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CARRERA DE INGENIERÍA DE SISTEMAS

SÍLABO INTELIGENCIA ARTIFICIAL
I.

INFORMACIÓN GENERAL
ÁREA O CARRERA : Ingeniería de Sistemas
CÓDIGO
: DA72
CURSO
: Inteligencia Artificial
CICLO
: VII
SEMESTRE
: 2015-01
PRERREQUISITO : DA62
CRÉDITOS
: 04
SEMANAS
: 17
HORAS
: 05 (HT: 03 / HP: 02)
HORAS TOTALES : 85
EQUIPO DOCENTE: Víctor Alfredo Briceño Sánchez

II.

VISIÓN Y MISIÓN DE LA UNIVERSIDAD:VISIÓN:

Ser reconocida por su alta calidad académica, comprometida con la investigación, el
desarrollo sostenible y acreditado internacionalmente.

MISIÓN:

Formamos integralmente personas como agentes de cambio comprometidas con el
desarrollo sostenible a través de la investigación, propuestas educativas innovadoras y altos
estándares de calidad.

III.

INTRODUCCIÓN
La Asignatura de InteligenciaArtificial es de carácter teórico práctica y pertenece al área de
formación profesional de especialidad y el curso está estudia la teoría y la aplicación de
técnicas de solución de problemas inspirada en la inteligencia natural humana. Se basa en el
procesamiento simbólico del conocimiento para aproximar y replicar procesos como la
percepción, raciocinio, aprendizaje, evolución y adaptación con el fin deformular aplicaciones
inteligentes como la toma de decisiones, optimización, reconocimiento de patrones y
aprendizaje, entre otros.

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CARRERA DE INGENIERÍA DE SISTEMAS

El conocimiento de los conceptos fundamentales de IA permite dotar al estudiante de
capacidades necesarias para formular soluciones computacionales inteligentes a problemas
complejos.
Las técnicas más estudiadas en IA sonAgentes Inteligentes, Aprendizaje de Máquina, Redes
Neuronales, entre otros.

IV.

LOGRO DEL CURSO

Al final del curso, el estudiante construye un proyecto como alternativa de solución a un
problema identificado por él mismo en su entorno utilizando como herramienta la
Inteligencia Artificial, con responsabilidad.

COMPETENCIA
Innovación
V.

UNIDADES DE APRENDIZAJE

UNIDAD Nº: 1 Información del curso yconocimientos clásicos de Inteligencia Artificial
LOGRO
Al finalizar la unidad, el estudiante explica algunos de los conceptos clásicos de la inteligencia
artificial y ejemplos relacionados a estos.
TEMARIO
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Presentación del sílabo por competencias.
Conceptos y fundamentos de la IA.
Técnicas de IA más usadas.
Lenguajes de programación en IA
Formulación del Proyecto
El AgenteInteligente.
La estructura de los agentes.
Conceptos del agente solucionador de problemas.
Buscando soluciones.
Estrategias de búsqueda.
Desarrollo de un agente inteligente.

HORA(S) / SEMANA(S)
15 h
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UNIDAD Nº: 2 Aprendizaje de Máquina las bases
LOGRO
Al finalizar la unidad, el estudiante aplica aprendizaje de máquina usando ejemplos
relacionados brindadospor el docente.
TEMARIO
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Introducción.
Aprendizaje Supervisado (Regresión).
Regresión Lineal (Una Variable)
Regresión Lineal (Multiples Variables)
Aprendizaje Supervisado (Clasificación) 

Regresión Logística
Regularización

Aplicaciones y Ejercicios usando Matlab u Octave.

HORA(S) / SEMANA(S)
20 h

UNIDAD Nº: 3 Redes Neuronales
LOGRO
Al finalizar la unidad, el estudianteanaliza las diferencias y similitudes existentes entre las
técnicas de aprendizaje de máquinas y las redes neuronales, usando ejemplos proporcionados
por el docente.
TEMARIO
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¿Qué es una Red Neuronal?

Componentes de una Red Neuronal.
Ejemplos e Intuición de una Red Neuronal.
Construcción de bloques de alimentación adelantada.
Función de Costo.
Propagación hacia atrás.
Aplicaciones yEjercicios usando Matlab u Octave.

HORA(S) / SEMANA(S)
15 h

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UNIDAD Nº: 4 Consejos y Diseño en aprendizaje de Máquina
LOGRO
Al finalizar la unidad, el estudiante diseña un clasificador de correo basura aplicando
conceptos de aprendizaje de máquina y usando la herramienta Octave.

TEMARIO
 Consejos para aplicar Aprendizaje de Máquinas.
 Diseño de Sistemas en...