inteligencia artificial

UNIVERSIDAD DEL CARIBE

Vicerrectoría de Desarrollo

Dirección Producción de Medios

para el Aprendizaje

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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


Contenidos………………………………………………………………………23






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UNIDAD V: Redes Neuronales


Contenidos………………………………………………………………………27




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.


2.1.1 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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2.3.1 Descargar e instalar Clips.




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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:


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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2.5.1 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.


3.1.1 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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3.3.1 Descargar e instalar Jade de la siguiente dirección URL: http://jade.tilab.com/




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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.


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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3.5.1 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.


4.1.1 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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4.3.1 Investigar sobre los tipos de robot más populares.




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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



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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4.5.1 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.


5.1.1 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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5.3.1 Leer el artículo que se encuentra en la siguiente dirección URL:

http://www.elguille.info/colabora/puntoNET/jlopezi_RedNeuronal.htm

http://www.elguille.info/colabora/puntoNET/jlopezi_RedNeuronal.htm




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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



Perceptrón Axón Dendrita

Adalines Neurona Redes neuronales

Peso Retropropagación

2. Explique los factores que deben ser monitoreado y controlados.




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5.5.1 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

ría

Encuentro 1 2 3 4 5

Horas 3 2 2 3 3

Tem

a

Fundam

ento

s de

Inte

ligen

cia

Art

ific

ial

Sis

tem

as

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tes

y

Búsq

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Robóti

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Red

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nal

es

Prá

ctic

a

Horas 1 2 2 1 1

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.

http://www.unicaribe.net/




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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

Septiembre, 2001




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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.


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


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


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.


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.

2




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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

15 18 20 20

27




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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,

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

inteligencia artificial

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