Ciencias de la Computación (plan 1994) 2019-2

Sexto Semestre, Inteligencia Artificial

Curso de Inteligencia Artificial

Semestre 2019-2

Temario general

1.Introducción

2.Búsqueda

·Búsqueda ciega

·Búsqueda informada

3.Búsquedas de adversarios

4.Representación del conocimiento

·Lógica de Primer Orden, Ingeniería del conocimiento

·Encadenamiento hacia atrás y hacia adelante, Control del razonamiento

5.Conocimiento de sentido común

6.Razonamiento no-monotónico

·Herencia, Redes semánticas

·Probabilidad: Redes bayesianas

7.Aprendizaje

·Aprendizaje inductivo

·Árboles de decisión, K-medias

·Aprendizaje con conocimiento previo

8.Visión

·Digitalización y Remoción del ruido.

·Segmentación y la Transformada de Hough.

·Recuperación de información tridimensional. El algoritmo de Waltz.

9.Lenguaje Natural

·Comprensión y generación

·Niveles de análisis lingüístico, métodos probabilísticos

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.
• Nils Nilsson. Inteligencia artificial: una nueva síntesis. McGraw Hill, 2001
• 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 (55%)
• Prácticas (45%)

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