Teniendo en cuenta los condicionantes mencionados en el anterior capitulo, el programa de la asignatura Inteligencia Artificial (IA) incluye las siguientes unidades temáticas representadas por módulo:
2.1 CONTENIDO TEMÁTICO PRINCIPAL
2.1.1 Módulo 1. Conceptos Básicos sobre Inteligencia Artificial (IA) [8 horas]Objetivo: El alumno comprenderá los orígenes, tendencias de uso y el futuro de la IA; para establecer las bases formales sobre las cuales apoyar el resto de los conceptos de esta disciplina.
1.1. Definiciones [2 horas]
1.2. Fundamentos [2 horas]
1.3. Resumen Histórico [1 hora]
1.4. Sistemas Basados en Conocimiento [1 hora]
1.5. Futuro de la IA [2 horas]
Recomendaciones: Considerar el uso de dinámicas de clase que permitan la apertura mental hacia el tipo de conceptos que se utilizan en la IA. Tarea: Investigar sobre la historia de la IA.
2.1.2 Módulo 2. Redes Semánticas y la Representación del Conocimiento [8 horas] Objetivo: El alumno comprenderá que uno de los principales desafíos de la IA, es la representación óptima del conocimiento: mismo que frecuentemente se representa por medio de redes semánticas.
2.1. Definiciones de Conocimiento [2 horas]
2.2. Redes Semánticas [3 horas]
2.3. Métodos de Descripción y Pareamiento (MDP) [1 hora]
2.4. Otras técnicas de Representación del Conocimiento [2 horas]
Recomendaciones: Es importante revivir el concepto de Tipo de Datos Abstracto (TDA), las Estructuras de Datos y el Desarrollo de Algoritmos. Principalmente los TDA: grafo y árbol. Tarea: Ejercitar con algunas representaciones simples.
2.1.3 Módulo 3. Técnicas para Enfrentar los Problemas [9 horas]Objetivo: Aplicar diferentes estrategias para enfrentar problemas concretos.
3.1. Definiciones [1 hora]
3.2. Tipos de problemas [2 horas]
3.3. Métodos de resolución [5 horas]
3.4. Verificación de restricciones [1 hora]
Recomendaciones: Revivir situaciones cotidianas que podrían ayudar comprender mejor los principios para enfrentar problemas. Tareas: resolución de problemas clásicos y cotidianos. Al final del módulo 3, se recomienda aplicar un examen parcial.
2.1.4 Módulo 4. Técnicas de Búsqueda [9 horas] Objetivo: El alumno comprenderá que todo algoritmo inteligente se basa en una búsqueda dentro de un espacio de estados que describen a un problema determinado. Asimismo, se aplicarán algunas de las técnicas de búsqueda más conocidas.
4.1. Definiciones [2 horas]
4.2. Búsquedas Exhaustivas [4 horas]
4.3. Búsquedas Heurísticas [3 horas]
Recomendaciones: Revivir situaciones cotidianas podría ayudar comprender mejor los principios para realizar búsquedas. La implementación de algunos algoritmos de búsqueda reforzará el aprendizaje en esta sección. Tarea: Implementación de algún algoritmo de búsqueda no implementado en clase.
2.1.5 Módulo 5. Planificación [7 horas] Objetivo: El alumno comprenderá la importancia y los principios de planificación, así como la aplicación de algunas técnicas para lograr una planificación efectiva.
5.1. Definición [2 hora]
5.2. Principios y Técnicas para la Planificación [3 horas]
5.3. Ejemplos de Planificación [2 horas]
Recomendaciones: Planificar sobre actividades cotidianas para mejorar la comprensión. Tarea: hacer la planificación de algunas actividades cotidianas.
Al final del módulo 5, se recomienda el segundo examen parcial.
2.1.6 Módulo 6. Técnicas Softcomputing [8 horas] Objetivo: El alumno comprenderá los diferentes paradigmas de la IA que pueden utilizarse en la resolución de problemas no-convencionales que normalmente debe enfrentar esta disciplina.
6.1. Sistemas Expertos [2 horas]
6.2. Redes Neuronales Artificiales [2 horas]
6.3. Lógica Difusa [2 horas]
6.4. Algoritmos Genéticos [2 horas]
Recomendaciones: Hacer una revisión de los diferentes paradigmas de la IA, así como algunos ejemplos funcionales. Tarea: Investigar y Exponer sobre el estado del arte de algunas técnicas de Softcomputing.
2.1.7 Módulo 7. Vertientes de la IA [10 horas] Objetivo: El alumno comprenderá las diferentes vertientes de la IA, con el objeto de establecer los principios y bases de creatividad que exige la IA.
7.1. Agentes [2 horas]
7.2. Robótica [2 horas]
7.3. En la educación [2 horas]
7.4. Procesamiento de Lenguaje Natural [2 horas]
7.5. Percepción-Acción (Sistemas Reactivos) [2 horas]
Recomendaciones: Hacer una revisión de los diferentes vertientes de la IA, así como algunos ejemplos funcionales. Tarea: Investigación sobre el estado del arte de algunas vertientes de la IA, y finalmente se realizara una autoevaluación del alumno.
2.2 METODOLOGÍA DEL CURSO
- Sesiones teóricas
- Prácticas de laboratorio
2.3 EVALUACIÓN
20% Exámenes Parciales
10% Tareas de Investigación y Exposiciones
70% Proyectos de Laboratorio
Duración del curso
60 horas
Comercio Electrónico
Proyecto de Alex Amon
