Inteligencia Artificial

cCONTENIDO

Unidad I: Introducción a la Inteligencia Artificial
1.1 Introducción a la Inteligencia Artificial
1.2 Inteligencia, Cerebro Humano y el Conocimiento
1.3 ¿Qué es Inteligencia Artificial? Definiciones.
1.4 Historia de la Inteligencia Artificial
1.5 Inteligencia Artificial y los Modelos Computacionales
Computación de IA
Diferencias con un programa convencional decómputo.
1.5 Problemas y Técnicas de la Inteligencia Artificial
1.6 Estado del Arte de la Inteligencia Artificial (Aplicaciones y Tendencias)
Unidad II: Formas de Representación del Conocimiento
2.1 Definición
Representaciones y Correspondencia
2.2 Clasificación de las Formas de Representación del Conocimiento
2.2.1 Declarativas
Razonamiento Lógico
Tipos Básicos deRazonamientos Lógicos
Razonamiento Deductivo:
Razonamiento Inductivo.
2.2.1.1 Lógica Proposicional
2.2.1.2 Lógica de Predicados (Lógica de Primer Orden, Cálculo de Predicados)
2.2.1.3 Redes Semánticas (RS)
2.2.1.4 Frames (Marcos o Armazones)
Ejemplo de Ranura:
2.2.1.5 Guiones (SCRIPTS)
2.2.2 Procedurales
2.2.2.1 Strips (Sistemas de Planificación)
2.2.2.2 Reglas deProducción
Partes de un Sistema Basado en Reglas:
Ejemplo de Aplicación de las Reglas de Producción:
2.3 Representación con Incertidumbre
Lógicas Modales y los Posibles Mundos
2.4 Ejercicios Propuestos
Unidad III: Métodos de Solución de Problemas
3.1 Introducción
3.2 Como Solucionar el Problema
3.2.1 Definición del Problema
3.2.1.1 Espacio de Búsqueda
3.2.1.2 Tiposde Espacio de Espacios de Búsqueda
3.2.1.3 Representación del Espacio de Búsqueda
3.2.2 Análisis de Problema
3.2.2.1 Tratar de Descomponer el Problema
3.2.2.2 Considerar si se Puede Ignorar o Deshacer Pasos Para la Solución
3.2.2.3 ¿Se Puede Predecir el Universo del Problema?
3.2.2.4 ¿La Mejor Solución o Cualquier Solución Para el Problema?
3.2.2.5 ¿Es Consistente elConocimiento Disponible Para Resolver el Problema?
3.2.2.6 El Papel que Juega el Conocimiento
3.2.2.7 Considerar si se Necesita la Intervención de Una Persona
3.2.3 Aplicar la Mejor Técnica de IA Para Resolver el Problema
3.3 Métodos de Búsqueda Ciega
3.3.1 Primero a lo Ancho
3.3.2 Primero en Profundidad
3.2.3 Búsqueda en Arboles AND/OR (Y/O)
3.3.4 Encadenamiento Hacia delante(Forward Chaining – enfoque guiado por datos)
3.3.5 Encadenamiento Hacia Atrás (Backward Chaining – enfoque guiado por objetivos)
Ejemplo de “Búsqueda: Mundo de los Bloques”
3.4 Búsqueda Heurística
3.4.1 Definición de Heurística
3.4.2 Búsqueda por el Incremento Mayor (Hill Climbing)
3.4.3 Búsqueda por el Mejor Nodo (Best First Search)
3.3.4 Búsqueda Heurística en Arboles AND/OR(AO*)
3.4 Ejercicios Propuestos
Unidad IV: Sistemas Basados en el Conocimiento (Sistemas Expertos)
4.1 Definición de Sistema Experto
4.2 La Base de Conocimiento
4.3 La Máquina de Inferencia
4.4 Experticidad Humana y Artificial
4.5 Programas Convencionales vs Sistemas Expertos
4.6 Requerimientos Para el Uso de los Sistemas Expertos
4.7 Aplicaciones de los SistemasExpertos
4.8 Desarrollo de un Sistema Experto
4.8.1 Etapas del Desarrollo
4.8.2 Adquisición del Conocimiento
4.8.3 Estados en el Desarrollo de un Sistema Experto
4.9 Tratamiento de la Incertidumbre
4.9.1 Fuentes de la Incertidumbre
4.9.2 Representación de la Incertidumbre
Unidad V: Programación Lógica y Conchas Expertas (Expert Shell)
5.1 Introducción al PROLOG
5.2Secciones de un Programa en PROLOG
DOMAINS
PREDICATES
CLAUSES
GOAL
CONSTANTS
5.3 El lenguaje y programación en PROLOG
5.4 Repetición y Recursión
Retroceso Revisitado
Ejercicio
5.5 Sistemas Expertos Programados con PROLOG
5.6 Introducción a ESTA
5.6.1 Usando un Sistema de Concha Experta
5.6.2 Representación del Conocimiento
5.6.2.1 Comentarios
5.6.2.2 Titulo...