Inteligencia artificial i isc Temario

1.- DATOS DE LA ASIGNATURA

Nombre de la asignatura: Inteligencia artificial I

Carrera: Ingeniería en Sistemas Computacionales

Clave de la asignatura: SCB - 0416

Horas teoría-horas práctica-créditos 4-0-8

2.- HISTORIA DEL PROGRAMA

Lugar y fecha de
Observaciones
elaboración o Participantes
(cambios y justificación)
revisión
Instituto Tecnológico Representantes de la Reunión nacional de
de Toluca del academia de sistemas y evaluación curricular de la
18 al 22 agosto 2003. computación de los carrera de Ingeniería en
Institutos Tecnológicos. Sistemas Computacionales.

Instituto Tecnológico Academia de sistemas y Análisis y enriquecimiento de
de: computación. las propuestas de los
Cd. Madero programas diseñados en la
23 agosto al 7 reunión nacional de
noviembre del 2003 evaluación.

Instituto Tecnológico Comité de consolidación Definición de los programas
de León de la carrera de de estudio de la carrera de
1 al 5 de marzo 2004. Ingeniería en Sistemas Ingeniería en Sistemas
Computacionales. Computacionales.

3.- UBICACIÓN DE LA ASIGNATURA

a). Relación con otras asignaturas del plan de estudio

Anteriores Posteriores
Asignaturas Temas Asignaturas Temas
Teoría de la
computación

Probabilidad y Funciones y
estadística distribuciones
muestrales.
- Variables
aleatorias

b). Aportación de la asignatura al perfil del egresado

• Capacidad de análisis, de desarrollo y de programación de modelos
matemáticos, estadísticos y de simulación.
• Coordina y realiza investigaciones que fortalezcan el desarrollo cultural,
científico y tecnológico.
• Aplica nuevas tecnologías a la solución de problemas de su entorno laboral.
• Desarrolla interfaces hombre-máquina.

4.- OBJETIVO(S) GENERAL(ES) DEL CURSO

El estudiante representará problemas basados en conocimiento en términos
formales y diseñará la solución a problemas típicos de la Inteligencia Artificial
( I.A.).

5.- TEMARIO

Unidad Temas Subtemas
1 Fundamentos. 1.1 El propósito de la IA y su evolución
histórica.
1.2 Las habilidades cognoscitivas según la
psicología. Teorías de la inteligencia
(conductismo, Gardner, .
1.3 El proceso de razonamiento según la
lógica (Axiomas, Teoremas,
demostración).
1.4 El modelo de adquisición del
conocimiento según la filosofía.
1.5 El modelo cognoscitivo.
1.6 El modelo del agente inteligente.
1.7 El papel de la heurística.

2 Representación del 2.1 Mapas conceptuales.
conocimiento y 2.2 Redes semánticas.
razonamiento. 2.3 Razonamiento monótono.
2.4 La lógica de predicados: sintaxis,
semántica, validez e inferencia.
2.5 La demostración y sus métodos.
2.6 El método de Resolución de Robinson
2.7 Conocimiento no-monótono y Otras
lógicas.
2.8 Razonamiento probabilístico.
2.9 Teorema de Bayes.

3 Sistemas de razonamiento 3.1 Reglas de producción.
lógico. 3.2 Sintaxis de las reglas de producción.
- A1 ∧ A2 ... ∧ An => C
- representación objeto-atributo-valor
3.3 Semántica de las reglas de producción
3.3.1 Conocimiento causal.
3.3.2 Conocimiento de diagnóstico.
3.4 Arquitectura de un sistema de
Producción (SP) (ó Sistemas
basados en reglas, SBR).
3.4.1 Hechos.
3.4.2 Base de conocimientos.
3.4.3 Mecanismo de control.
3.5 Ciclo de vida de un sistema de
Producción.

5.- TEMARIO (Continuación)

4 Búsqueda y satisfacción de 4.1 Problemas y Espacios de estados.
restricciones. 4.2 Espacios de estados determinísticos y
espacios no determinísticos.
4.3 Búsqueda sistemática.
4.3.1 Búsqueda de metas a
profundidad.
4.3.2 Búsqueda de metas en anchura
4.3.3 Búsqueda óptima.
4.4 Satisfacción de restricciones.
4.5 Resolución de problemas de juegos.

6.- APRENDIZAJES REQUERIDOS

• Comprensión de las estructuras de control, las listas, árboles, recursividad y
teoría de la probabilidad.

7.- SUGERENCIAS DIDÁCTICAS

• Propiciar la búsqueda y selección de información sobre temas de
inteligencia humana y artificial.
• Organizar exposición de temas por equipo.
• Elaborar un proyecto vinculado a problemas de juegos.
• Propiciar debates sobre temas relacionados, con sesiones de preguntas y
respuestas.
• Propiciar la resolución en conjunto de problemas relacionados con la
materia.
• Utilizar un software para el diseño y análisis de los temas del curso.
• Desarrollar un mapa conceptual sobre inteligencia artificial, donde se
establezcan los conceptos y sus relaciones.

8.- SUGERENCIAS DE EVALUACIÓN

• Desarrollo de proyecto final (informe, presentación y defensa del proyecto).
• Evaluación de informes sobre tareas o trabajos de investigación.
• Evaluación escrita.
• Desempeño y participación en el aula.

9.- UNIDADES DE APRENDIZAJE

UNIDAD 1.- Fundamentos.

Objetivo Fuentes de
Actividades de Aprendizaje
Educacional Información
El estudiante • Buscar y seleccionar información sobre 1, 2, 3, 4
conocerá las formas las teorías de la inteligencia humana.
de representación • Discutir en grupo, las diferentes teorías
simbólicas y su de la inteligencia humana.
aplicación. • Buscar información sobre los modelos
de adquisición del conocimiento.
• Discutir en grupo las diferencias de los
modelos de adquisición del
conocimiento.
• Discutir en grupo, las diferentes
manifestaciones de la inteligencia
humana.

UNIDAD 2.- Representación del conocimiento y razonamiento.

Objetivo Fuentes de
Aplicará las técnicas • Buscar información sobre las formas de 1, 3, 6, 7
de representación representación del conocimiento.
basadas en lógica de • Diseñar la representación de algún
predicados y sus concepto, a través de una forma de
reglas de inferencia, representación del conocimiento.
en la solución de • Realizar la representación de frases del
problemas. lenguaje natural en términos de
predicados.
• Buscar información sobre los elementos
de un sistema axiomático.
• Discutir las reglas de inferencia válidas
en una lógica de predicados.
• Buscar información sobre demostración
y equivalencia lógica.
• Discutir los conceptos de demostración
y equivalencia lógica.
• Buscar información sobre el método de
resolución y unificación.
• Exponer en clase el método de
resolución y unificación.

• Buscar información sobre incertidumbre,
imprecisión y subjetividad.
• Discutir en grupo ejemplos de
conocimiento incierto, impreciso y
subjetivo.
• Realizar un modelo de red bayesiana a
un problema de diagnóstico.

UNIDAD 3.- Sistemas de razonamiento lógico.

Objetivo Fuentes de
Aplicará la • Buscar información sobre la sintaxis y
representación semántica de un sistema de producción
basada en reglas de (SP).
producción, en la • Discutir en grupo, conocimiento causal y
solución de conocimiento de diagnóstico.
problemas basados • Diseñar la solución a un problema
en conocimiento. propuesto utilizando la metodología de
sistemas basados en conocimiento.
• Implementar el diseño de la solución de
un problema utilizando una herramienta
de programación simbólica.
• Discutir en grupo los resultados de la
implementación.

UNIDAD 4.- Búsqueda y satisfacción de restricciones.

Objetivo Fuentes de
Aplicará técnicas • Describir gráficamente problemas en
sistemáticas básicas términos de espacios de estados
de profundidad y (problema de misioneros y caníbales,
anchura en la problemas de juego entre dos
solución de adversarios, etc).
problemas de • Buscar información sobre los métodos
búsqueda de metas. de búsqueda sistemática básica: a
profundidad y anchura.
• Discutir en grupo los algoritmos de los
métodos de búsqueda sistemática
básica: a profundidad y anchura.

• Buscar información sobre los métodos
de búsqueda óptima: funciones de
evaluación, funciones de costo y
heurísticas.
• Discutir en grupo los algoritmos de los
métodos de búsqueda óptima: funciones
evaluación, funciones de costo y
heurísticas.
• Realizar un proyecto para resolver un
problema de un juego clásico (gato,
damas chinas, misioneros y caníbales,
etc), empleando un método de búsqueda
óptima.

10. FUENTES DE INFORMACIÓN

1. Mocker Robert J. Dologite D.G. Knowledge-based Systems: An
introducction to expert systems. MacMillan, 1992.
2. Lógica matemática. Suppes, ed. Reverté, 1988.
3. José Cuena. Lógica informática. 2ª. Edición, 1986, México:
Alianza Editorial, S.A., Madrid, 1985.
4. Stuart Russell, P eter Norvig.
Inteligencia Artificial (Un enfoque moderno). Prentice Hall, 1995
http://aima.cs.berkeley.edu/
5. Neil C. Rowe. Artificial Intelligence through Prolog. Prentice Hall, 1988.
6. Joseph Giarratano, Gary Riley. Sistemas expertos, principios y
programación (CLIPS). México: International Thompson Editores, 3ª.
Edición, 1996.
7. Elaine Rich, Kevin Knight. Inteligencia Artificial.McGraw-Hill, 2da. Ed.
1994.
8. Gregorio Fernández Fernández.
Universidad Politécnica de Madrid. Escuela Técnica Superior de
Ingenieros de Telecomunicación.
Departamento de Ingeniería de Sistemas Telemáticos.
Grupo de Sistemas Inteligentes.
http://turing.gsi.dit.upm.es/~gfer/ssii/rcsi/
9. Notas sobre mapas conceptuales:
http://profesor.sis.uia.mx/aveleyra/comunica/mmps/mapasconceptuales.
htm

11. PRÁCTICAS

Unidad Práctica

1 1 Desarrollar un mapa conceptual sobre inteligencia artificial,
donde se establezcan los conceptos y sus relaciones .

2 Desarrollar los métodos de búsqueda en profundidad y en
anchura en un grafo dirigido. Por ejemplo, usar un mapa de
carreteras e ir de una ciudad a otra.

3 Resolver problemas de juegos clásicos de la IA, empleando
un lenguaje simbólico: gato, damas chinas, el agente
viajero, misioneros y caníbales, el problema de las jarras.
(Si se emplea Jess, se pueden implementar en el algún sitio
servidor WEB).

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