1. ESPECIFICACIONES GENERALES
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- 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 : TeorÃa: 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 ingenierÃa 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 ESPECÃFICOS
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 IngenierÃa 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 heurÃsticas y meta-heurÃsticas, su importancia y sus aplicaciones en la industria y servicios.
Semanas |
Descripcion |
Teoria (descarga) |
Laboratorios |
17º Semana |
Resolucion del examen final |
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6. METODOLOGÃA
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. BIBLIOGRAFÃA
- 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
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