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UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS
(Universidad del Perú, DECANA DE AMÉRICA)

FACULTAD DE INGENIERIA DE SISTEMAS E INFORMATICA
Escuela Académico Profesional de Ingeniería de Sistemas

SILABO

1. ESPECIFICACIONES GENERALES

Nombre del Curso : INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Código del Curso : 207008
Duración del Curso : 17 semanas
Forma de Dictado : Técnico - experimental
Horassemanales : 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, 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, arquitectura, taxonomía y aplicaciones. Motor de Inferencia. Ingeniería de conocimiento, conceptos, su evolución. CommonKADS. Verificación y validación de sistemas expertos.

3. OBJETIVO GENERALLos 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:

1. Comprender quees la Inteligencia Artificial y la complejidad de sus problemas.

2. Representar y resolver problemas de juego humano - máquina a través de técnicas de búsqueda en un espacio de estado.

3. Diseñar y desarrollar software de juegos inteligentes con interacción hombre-máquina y que usen técnicas de inteligencia artificial.

4. Comprender qué son los sistemas expertos y sabercuándo usarlos.

5. Conocer que es la Ingeniería de Conocimiento y un método para el desarrollo de sistemas basados en el conocimiento

6. Evaluar la calidad de la solución de sistemas expertos.

7. Diseñar y desarrollar sistemas expertos basados en diversos motores de inferencias (métodos de encadenamiento), considerando criterios de calidad.

8. Conocer los conceptos demachine learning y de heurísticas, su importancia y sus aplicaciones en la industria y servicios.

5. CONTENIDO ANALÍTICO POR SEMANAS: (19 de abril 2010)

1º Semana: Clasificación de problemas algorítmicos
Presentación del curso. Clasificación de problemas algorítmicos, problemas P y NP. Problemas de decisión, localización y optimización. Descripción de algunos problemas NP-difícil.Referencias: [4] Capítulo 1, [1] Anexo A.

2º Semana: Fundamentos de la inteligencia artificial
Definición de la Inteligencia Artificial. Máquina inteligente. Diferencia entre sistemas operacionales y sistemas inteligentes. Aplicaciones en la industria y servicios (robótica, planificación, gestión de desperdicios). Test de Turing.
Referencias: [1] Capítulo 1, [2] Capítulo 1,[9] Capítulo 1.

3º Semana: Representación de problemas de juego humano – máquina como búsqueda en un espacio de estado
Definición de problemas de la IA como problemas de búsqueda en un espacio de estado. Representación de problemas de juegos humano – máquina.
Referencias: [1] Capítulos 3, [3] Capítulo 2, [4] Capítulo 3.
1er control de lectura

4º y 5° Semana: Métodos debúsqueda informados
La función evaluadora, métodos que usan información adicional: primero el mejor, ascenso a la colina, A*, ramificación y acotación.
Referencias: [1] Capítulo 4, [2] Capítulo 5, [3] Capítulo 3, [4] Capítulos 5, [9] Capítulos 9

5º y 6° Semana: Métodos de búsqueda para juegos humano-máquina
Algoritmo de juego humano – máquina. Estrategias de juego de máquina: no...
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