Profesor | Gustavo De la Cruz Martínez | lu mi vi | 9 a 10 |
Ayudante | Ramsés Antonio López Soto | ma ju | 9 a 10 |
Ayudante | Emmanuel Cruz Hernández | ma ju | 9 a 10 |
Ayud. Lab. | Enrique Ehecatl Hernández Ferreiro | mi | 14 a 16 |
Ayud. Lab. | Yoshua Ian Alfaro Mendoza | mi | 14 a 16 |
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 tres proyectos que permitirán analizar diferentes enfoques de la inteligencia artificial, cada proyecto deberá ser implementado y analizado para identificar las ventajas y desventajas de las diferentes estrategias.
El curso se apoyará en la plataforma de moodle de la Facultad de Ciencias.
Se tendrán dos sesión síncronas (via Zoom) a la semana para trabajar con el profesor (lunes y viernes) y una con el ayudante (martes) en el horario establecido.
La sesión de laboratorio también será síncrona, el día miércoles.
El resto de las actividades serán a través de la plataforma.
La sesión de presentación del curso, será el lunes 14 de febrero de 9 a 10 h.
Podrás ingresar a la sesión a través de esta liga:
https://cuaieed-unam.zoom.us/j/84613907482?pwd=dGFRME80WnZnMW4wZlFySU8veUo4dz09
3 proyectos en equipos acompañados de su reporte en formato de artículo (20 % cada uno)
2 exámenes individuales (10% cada uno)
Tareas (20 %)
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.
Frames.
Redes semánticas.
Aprendizaje.
Russell, S, y Norvig, P. Artificial Intelligence: A Modern Approach, 3a. Edición, Prentice Hall, 2009.