Download - Inteligencia Artificial
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Escuela Informática
Guía de Estudio
Nombre de la asignatura : Inteligencia Artificial
Carga académica : 3 créditos
Modalidad : Semipresencial
Clave : INF-333
Pre-requisito : INF- 319
Fecha de elaboración : Mayo, 2009
Responsable de elaboración : Lic. José Uribe
Revisión : Lic. Martha Escaño
Directora de Producción de Medios
: Lic. José Uribe
Director Escuela de Informática
Modificaciones
1ª: Fecha: Responsable: ____________________
2ª: Fecha: ______________ Responsable: ____________________
3ª:Fecha: ______________ Responsable: ____________________
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*Guía en Proceso de Revisión
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Saludos del Presidente del Consejo
El Modelo Educativo de Unicaribe (MEDUC), fundamentado en una
educación abierta y a distancia, demanda el uso de diversas herramientas
para el aprendizaje, principalmente para estimular y orientar el estudio
independiente. Esta guía de estudio es una de esas herramientas. No tiene
pretensiones de sustituir al docente, sino de complementar su labor. La guía
de estudio tampoco limita el espacio de búsqueda del estudiante, sino que
le sirve de apoyo en esa búsqueda y le facilita el acceso al conocimiento a
partir de un conjunto de actividades que le propone. Por esta razón,
considero que la implementación de este instrumento será de gran ayuda
para el y la estudiante y contribuirá a un aprendizaje de mayor calidad.
Dr. José Andrés Aybar Sánchez
Presidente del Consejo
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Saludos a los Estudiantes
Esta Guía de Estudio de la asignatura Inteligencia Artificial, se ha
elaborado pensando en ustedes, estudiantes de UNICARIBE. He tratado de
organizar actividades con sus orientaciones para facilitar el aprendizaje en
la metodología semipresencial y a distancia. Es necesario entender que este
documento solo puede convertirse en una Guía para el aprendizaje, si es
asumido como tal por ustedes.
Para lograr los aprendizajes esperados es obligatoria la realización de las
actividades indicadas en el desarrollo de esta guía, para lo cual se requiere
del manejo de las fuentes que se recomiendan en el programa de la
asignatura y en cada una de las unidades.
Lic. José Uribe
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Índice Págs.
Saludos Presidente del Consejo…………………………………….…………2
Saludos a los Estudiantes……………………………………………………..3
Índice………………………………………………………………………….4
Característica de la Guía……………………………………………………...6
Descripción de la Materia…………………………………………………… 7
Justificación…………………………………………………………………..7
Objetivo Generales……………………………………………………………8
Habilidades y Destrezas que se logran con la materia………………………..9
Relación con las demás Materias……………………………………………..10
Contenidos……………………………………………………………………10
Unidad 1. UNIDAD I: Pensamiento Humano e Inteligencia Artificial
Propósitos Específicos……………………………………………………….11
Contenidos…………………………………………………………………...11
Actividad Preliminar…………………………………………………………12
Actividad para el Aprendizaje………………………………………………..13
Actividades Complementaria…………………………………………………14
UNIDAD II: Pensamiento Humano e Inteligencia Artificial
Propósitos Específicos…………………………………………………………15
Contenidos……………………………………………………………………..15
Actividad preliminar……………………………………………………………16
Actividad para el Aprendizaje………………………………………………….17
Actividades Complementarias………………………………………………….18
UNIDAD III: Agentes y Búsquedas inteligentes
Propósitos Específicos…………………………………………………………..19
Contenidos………………………………………………………………………19
Actividad preliminar…………………………………………………………….20
Actividad para el Aprendizaje…………………………………………………..21
Actividades Complementarias…………………………………………………..22
Unidad 2. UNIDAD IV: Robótica
Propósitos Específicos…………………………………………………………..23
Contenidos………………………………………………………………………23
Actividad preliminar…………………………………………………………….24
Actividad para el Aprendizaje…………………………………………………..25
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Actividades Complementarias…………………………………………………..26
UNIDAD V: Redes Neuronales
Propósitos Específicos…………………………………………………………..27
Contenidos………………………………………………………………………27
Actividad preliminar…………………………………………………………….28
Actividad para el Aprendizaje…………………………………………………..29
Actividades Complementarias…………………………………………………..30
Programación…………………………………………………………………….31
Metodología……………………………………………………………………...32
Tutoría en un Campo Virtual…………………………………………………….32
Bibliografía Básica…………………………………………………………….…33
Bibliografía Complementaria…………………………………………………….33
Prácticas…………………………………………………………………………..34
Autoevaluación…………………………………………………………………...35
Anexo: Programa INF-333 ……………………………………………………...36
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Caracterización de la Guía
Esta Guía de Estudio está dirigida a los y las estudiantes de UNICARIBE
que cursan la asignatura Inteligencia Artificial. Su propósito es ayudar en
el proceso de aprendizaje, mediante la organización y orientación de
actividades que propicien aprendizajes significativos. No sustituye al
docente-acompañante, a los libros ni al programa, sino que se convierte en
una herramienta al servicio de éstos.
La Guía está organizada por unidades de acuerdo con el programa de la
asignatura. En cada unidad se incluyen las siguientes secciones:
Propósitos Específicos
Contenidos
Actividades Preliminares
Actividades de Aprendizaje
Actividades Complementarias
En este documento se presenta, además, una programación de los
encuentros, la descripción de la metodología para desarrollar los
encuentros, una bibliografía básica y una complementaria para toda la
asignatura, las practicas y una autoevaluación.
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Descripción de la materia
En la materia de Inteligencia Artificial (clave INF-333) se tratan los conceptos
fundamentales sobre el área de inteligencia artificial. Se estudian los conceptos,
tecnologías, herramientas y los campos de aplicación concernientes a la misma. Durante
el desarrollo de la asignatura los conceptos teóricos son enfocados hacia la resolución
de problemas del mundo real.
Con este fin se tratarán con mayor detalle la resolución general de problemas y las
técnicas de representación del conocimiento, las cuales subyacen, de una u otra forma,
en las diferentes aplicaciones de la IA. De esta manera se verá especialmente el
desarrollo de sistemas de producción basados en reglas que proporcionan una manera
diferente a la algorítmica a la hora de resolver un problema.
Justificación
El comportamiento humano, el desarrollo tecnológico y los distintos tópicos de cómo
pueden ser afectadas las sociedades por el uso de las computadoras; es posible
reafirmar las ideas sobre ese tema; probablemente sea necesario consolidar juicios y
crear otros. Lo primero que debemos considerar es la Inteligencia Artificial (IA) y la
controversia sobre si las computadoras se pueden programar para pensar y aprender.
Hoy día no existe una actividad humana que no haya sido influenciada por los avances
en la informática. Pero aun no se ha llegado a una idea fija de lo positivo y lo negativo,
pues muchos efectos adversos se atribuyen a los sistemas de comunicación. Las
computadoras son objetos inanimados, y quienes las manejan somos los seres humanos;
y es la computadora la que es culpada injustamente, en vez de culpar un mal diseño de
sistemas, de lo cual es culpable el ser humano.
Es preciso tocar temas como: robótica, redes neuronales, motores de inferencia y otros
que son afluentes de la Inteligencia artificial, para que los estudiantes de informática y
computación puedan tener los conceptos generales sobre los mismos.
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Normalmente el estudiante que inicia en la carrera de informática no ha tenido nunca
contacto con el área, los términos del lenguaje informático y quizás algunos, no han
visto o encendido nunca un computador. Debido a esto, se elaboro esta guía de estudio,
con una serie de temas y ejercicios de enseñanza-aprendizaje.
El estudiante esta encargado de construir su conocimiento teniendo como recursos la
bibliografía básica y complementaria, tutoriales, apuntes colgados en el campus virtual
y los ejercicios que se asignarán durante el transcurso de la asignatura para alcanzar un
aprendizaje a partir de una sucesión de experiencias que permitan contrastar sus propias
ideas y modificar los conocimientos iniciales. Por el contrario, el profesor dirige el
proceso de aprendizaje planificando actividades que despierten el interés del estudiante
así como motivarle durante todo el trayecto.
Es difícil establecer un patrón de enseñanza común para todos los estudiantes ya que
cada uno asimila las ideas y las enlaza según la destreza y rapidez del ritmo propio para
captar las ideas.
Esta guía está diseñada para que el estudiante aprenda a su ritmo, pero en el transcurso
de la misma se asignarán trabajos, que deben ser entregados en la fecha establecida por
el profesor.
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Objetivo General
Que el estudiante adquiera los conocimientos sobre Inteligencia Artificial y
las diferentes áreas que la componen para aplicar estos conocimientos a la
resolución de problemas durante su ejercicio profesional.
Habilidades y destrezas que se lograrán con la materia
Conocer la naturaleza de la IA.
Estudiar las diferentes áreas de la inteligencia artificial.
Conocer diferente formas para representar el conocimiento.
Comprender los principales algoritmos de búsqueda y los problemas
que se pueden resolver con los mismos.
Aprender a crear Sistemas Expertos utilizando CLIPS.
Aprender la estructura y el funcionamiento de las redes neuronales.
Aprender a crear Algoritmos genéticos.
Comprender los conceptos fundamentales de la robótica.
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Relación con las demás materias
La materia Inteligencia Artificial se imparte en el octavo cuatrimestre del programa de
la carrera de informática, consta de 3 créditos (2 teóricos y 1 práctico).
Al impartirse esta asignatura en el décimo primer cuatrimestre, debe asumirse que la
misma es pre-requisito obligatorio de las demás asignaturas del área de conocimiento
especializado de la carrera y que serán estudiadas con posterioridad a ella, ver tabla 1.
Materia Cuatrimestre Créditos
Seminario de informática Duodécimo 4
Tabla 1. Materias relacionadas con Inteligencia Artificial
Contenido
En esta sección se detalla el programa de clase para la materia Inteligencia Artificial. El
programa está organizado en cinco unidades. En la primera unidad se estudian los
conceptos fundamentales sobre inteligencia artificial.
En la segunda unidad se tratan los conceptos sobre sistemas basados en conocimiento;
la tercera unidad esta dedicada al estudio de los Agentes y la búsqueda inteligente para
resolver problemas; la cuarta unidad esta dedicada exclusivamente al estudio de la
Robótica y por último, la quinta unidad se analizan y estudian las redes neuronales, sus
conceptos, fundamentos, estructura y áreas de aplicación.
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Unidad 1. Pensamiento Humano e Inteligencia Artificial
En esta unidad proporciona una descripción de las disciplinas de la inteligencia
artificial. Se introducen los tópicos de los sistemas inteligentes y demuestra el alcance
de sus aplicaciones en problemas del mundo real. Además, se motiva al estudio y
aprendizaje de la materia Inteligencia Artificial.
1.1 Propósitos Específicos:
1.1.1 Introducir al estudio de la Inteligencia Artificial (I.A.)
1.1.2 Conocer los avances que se han logrados.
1.1.3 Estudiar las disciplinas o áreas de la IA.
1.1.4 Comprender los campos de aplicación de la IA.
1.2 Contenidos
1.2.1 Evolución de la computación
1.2.2 Concepto de inteligencia Artificial.
1.2.3 Disciplinas de la Inteligencia Artificial.
1.2.4 Breve historia de la Inteligencia Artificial.
1.2.5 Características para la realización de sistemas inteligentes.
1.2.6 Lenguajes de programación para Inteligencia Artificial.
1.2.7 Arquitectura para máquinas de inteligencia artificial.
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1.3 Actividad preliminar:
1.3.1 Investigar en qué consiste el Test de Turing.
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1.4 Actividades para el aprendizaje:
1.4.1 Lectura del capítulo 1 de la bibliografía básica: Russell, Stuart y Norving, Peter:
Inteligencia Artificial: Un enfoque moderno, Pearson, Prentice Hall, Mexico, 2da
Edición, 2004.
Lectura del capítulo 1 de la bibliografía básica: Nilsson, Nils J.: Inteligencia artificial:
Una nueva síntesis, McGraw-Hill, Madrid, 2001
Lectura del capítulo 1 de la bibliografía básica: Konar, Amit: Artificial Intelligence and
Soft Computing: Behavioral and Cognitive Modeling of the Human Brain.
1.4.2 Una vez finalizadas las lecturas, realice las siguientes actividades:
1. Hacer un resumen de los siguientes conceptos:
IA Robótica Reconocimiento de voz
Razonamiento Búsqueda inteligente Lógica difusa
Programación lógica Redes neuronales Algoritmos genéticos
Sistemas expertos Agentes Computación distribuida
2. Explique las disciplinas de las cuales surge la inteligencia artificial.
3. Explique cada una de las áreas de aplicación de la IA.
4. Hacer un resumen de la historia de la IA.
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1.5 Actividades complementarias:
1.5.1 Nombre algunos lenguajes de programación para IA.
1.5.2 Determinar el estado inicial, estado final y los movimientos permitidos para el
problema de los misioneros y los caníbales descrito a continuación:
Hay tres misioneros, tres caníbales y un bote en la orilla izquierda del río. Se
necesita transportar las seis personas a la otra orilla utilizando el bote. En el bote
solo caben dos personas y por lo menos una persona debería traer el bote de
vuelta. Si el número de caníbales supera al número de misioneros en cualquiera de
los dos lados, ellos se comerán a los misioneros.
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Unidad 2. Sistemas basados en Conocimiento
En esta unidad se estudian los conceptos básicos de los sistemas basados en
conocimiento, su arquitectura, sus partes y los campos de aplicación. Además, se
aprende a construir sistemas expertos utilizando la herramienta CLIPS.
2.1 Propósitos Específicos:
2.1.1 Estudiar los conceptos fundamentales de los Sistemas Expertos.
2.1.2 Comprender la estructura de los sistemas expertos.
2.1.3 Evaluar y analizar los sistemas basados en el conocimiento.
2.1.4 Aprender a construir sistemas expertos con CLIPS.
2.2 Contenidos
2.2.1 Sistemas basados en conocimiento.
2.2.2 Motor de inferencia.
2.2.3 Base de hechos
2.2.4 Base de conocimientos.
2.2.5 Diseño de Sistemas Expertos.
2.2.6 CLIPS.
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2.3 Actividad preliminar:
2.3.1 Descargar e instalar Clips.
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2.4 Actividades para el aprendizaje:
2.4.1 Lectura del capítulo 1 de la bibliografía complementaria: Giarratano, Joseph y
Riley, Gary: Sistemas expertos: Principios y programación.
Lectura del capítulo 17 de la bibliografía básica: Nilsson, Nils J.: Inteligencia
artificial: Una nueva síntesis, McGraw-Hill, Madrid, 2001
2.4.2 Una vez finalizadas la lectura, realice las siguientes actividades:
1. Hacer un resumen de los siguientes conceptos:
Sistema experto Base de conocimiento Mecanismo de
inferencia
Reglas Procesador cognitivo Sistema de producción
Reglas de producción
2. Explique las ventajas y las desventajas de los sistemas expertos
3. Explique las características de los sistemas expertos.
4. Mencione las principales aplicaciones de los sistemas expertos.
5. Explique las características de los lenguajes, interfaces y herramientas mas
populares para desarrollar sistemas expertos.
6. Mencione y explique los elementos de un sistema experto.
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2.5 Actividades complementarias:
2.5.1 Elabore 5 reglas heurísticas del tipo SI… ENTONCES para planificar la
inscripción de las materias de un cuatrimestre.
2.5.2 Elabore 5 reglas heurísticas del tipo SI… ENTONCES para inscribir una materia.
2.5.3 Cargar y ejecutar el Sistema experto Animal.clp que viene en los ejemplos de
CLIPS.
2.5.4 Explicar el funcionamiento del sistema experto del punto anterior.
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Unidad 3. Agentes y Búsquedas inteligentes
En esta unidad se estudian los agentes y sistemas multiagentes y la resolución de
problemas mediante algoritmos de búsqueda. Se estudiará la plataforma JADE y las
diferentes metodologías que existen para construir Agentes. Además se estudiaran los
algoritmos de búsquedas más comunes y los problemas que pueden resolver.
3.1 Propósitos Específicos:
3.1.1 Comprender el concepto de agente de software.
3.1.2 Estudiar la arquitectura de los agentes.
3.1.3 Estudiar las metodologías para el desarrollo de agentes.
3.1.4 Aprender a resolver problemas mediante búsquedas.
3.1.5 Estudiar los algoritmos de búsqueda más populares.
3.1.6 Estudiar los algoritmos genéticos.
3.2 Contenidos
3.2.1 Concepto de agente.
3.2.1.1 Agentes y Sistemas multiagentes.
3.2.1.2 Arquitectura de los agentes.
3.2.1.3 Metodologías de desarrollo de agentes.
3.2.2 Búsqueda
3.2.2.1 Tipos de búsquedas
3.2.2.2 Algoritmos de búsquedas
3.2.3 Algoritmos genéticos.
3.2.3.1 Estructura de los algoritmos genéticos
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3.3 Actividad preliminar:
3.3.1 Descargar e instalar Jade de la siguiente dirección URL: http://jade.tilab.com/
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3.4 Actividades para el aprendizaje:
3.4.1 Lectura del capítulo 2, 3 y 4 de la bibliografía básica: Russell, Stuart y Norving,
Peter: Inteligencia Artificial: Un enfoque moderno, Pearson, Prentice Hall, Mexico, 2da
Edición, 2004
Lectura de los capítulos 2, 4, 9, 23, 24 y 25 de la bibliografía básica: Nilsson, Nils J.:
Inteligencia artificial: Una nueva síntesis, McGraw-Hill, Madrid, 2001
Lectura de los capítulos 4 y 15 de la bibliografía básica: Konar, Amit: Artificial
Intelligence and Soft Computing: Behavioral and Cognitive Modeling of the Human
Brain.
3.4.2 Una vez finalizadas las lecturas, realice las siguientes actividades:
1. Explique el funcionamiento del algoritmo búsqueda “A*”.
2. Explique el funcionamiento del algoritmo búsqueda “primero el mejor”.
3. Explique el funcionamiento del algoritmo “ascensión de colinas”.
4. Explique el funcionamiento del algoritmo “temple-simulado”.
5. Explique el funcionamiento del algoritmo búsqueda “con vuelta atrás”.
6. Explique el funcionamiento del algoritmo búsqueda “arco consistente”.
7. Explique el funcionamiento del algoritmo MiniMAX”.
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3.5 Actividades complementarias:
3.5.1 Explique para qué sirve la plataforma JADE.
3.5.2 Elabore o busque un manual de instalación y configuración de JADE.
3.5.3 Explique los pasos para construir agentes utilizando JADE.
3.5.4 Elaborar un algoritmo genético simple para resolver un problema de su interés
particular.
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Unidad 3. Robótica
En esta unidad se estudia la robótica, sus antecedentes históricos, el Hardware y el
software para la creación de robots, los campos o áreas donde se implementa la
robótica.
4.1 Propósitos Específicos:
4.1.1 Estudiar y comprender los fundamentos de la robótica.
4.1.2 Estudiar los tipos de hardware utilizados por los robots.
4.1.3 Analizar los diferentes tipos de Robot
4.1.4 Estudiar los lenguajes utilizados para la robótica.
4.2 Contenidos
4.2.1 Introducción.
4.2.2 antecedentes históricos.
4.2.3 Tipos de Hardware
4.2.3.1 Sensores.
4.2.3.2Efectores.
4.2.4 Percepción.
4.2.5 Movimientos.
4.2.6 Arquitectura de software para robótica.
4.2.7 Dominio de aplicación de la robótica.
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4.3 Actividad preliminar:
4.3.1 Investigar sobre los tipos de robot más populares.
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4.4 Actividades para el aprendizaje:
4.4.1 Lectura del capítulo 25 de la bibliografía básica: Russell, Stuart y Norving, Peter:
Inteligencia Artificial: Un enfoque moderno, Pearson, Prentice Hall, Mexico, 2da
Edición, 2004
4.4.2 Una vez finalizadas las lecturas, realice las siguientes actividades:
1. Hacer un resumen de los siguientes conceptos:
Robots Sensores Efectores
Manipuladores Móviles Humanoides
Sensores pasivos Sensores activos Sensor de sonar
Sensor Táctiles Sensores de imagen Sensores perceptores
2. Explique los factores que deben ser monitoreado y controlados.
3. Explique cómo se puede calcular la varianza de costo.
4. Explique en qué consiste un gráfico de Pareto.
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4.5 Actividades complementarias:
4.5.1 Elabore una propuesta de proyecto para construir un robot que podría ser aplicado
a resolver un problema particular.
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Unidad 5. Redes Neuronales.
En esta unidad se estudian las redes neuronales, su estructura, los tipos de problemas
que podrían resolver o las áreas donde se podrían aplicar. También, se analiza su
funcionamiento.
5.1 Propósitos Específicos:
5.1.1 Estudiar los conceptos básicos de las redes neuronales.
5.1.2 Analizar su estructura y funcionamiento.
5.1.3 Comprender los campos de aplicación de las redes neuronales.
5.2 Contenidos
5.2.1 Introducción.
5.2.2 Concepto de Red Neuronal.
5.2.3 Antecedentes Históricos.
5.2.4 Estructura de una red Neuronal.
5.2.5 Funcionamiento de una red Neuronal.
5.2.6 Tipos de Redes Neuronales.
5.2.7 Aplicaciones de la Red Neuronal.
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5.3 Actividad preliminar:
5.3.1 Leer el artículo que se encuentra en la siguiente dirección URL:
http://www.elguille.info/colabora/puntoNET/jlopezi_RedNeuronal.htm
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5.4 Actividades para el aprendizaje:
5.4.1 Lectura del capítulo 3 de la bibliografía básica: Nilsson, Nils J.: Inteligencia
artificial: Una nueva síntesis, McGraw-Hill, Madrid, 2001
Lectura del capítulo 5 de la bibliografía básica: Graubard, Stephen R.: El nuevo debate
sobre la inteligencia artificial, Gedisa, Madrid, 1999
5.4.2 Una vez finalizadas las lecturas, realice las siguientes actividades:
1. Hacer un resumen de los siguientes conceptos:
Perceptrón Axón Dendrita
Adalines Neurona Redes neuronales
Peso Retropropagación
2. Explique los factores que deben ser monitoreado y controlados.
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5.5 Actividades complementarias:
5.5.1 Codificar en VB.NET el ejemplo de Red Neuronal del artículo de la actividad
preliminar.
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Programación
Inteligencia Artificial es una materia mensual que consta de 3 créditos: 2 de teoría y 1
de práctica. Un crédito equivale a 10 horas de estudio (García Aretio, 1997), lo que
implica unas 30 horas de estudio en total a lo largo de los 5 encuentros semanales para
la materia.
Se puede ver la programación de los encuentros en la tabla 2. Cada encuentro consta de
4 horas continuas y se divide en 3 horas para la exposición de la teoría y 1 hora,
aproximadamente, para la práctica, que se solapa con el estudio de la teoría (para
aprovechar mejor los conocimientos impartidos).
Teo
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Encuentro 1 2 3 4 5
Horas 3 2 2 3 3
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Desarrollo del trabajo Final
Tabla 2. Programación de los encuentros
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Metodología
Investigación
Exposición de los contenidos teóricos por parte de los estudiantes.
Para cada encuentro los estudiantes deben haber leído previamente el material de la
bibliografía básica. Se harán exámenes cortos de control de lectura al inicio de la clase,
y / o de retroalimentación al final de la clase.
Durante los encuentros se reforzarán los conceptos leídos por el estudiante y se
realizarán algunos ejemplos. Se fomentará la participación de los estudiantes mediante
la realización de preguntas y ejercicios en clase que serán planteados por el docente.
Tutoría virtual a través del campus virtual www.unicaribe.net
Análisis de información accesible en Internet.
Asignación de trabajos prácticos para ser realizados fuera de los encuentros.
Prácticas en el laboratorio de cómputo.
Presentación de un trabajo final, incluyendo todos los temas especificados en el
contenido descrito anteriormente.
Tutoría en el campus virtual
El acceso se realiza a través del enlace www.unicaribe.net.
A cada estudiante se le asignará un Usuario y una Clave particular para acceder al
campus, para esto el estudiante necesitará una cuenta de correo electrónico.
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Bibliografía Básica
En el caso de una materia como Inteligencia Artificial, existe una gran variedad de
libros que pueden ser elegidos para el estudio de la misma. En esta asignatura en
concreto, han primado los aspectos metodológicos, que imponen la utilización de un
libro en la enseñanza a distancia (EAD) fácil de “digerir” por el lector, y por ello el libro
de texto escogido es el siguiente:
Russell, Stuart y Norving, Peter: Inteligencia
Artificial: Un enfoque moderno, Pearson, Prentice
Hall, Mexico, 2da
Edición, 2004
Este libro trata de manera clara la mayoría de los
temas del programa de clase. Este libro contiene
muchos ejemplos que ayudan a entender la teoría.
Es un libro fácil de entender y los ejemplos son
ilustrados y resueltos paso a paso, el único
inconveniente que ofrece este libro es que está
editado en inglés.
Bibliografía complementaria
Giarratano, Joseph y Riley, Gary: Sistemas expertos: Principios y programación,
Thomson, Mexico, 2001
Nilsson, Nils J.: Inteligencia artificial: Una nueva síntesis, McGraw-Hill, Madrid,
2001.
Konar, Amit: Artificial Intelligence and Soft Computing: Behavioral and
Cognitive Modeling of the Human Brain, CRC, USA, 2000
Graubard, Stephen R.: El nuevo debate sobre la inteligencia artificial, Gedisa,
Madrid, 1999
Rich, Elaine y Kright, Kevin: Inteligencia Artificial, McGraw-Hill, México, 2da
Edición, 1994.
Negrete, José: De la filosofía a la inteligencia artificial, MEGABYTE
Moyne, John A.: LISP, MEGABYTE
MCCLOY, D.: Robótica, Una introducción, MEGABYTE
Checkland, Peter: Pensamiento de sistemas, MEGABYTE
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Prácticas
La materia requiere la presentación de un trabajo final que deberá ser entregado en el
quinto encuentro. El enunciado del mismo será dictado por el docente de la materia y
estará disponible en el campus virtual, además del trabajo final, en cada encuentro se
asignarán prácticas para ser realizadas fuera de clase y que ayudan a estimular y
desarrollar el proceso de aprendizaje.
Las prácticas deben ser entregada en la fecha especificada y aquellos estudiantes que no
cumplan con este requisito, podrán presentarla más tarde, pero solo se evaluara la
misma con un sesenta por ciento de su valor (60%).
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Auto Evaluación
Materia: Inteligencia Artificial
Clave: INF-333
Nombre completo:
1. Interés demostrado: Lectura (seleccione el que mejor aplique)
He leído y estudiado plenamente todos los documentos de la materia
(programa, guía y materiales bibliográficos de la asignatura)
He leído “someramente” los documentos
No he leído aun los documentos
2. Trabajos prácticos
Nombre de la práctica Problemas /
dificultad
Fecha entrega
3. Calificación del aprendizaje y desempeño en la materia según la siguiente
escala: (1-Muy bueno 2-Bueno 3-Aceptable 4-Regular)
Interés demostrado:
Participación:
Trabajos prácticos:
4. Observación
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Escuela de Informática
Programa de Asignatura
Nombre de la asignatura : Inteligencia Artificial
Carga académica : 3 créditos
Modalidad : Semi-Presencial
Clave : INF-333
Pre-requisito : INF-319
Fecha de elaboración : Septiembre, 2001
Responsable de elaboración : Lic. Rafael Alexis Arias
Presentado a : Lic. José Alberto Uribe
Director Escuela de Informática
Modificaciones:
1ª: Fecha: Abril, 2009___ Responsable: José Alberto Uribe_______
2ª: Fecha : ____________ Responsable: ______________________
3ª: Fecha : ____________ Responsable: ______________________
CONTENIDO:
Justificación
Propósitos
Contenido de unidades
Metodología
Evaluación
Bibliografía
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1. JUSTIFICACIÓN
La asignatura Inteligencia Artificial propicia el desarrollo de una visión conceptual
sobre el comportamiento humano, el desarrollo tecnológico y los distintos tópicos de
cómo pueden ser afectadas las sociedades por el uso de las computadoras. Es posible
reafirmar las ideas sobre ese tema; probablemente sea necesario consolidar juicios y
crear otros. Lo primero que debemos considerar es la Inteligencia Artificial (IA) y la
controversia sobre si las computadoras se pueden programar para pensar y aprender.
Hoy día no existe una actividad humana que no haya sido influenciada por los avances
en la informática. Pero aun no se ha llegado a una idea fija de lo positivo y lo negativo,
pues muchos efectos adversos se atribuyen a los sistemas de comunicación. Las
computadoras son objetos inanimados, y quienes las manejan somos los seres humanos;
y es la computadora la que es culpada injustamente, en vez de culpar un mal diseño de
sistemas, de lo cual es culpable el ser humano.
Es preciso tocar temas como robóticos, redes neuronales, motores de inferencia y otros
que son afluentes de la Inteligencia artificial, para que los estudiantes de informática y
computación puedan tener los principios de estos conceptos.
2. PROPOSITOS
2.1 Generales
Desarrollar una visión conceptual sobre la Inteligencia Artificial, sus puntos positivos
y negativos, sus avances y la función que cumple hoy día.
3. CONTENIDOS
Unidad1. Pensamiento Humano e Inteligencia Artificial
Objetivos Específicos:
Introducir al estudio de la Inteligencia Artificial (I.A.)
Conocer los avances que se han logrados.
Estudiar las disciplinas o áreas de la IA.
Comprender los campos de aplicación de la IA.
Contenido
3.1. Evolución de la computación
3.2. Concepto de inteligencia Artificial.
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3.3. Disciplinas de la Inteligencia Artificial.
3.4. Breve historia de la Inteligencia Artificial.
3.5. Características para la realización de sistemas inteligentes.
3.6. Lenguajes de programación para Inteligencia Artificial.
3.7. Arquitectura para máquinas de inteligencia artificial.
Unidad 2. Sistemas basados en Conocimiento.
Objetivos Específicos:
Estudiar los conceptos fundamentales de los Sistemas Expertos.
Comprender la estructura de los sistemas expertos.
Evaluar y analizar los sistemas basados en el conocimiento.
Aprender a construir sistemas expertos con CLIPS.
Contenido
3.8. Sistemas basados en conocimiento.
3.9. Motor de inferencia.
3.10. Base de hechos
3.11. Base de conocimientos.
3.12. Diseño de Sistemas Expertos.
3.13. CLIPS.
Unidad 3. Agentes y Búsquedas inteligentes
Objetivos Específicos:
Comprender el concepto de agente de software.
Estudiar la arquitectura de los agentes.
Estudiar las metodologías para el desarrollo de agentes.
Estudiar los algoritmos de búsqueda más populares.
Aprender a resolver problemas mediante búsquedas.
Estudiar los algoritmos genéticos.
Contenido
3.14. Concepto de agente.
3.14.1. Agentes y Sistemas multiagentes.
3.14.2. Arquitectura de los agentes.
3.14.3. Metodologías de desarrollo de agentes.
3.15. Búsqueda
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3.15.1. Tipos de búsquedas
3.15.2. Algoritmos de búsquedas
3.16. Algoritmos genéticos.
3.16.1. Estructura de los algoritmos genéticos
Unidad 4. Robótica
Objetivos Específicos:
Estudiar y comprender los fundamentos de la robótica.
Estudiar los tipos de hardware utilizados por los robots.
Analizar los diferentes tipos de Robot
Estudiar los lenguajes utilizados para la robótica.
Contenido
3.17. Introducción.
3.18. antecedentes históricos.
3.19. Tipos de Hardware
3.19.1. Sensores.
3.19.2. Efectores.
3.20. Percepción.
3.21. Movimientos.
3.22. Arquitectura de software para robótica.
3.23. Dominio de aplicación de la robótica.
Unidad 5. Redes neuronales.
Objetivos Específicos:
Estudiar los conceptos básicos de las redes neuronales.
Analizar su estructura y funcionamiento.
Comprender los campos de aplicación de las redes neuronales.
Contenido
3.24. Introducción.
3.25. Concepto de Red Neuronal.
3.26. Antecedentes Históricos.
3.27. Estructura de una red Neuronal.
3.28. Funcionamiento de una red Neuronal.
3.29. Tipos de Redes Neuronales.
3.30. Aplicaciones de la Red Neuronal.
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4. METODOLÓGIA
Investigación
Cátedras
Exposiciones en el Aula
Presentación de un trabajo final, incluyendo todos los temas especificados en el
contenido descrito anteriormente.
5. EVALUACIÓN
Cada estudiante será evaluado durante todo el proceso de aprendizaje, en los 5
encuentros presenciales con el facilitador y sus compañeros estudiantes, así como en las
jornadas de estudio individual y grupal de manera independiente donde no estará el
profesor.
Valor por Encuentro
Aspecto a Evaluar Definición 1er. 2do. 3er. 4to. 5to.
A. Posesión de los recursos
y materiales de la
asignatura.
Posesión de los recursos y
materiales propios de la asignatura
(Guía, programa, libros de texto,
otros).
3
B. Desempeño en el
desarrollo del tema de la
unidad.
Preparación previa de los
contenidos a desarrollar en la
unidad, apoyado en la guía de
estudio.
Calidad de los aportes mediante:
desarrollo de la guía de estudio,
informes de lecturas, prácticas,
análisis de casos, otros.
8
6
6
6
4
C. Integración al trabajo
grupal.
Nivel de integración en el análisis
de los contenidos de la unidad,
mediante debates de opiniones,
elaboración de gráficos, mapas
conceptuales, presentaciones,
investigaciones, entre otros.
4
2 4 4
D. Dominio del tema
anterior.
Demostración de las competencias
desarrolladas en la unidad anterior,
mediante, guía de preguntas,
lluvias de ideas, interrogatorio,
discusión grupal, práctica, síntesis
de lo aprendido, análisis de caso,
entre otras actividades.
6 6
E. Auto evaluación y
coevaluación.
Apreciación crítica del trabajo
propio y por los demás miembros
del grupo.
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G. Cumplimiento de las
tareas asignadas de forma
individual o grupal.
Realización de los trabajos
asignados fuera del aula, de
acuerdo a los criterios establecidos,
desarrollo de la guía de estudio,
foros de debates en la Web,
análisis de casos, elaboración de
proyectos, entre otros.
4 4
I. Comprobación parcial
de los aprendizajes
acumulados
Demostración de las competencias
desarrolladas en encuentros
anteriores a través de prueba
escrita o práctica individual de los
contenidos abordados hasta el
tercer encuentro.
10
J. Competencias propias
de la asignatura.
Demostración del dominio de los
propósitos de las diferentes
unidades, por medio de evaluación
integradora prevista en la guía de
estudio u otro medio a considerar.
6
K. Resultado del trabajo de
investigación o práctica
final individual:
i. Desarrollo de trabajos de
investigación o práctica
individual de forma escrita.
ii. Dominio de los
contenidos
Cumplimiento con los requisitos
de elaboración de acuerdo a las
características propias del tipo de
trabajo de investigación o práctica
final. Calidad en la elaboración de
los contenidos y cumplimiento de
los requisitos de forma.
Dominio de los contenidos del
trabajo de investigación o práctica
final, a través de una confrontación
de ideas, presentación individual,
preguntas sobre el tema, entre
otras.
8
7
L. Desarrollo de actitudes
y valores propuestos en la
asignatura.
Demostración en su
comportamiento, re juicios y
análisis de posesión de valores y
actitudes buscadas.
P. Registro de asistencia
Registro diario de la asistencia,
tardanzas y permanencia del
estudiante en el salón de clase.
Puntuación total
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6. BIBLIOGRAFÍA
Giarratano, Joseph y Riley, Gary: Sistemas expertos: Principios y programación,
Thomson, Mexico, 2001
Nilsson, Nils J.: Inteligencia artificial: Una nueva síntesis, McGraw-Hill, Madrid,
2001.
Konar, Amit: Artificial Intelligence and Soft Computing: Behavioral and Cognitive
Modeling of the Human Brain, CRC, USA, 2000
Graubard, Stephen R.: El nuevo debate sobre la inteligencia artificial, Gedisa,
Madrid, 1999
Rich, Elaine y Kright, Kevin: Inteligencia Artificial, McGraw-Hill, México, 2da Edición,
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Negrete, José: De la filosofía a la inteligencia artificial, MEGABYTE
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