Introduccion a la inteligencia artificial

Fundamentos de Inteligencia Artificial
(Representación de Conocimiento)
E. Morales/L.E. Sucar CCC, INAOE

Objetivos
Identificar los componentes para representar el conocimiento en una aplicación, utilizar una o varias de las técnicas de representación que sean más adecuadas, y decidir sobre los mecanismos de inferencia y control

Temario
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. Introducción a laInteligencia Artificial Introducc. Representación Conocimiento* Búsqueda* Lógica* Reglas de producción* Objetos estructurados* Representaciones Híbridas

Temario
8. Inteligencia artificial distribuida 9. Modelos cualitativos* 10.Razonamiento temporal 11.Representación de Incertidumbre * 12.Adquisición de conocimiento y aprendizaje 13.Ontologías 14.Desarrollos recientes y tendencias futuras

MapaConceptual del Curso
Ontología es una Clásica Identificar tipo Lógica Reglas es una es una es una Representación Redes Semánticas Frames/objetos tipo es una Alternativa es una Basadas en aprendizaje es una Híbrida decidir Cualitativa Temporal Control resolver Mecanismo inferencia

aplicar Representación de Conocimiento Diseñar

Técnicas de Representación e Inferencia tipo

Manejo deintercertidumbre

Estrategias de control tipo tipo tipo DAI Capas

Pizarrón

Problema

Evaluación
1. Representación del problema para cada una de las técnicas marcadas con “*” (30%) 2. Examen a mediados del curso (30%) 3. Participación en grupos de discusión y presentación artículos en equipo (10%) 4. Realización de un proyecto resolviendo el problema planteado (30%)

Proyecto Final
1. Entregarun documento, en formato de artículo técnico, que contenga (por lo menos) las siguientes secciones: a) El problema a resolver y las principales carácterísticas del mismo. b) Qué elementos están considerando en la representación del problema c) Qué técnica(s) de representación y qué método(s) de inferencia (y control), y porqué?

Proyecto Final
d) Mostrar los resultados obtenidos y analizarlose) Hacer una breve análisis de las ventajas/desventajas de la representación y método de inferencia utilizado f) Dar conclusiones e ideas de posibles extensiones

Proyecto Final
2. Realizar una implementación que resuelve su problema (en cualquier lenguaje): a) Entregar listado de código junto con manual de usuario b) Mandar ejecutable 3. Hacer una presentación breve que explique el punto (1)y los resultados obtenidos

Bibliografía
Texto: Lucas, P. y Van der Gaag, L. Principles of Expert Systems. Addison Wesley, 1991. Russel, S., Norvig, P., Artificial Intelligence: A Modern Approach, Prentice-Hall, 1995.

Consulta

Bibliografía

1. Brachman, R y Levesque, H. Readings in Knowledge Representation. Morgan Kaufmann, 1985. 2. Jackson, P. Introduction to Expert Systems.Addison-Wesley, 1990 (2a. edición). 3. Winston, P., Artificial Intelligence. AddisonWesley (Tercera Edición) 1992. 4. Shapiro, S.C. Encyclopedia of Artificial Intelligence. Wiley, New York (segunda edición), 1992.

Inteligencia Artificial
“... diseño de sistemas inteligentes, es decir, que exhiben características que asociamos con la inteligencia humana entender lenguaje natural, aprendizaje,razonamiento, etc.” [Feigenbaum].

Inteligencia Artificial
“... programar computadoras para que realicen tareas que actualmente son hechas mejor por los seres humanos, ..., aprendizaje perceptual, organización de la memoria, razonamiento” [Jackson].

Inteligencia Artificial
“... hacer computadoras más útiles y entender los principios que hacen posible la inteligencia” [Winston].

InteligenciaArtificial
“... es un campo de la ciencia y de la ingeniería que se ocupa de la comprensión a través de la computadora de lo que comunmente llamamos comportamiento inteligente y de la creación de herramientas que exhiben tal comportamiento” [Shapiro].

Inteligencia Artificial
Dos aspectos básicos: 1. Entender y modelar sistemas “inteligentes” (ciencia) 2. Construir máquinas “inteligentes”...