Ciencias de la Computación (plan 1994) 2013-1

Sexto Semestre, Inteligencia Artificial

Temario general

1. Introducción

2. Agentes

3. Búsqueda

3.1 Búsqueda ciega

3.2 Búsqueda informada

3.3 Búsqueda de adversarios

4. Representación del conocimiento

4.1Lógica de Primer Orden

4.2 Inferencia en la Lógica de Primer Orden

4.3 Encadenamiento hacia atrás y hacia adelante

4.4 Control del razonamiento

4.5 Representación del tiempo

5. Conocimiento de sentido común

6. Razonamiento no-monotónico

6.1 Herencia

6.2 Redes semánticas

6.3 Probabilidad

7. Aprendizaje

7.1 Aprendizaje por descubrimiento.

7.2 Aprendizaje inductivo

7.3 Árboles de decisión

7.4 K-medias

7.5 Aprendizaje con conocimiento previo

8. Visión

8.1 Digitalización.

8.2 Procesamiento de bajo nivel. Remoción del ruido.

8.3 Segmentación y la transformada de Hough.

8.4 Recuperación de información tridimensional. El algoritmo de Waltz.

9. Lenguaje Natural

9.1 Comprensión y generación

9.2 Diccionario y morfología

9.3 Sintaxis y análisis gramatical.

9.4 Semántica y significado.

Bibliografía básica

• Russell, Stuart J. and Peter Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach 3^a edición Prentice Hall, 2009
• Russell, Stuart J. and Peter Norvig, Inteligencia Artificial: Un enfoque moderno Madrid: Pearson Educación, 2^a edición 2004

Adicional

• Ginsberg, M., Essentials of Artificial Intelligence, Morgan Kaufmann Publishers Inc., 1993.
• Dean, T., James Allen, Yiannis Aloimonos Artificial intelligence : theory and practice The Benjamin/Cummings Publishing Co., 1995.
• Rich, E.; Knight, K., Artificial Intelligence, Second Edition, McGraw Hill Book Company, 1991.

Evaluación

• Tres exámenes (33.33%)
• Tareas quincenales (33.33%)
• Tres prácticas, dos con Prolog (33.33%)

No hay reposiciones. Las fechas de entrega (hora y día) son estrictas. Las tareas son trababjo individual y se evalúan como exámenes.