1. ESPECIFICACIONES GENERALES

• Nombre del Curso : INTELIGENCIA ARTIFICIAL inteligencia artificial hugo vega
• Código del Curso : 207008
• Duración del Curso : 17 semanas
• Forma de Dictado : Técnico - experimental
• Horas semanales : Teoría: 3h – Laboratorio: 2h
• Naturaleza : Formación profesional
• Número de créditos : Cuatro (04)
• Prerrequisitos : 205007 – Investigación Operativa I
• Semestre académico : 2010 – 2
• Coordinador : David Mauricio
• Profesores : David Mauricio, Rolando Maguiña, Hugo Vega, Ana Huayna

2. SUMILLA

La Inteligencia Artificial, conceptos, paradigmas y aplicaciones en la industria y servicios. Representación del conocimiento. Representación de problemas de IA como búsqueda en el espacio de estado. Métodos de búsqueda ciegos e informados. Juegos inteligentes hombre-máquina. Sistemas Expertos e ingeniería de conocimiento.

3. OBJETIVO GENERAL

Los estudiantes adquirirán conocimientos del área de Inteligencia Artificial en general y desarrollarán aspectos básicos en el desarrollo de juegos inteligentes y de sistemas expertos, y su aplicación en la resolución de problemas inteligentes en los sectores de la industria y de servicios.

4. OBJETIVOS ESPECÍFICOS

Al terminar el curso el alumno será capaz de:

• •  Comprender que es la Inteligencia Artificial y la complejidad de sus problemas.
• •  Representar y resolver problemas de juego humano - máquina a través de técnicas de búsqueda en un espacio de estado.
• •  Diseñar y desarrollar software de juegos inteligentes con interacción hombre-máquina y que usen técnicas de inteligencia artificial.
• •  Comprender qué son los sistemas expertos y saber cuándo usarlos.
• •  Conocer que es la Ingeniería de Conocimiento y un método para el desarrollo de sistemas basados en el conocimiento
• •  Evaluar la calidad de la solución de sistemas expertos.
• •  Diseñar y desarrollar sistemas expertos basados en diversos motores de inferencias (métodos de encadenamiento y redes neuronales artificiales), considerando criterios de calidad.
• •  Conocer los conceptos de machine learning, su importancia y sus aplicaciones en la industria y servicios.
• •  Conocer los conceptos de heurísticas y meta-heurísticas, su importancia y sus aplicaciones en la industria y servicios.

Semanas	Descripcion	Teoria (descarga)	Laboratorios
17º Semana	Resolucion del examen final

6. METODOLOGÍA

El curso se desarrolla a través de actividades teórico – prácticas, dando énfasis a aplicaciones en la industria y servicios. Los estudiantes, organizados en grupos de 3 estudiantes, desarrollarán dos trabajos computacionales.

7. EVALUACIÓN

El Promedio Final (PF) se determina de la forma siguiente:

PF = 0.025(CL1 + CL2 + CL3 + CL4) + 0.075(TB1 + TB2) + 0.15*LA + 0,30*EA + 0,30*EB

Donde:
CLx: Controles de Lecturas (CL1, CL2, CL3 y CL4)
TB1: Trabajo Grupal (Juegos Inteligentes Hombre – Máquina)
TB2: Trabajo Grupal (Sistemas Expertos)
EA: Examen Parcial
EB: Examen Final
LA: Laboratorio

8. BIBLIOGRAFÍA

• STUART, RUSSELL; PETER, NORVIG: 1996 Inteligencia artificial, un enfoque moderno. Ed Prentice Hall. ISBN 0-13-103805-2

• PATRICK, WINSTON: 1984 Inteligencia Artificial. Ed. Addison-Wesley ISBN 0-201-51876-7

• ELAINE, RICH: 1988 Inteligencia Artificial. Ed McGraw-Hill ISBN 0-07-450364-2

• DAVID, MAURICIO: 2000 Apuntes de Inteligencia Artificial.

• BONIFACIO, MARTIN; ALFREDO, SANZ: 2002 Redes Neuronales y Sistemas Difusos. Ed. Alfaomega
  ISBN 84-7897-466-0

• GIARRATANO RILEY: 2001 Sistemas Expertos, principios y programación. Ed. Ciencias Thomson
  ISBN 970-686-059-2