Profesor | Gustavo De la Cruz Martínez | lu mi | 17:30 a 19 | O134 |
Profesor | Estefanía Prieto Larios | |||
Ayudante | Andrea Fernanda Muñiz Patiño | ma ju | 17:30 a 18:30 | O221 |
Ayudante | Jorge Yael Martínez Flores | ma ju | 17:30 a 18:30 | |
Ayud. Lab. | Rodrígo Eduardo Colín Rivera | vi | 14 a 16 | Laboratorio de Ciencias de la Computación 1 |
El curso de Inteligencia Artificial presentará las bases teóricas del área haciendo énfasis en su aplicación a la resolución de problemas reales.
Se revisarán de forma general diversas estrategias utilizadas en Inteligencia Artificial, de tal forma que el estudiante tenga las bases para profundizar en estos temas en otras asignaturas optativas.
Se construirán 4 proyectos que permitirán analizar diferentes enfoques de la inteligencia artificial, cada proyecto deberá ser implementado y analizado a manera de artículo.
Introducción a la IA.
Agentes inteligentes.
Introducción a la representación del conocimiento.
Tipos de conocimiento
Conocimiento procedimental - Sistemas basados en reglas
Conocimiento relacional - Solución de problemas mediante búsqueda
Agentes de búsqueda sin información
Búsqueda informada - Heurísticas
A*
Búsquedas entre adversarios
Satisfacción de restricciones
Conocimiento inferible
Conocimiento y razonamiento basado en lógica.
Conocimiento y razonamiento bajo incertidumbre.
Conocimiento heredable.
Redes semánticas
Aprendizaje.
Bibliografía básica
Russell, S, y Norvig, P. Artificial Intelligence: A Modern Approach, 3a. Edición, Prentice Hall, 2009.
Evaluación
Considerando la amplitud del temario es muy importante el trabajo en las ayudantías ya que ahí se realizan actividades que complementan las discusiones de la clase, por lo tanto las actividades y tareas de las ayudantías tienen un valor en la calificación final.
80% Proyectos - 4 proyectos y 4 reportes respectivamente (Dron autónomo, juego entre adversarios, chatbot, aplicación de técnicas de aprendizaje)
20% Actividades y tareas en clases y ayudantías