Inteligencia Arificial

ASIGNATURA: INTELIGENCIA ARTIFICIAL Código: 33- 505 Régimen cuatrimestral Horas semanales: 4 hs reloj Escuela de Sistemas 2010 FUNDAMENTOS: La evolución de la tecnología en temas como robótica, informática industrial, reconocimiento de imágenes, como así también todos los sistemas de predicción utilizados para datos de procesamiento estadístico y cumplimiento de especificaciones en programas,requieren el manejo de técnicas propias a la inteligencia artificial, por lo que esta materia se hace imprescindible para el profesional de las ciencias informáticas. OBJETIVOS: Impartir los métodos fundamentales para la resolución de los problemas, y dotar al alumno de la capacidad de decisión para optar por las técnicas más adecuadas.

CONTENIDOS MINIMOS - Introducción a la InteligenciaArtificial. - Sistemas de Producción. - Sistemas de representación del conocimiento. - Introducción a la programación en lógica. - Niveles y estructuras de representación del conocimiento. - Sistemas Expertos. - Algoritmos Genéticos. - Inteligencia artificial e inteligencia natural. PROGRAMA ANALITICO Unidad I: Introducción a la Inteligencia Artificial. Historia de la Inteligencia Artificial. Definición yobjetivos científicos y tecnológicos. Las habilidades intelectuales y su reproducción en el computador. Relación con otras ciencias. El enfoque cognitivo: La metáfora del ordenador. Paradigmas de la inteligencia artificial. Aplicaciones a la solución de problemas, deducción mecanizada, traducción automática. Aprendizaje mecánico, sistemas expertos, programación automática y robótica. Problemas yLímites de la Inteligencia Artificial.

Unidad II: Sistemas de Producción. Componentes y funcionamiento. Base de datos global, reglas de producción, sistemas de control. Problemas de la Representación del Conocimiento. Admisibilidad, optimalidad y complejidad computacional de los algoritmos. Aplicaciones a la resolución de problemas combinatorios. Unidad III Sistemas de representación delconocimiento. Reglas de producción, plantillas, marcos de referencia, libretos y redes semánticas. Representación en lógica. Propagación de restricciones. Objetivos conflictuantes y combinaciones de métodos. Unidad IV: Introducción a la programación en lógica. Fundamentos teóricos. Uso de la lógica como lenguaje de programación. Elementos de lógica proposicional y de primer órden: Enfoque sintáctico ysemántico. 10 hs. El lenguaje de la lógica de primer orden. Universo de Hebrand. Método de resolución. Teoría de la sustitución - Propiedades de la sustitución. Teoría de la unificación. Solución de problemas por deducción. Solución por inducción y analogia. Reglas de Mill. Unidad V: Niveles y estructuras de representación del conocimiento. Cláusulas de Horn y resolución unitaria. Predicadosdeterminísticos y no-determinísticos. Técnicas de programación en lógica. La representación de cuantificadores universales. Influencia del orden de los predicados en una conjunción. Aplicación a la construcción de árboles de identificación. Procesamiento del lenguaje natural. Jerarquía de Chomsky. Gramáticas e Isomorfismos. Reglas sintácticas y conocimiento semántico. Unidad VI: Sistemas ExpertosDefiniciones y funciones. Sistemas basados en el conocimiento. Arquitectura - Base de conocimientos y motor de inferencia. Construcción de bases de conocimientos sencillas. Técnicas de metaprogramación. Generación automática de justificaciones y de explicaciones. Problemas de predicción, interpretación, diagnóstico, diseño, planeamiento, monitoreo y control. Aplicaciones prácticas al diagnóstico defallas, al planeamiento de la producción y a la asignación óptima de recursos. Aprendizaje mecánico, aprendizaje autónomo, supervisado y no supervisado. Agentes inteligentes. Modelos modulares y conductistas. Estructura funcional del agente. Base de datos de conocimiento. Planificacion. El modelo expectativa - Valor. Teorías de los agentes inteligentes reactivos. Multi-Agentes.

Unidad VII:...