única evidencia es que comida=insalubre (2do valor):
a) Obten las condiciones iniciales para este caso
b) Realiza el cálculo de probabilidades de las demás variables en la RB mediante el método de propagación en árboles, muestra el procedimiento.

c) Identifica el contorno y la cobija de Markov de cada nodo en esta red bayesiana.

Semana 8: EXAMEN PARCIAL (Martes 15 de Marzo)
Semana 9: Semana 10:
Semana 11:
Semana 12:
Semana 13:
Semana 14:
Semana 15:




Prácticas:

Práctica 1: Agentes basados en conocimiento Práctica 2: Agentes que razonan con incertidumbre Práctica 3: Agentes que aprenden



Ligas de interés:

Project Halo

Artificial Intelligence: A Modern Approach

Base de Conocimiento VIH

Sistemas de Pizarrón:
- Reporte Técnico
- Wikipedia
- Herramienta

Incertidumbre en sistemas expertos:
Redes bayesianas:

- Introducción a Redes Bayesianas (capítulo de libro: Sierra (Ed.), Aprendizaje Automático, Pearson, 2006)

Herramientas:

- Elvira

Libro sobre Visión Computacional:

- Introducción a Visión Computacional