UNIVERSIDAD AUTONOMA DE BAJA CALIFORNIACOORDINACIÓN DE FORMACIÓN BÁSICA

COORDINACIÓN DE FORMACIÓN PROFESIONAL Y VINCULACIÓN UNIVERSITARIAPROGRAMA DE UNIDAD DE APRENDIZAJE HOMOLOGADO

l. DATOS DE IDENTIFICACIÓN

1. Unidad académica (s): CAMPUS ENSENADA: F ACULTAD DE INGENIERÍA, ARQUITECTURA yDISEÑO, FACULTAD DE INGENIERÍA y NEGOCIOS SAN QUINTÍNCAMPUS MEXICALI: F ACULTAD DE INGENIERÍA, ESCUELA DE INGENIERÍAy NEGOCIOS GUADALUPE VICTORIACAMPUS TIJUANA: FACULTAD DE CIENCIAS QUÍMICAS E INGENIERÍA,FACULTAD DE INGENIERÍA Y NEGOCIOS

2. Programa (s) de estudio: (Técnico, Licenciatura (s)): INGENIERÍA EN COMPUTACIÓN 3. Vigencia del plan: 2009-2

4. Nombre de la unidad de aprendizaje ---=I.::..:.n.:..:te.::..:.li:.Q.ge.:..:n.:..:c.:..:ia.:....:A:...::rt:....:.l=·fi:....:.c.::..:.ia::..l 5. Clave: 12107

HT: 2 HPC: HCL: HE 2 CR 66.HC: 2 HL:

7. Etapa de formación a la que pertenece: ~D~i~sc~ip~l~in~ar~i'!:!a _

Obligatoria x _ Optativa _8. Carácter de la unidad de aprendizaje:

9. Requisitos para cursar la unidad de aprendizaje: Ninguna

1"

Firmas Hornologadas

Fecha de elaboración: Revisión Ma

Formuló:

Juan Ramón Castro RodríguezJuan Pablo Alvarado Magaña

VO.BoQ. Noerní Hemández HemándezCargo: Sub directora Facultad de Ciencias

Vo. BoM.I. Joel Melchor Ojeda RuizCargo: Subdirector Facultad de In enierí

VO.BoM.e. Lizzette Velasco AulcyCargo: Subdirectora Facultad de Ingeniería y Negocios San Ouintín (San Ouintín)

VO.BoDra. Ana María Vázquez Espj ozCargo: Subdirectora Escuela de In en' ía

\.INIYERSIOADAlITOHOMAUNIVERSIDAD AUTONOMA DE ~ CAl.IFORtM

DE BAJA CALIFORNIAUNIVERSIDAOAUTONOMA

DE BAJA CALIfORNIA

FACULTAD DEINGENIERIAFACULTAD DE INGENIERJA,

ARQUITECTURA Y DISENO FAaI..1'ADDECIENCIAIENSENADA, B.C. OlÍIICAIU'GBIEfW.

II. PROPÓSITO GENERAL DEL CURSO

La finalidad es dar al alumno una visión amplia de lo que es la Inteligencia Artificial, introduciéndolo en los métodos y técnicas aplicadas, así como de las filosofías y líneas de investigación que hay actualmente. Generar en el alumno el interés en el desarrollo de sistemas computacionales que emulen la inteligencia humana. Esta materia es obligatoria y se encuentra en la etapa disciplinaria.

III. COMPETENCIA (S) DEL CURSO

Implementar soluciones a problemas que involucran toma de decisiones para eficientizar y automatizar procesos, seleccionando el tipo de representación del conocimiento, mecanismos de inferencia y control.

IV. EVIDENCIA(S) DE DESEMPEÑO

Desarrollo de un prototipo de un sistema que utilice representación del conocimiento, mecanismos de inferencia y control.

V. DESARROLLO POR UNIDADES

UNIDAD I: Introducción a la inteligencia artificial COMPETENCIA:

- Definir los conceptos que engloba la inteligencia humana. - Realizar un análisis crítico del estado del arte de la Inteligencia artificial en base a las diferentes filosofías, tendencias,

problemáticas y herramientas involucradas. CONTENIDO

DURACION (06 HORAS) HC: 03, HT: 0, HL: 0 1.1 Qué es la inteligencia artificial (IA)? 1.2 Fundamentos de la IA 1.3 Historia de la IA 1.4 Problemas de la IA 1.5 Lenguajes de Programación para IA

V. DESARROLLO POR UNIDADES

UNIDAD II: Búsqueda COMPETENCIA:.

- Conocer las técnicas más representativas de búsqueda no informada en un espacio de estados (en profundidad, en anchura y sus variantes), y saber analizar su eficiencia en tiempo y espacio.

- Analizar las características de un problema dado y determinar si es susceptible de ser resuelto mediante técnicas de búsqueda. Decidir en base a criterios racionales la técnica más apropiada para resolverlo y saber aplicarla.

CONTENIDO

DURACION (10 HORAS) HC: 4, HT: 0, HL: 6 2.1 Definición de Problemas, espacios problema y búsqueda. 2.2 Estrategias de control 2.3 Búsqueda heurística 2.4 Teoría de juegos

V. DESARROLLO POR UNIDADES

UNIDAD III: Reglas de producción COMPETENCIA:

- Entender la utilidad de la representación del conocimiento basada en reglas y los sistemas de producción. - Aplicar los aspectos de representación basada en la lógica y mecanismos de inferencia, mediante técnicas y herramientas de programación lógica

CONTENIDO

DURACION (10 HORAS) HC: 4, HT: 0, HL: 6 3.1 Problema de la representación del conocimiento 3.2 Representación del conocimiento mediante reglas de producción 3.3 Razonamiento aproximado

V. DESARROLLO POR UNIDADES

UNIDAD IV: Objetos estructurados

COMPETENCIA:

- Entender la necesidad de otras representaciones estructuradas de conocimiento. - Saber analizar y seleccionar de entre los modelos básicos de representación del conocimiento y sus mecanismos de inferencia asociados cuál es el más

apropiado para desarrollar un sistema inteligente. CONTENIDO

DURACION (6 HORAS) HC: 3, HT: 0, HL: 3 4.1 Introducción 4.2 Grafos 4.3 Redes semánticas 4.4 Marcos

V. DESARROLLO POR UNIDADES

UNIDAD V: Métodos híbridos COMPETENCIA:.

- Conocer la representación del conocimiento basada en el cálculo de situaciones con interacción. - Aplicarla en la resolución de problemas de planificación sencillos

CONTENIDO

DURACION (6 HORAS) HC: 2, HT: , HL: 4 5.1 Introducción 5.2 Híbridos externos 5.3 Híbridos internos

V. DESARROLLO POR UNIDADES

UNIDAD VI: Arquitectura de control COMPETENCIA:

- Conocer la representación de una arquitectura de control genérica. - Conocer los fundamentos, necesidad y utilidad de agentes capaces de aprender - Aplicarla en la resolución de problemas de planificación sencillos con agentes

CONTENIDO

DURACION (10 HORAS) HC: 3, HT: 0, HL: 7 6.1 Introducción 6.2 Arquitectura de pizarrón 6.3 Arquitectura de capas 6.4 Inteligencia Artificial Distribuida

V. DESARROLLO POR UNIDADES

UNIDAD VII: Incertidumbre y sistemas no monotónicos COMPETENCIA:

- Comprensión de los principios fundamentales de los sistemas con incertidumbre, así como al uso de herramientas que faciliten la aplicación de dicho conocimiento para el desarrollo de sistemas inteligentes para aplicaciones tecnológicas diversas.

- Entender las técnicas básicas de aprendizaje automático CONTENIDO

DURACION (12 HORAS) HC: 4, HT: 0, HL: 8 7.1 Introducción 7.2 Redes Bayesianas 7.3 Lógica difusa 7.4 Redes Neuronales

VI. ESTRUCTURA DE LAS PRÁCTICAS No. Competencia Descripción Material Duración

1

Investigar del estado del arte relacionado con algún tema actual de Inteligencia Computacional y presentación de los resultados obtenidos.

El alumno seleccionará un tema relacionado con la problemática actual en la inteligencia artificial y lo expondrá ante el grupo.

Computadora personal, Pizarrón, pantalla y cañon. 2 hrs

2 Implementar una aplicación simple de la teoría de juegos y heurísticas de búsqueda

Realizar un programa para jugar el juego del gato, en el cual el usuario jugará contra la computadora y ésta deberá crear las jugadas en base a árboles de juego y heurísticas.

Computadora personal, Pizarrón, pantalla y cañon, lenguaje de programación (C/C++ o Java)

4 hrs

3 Implementar una aplicación simple para representar e inferir el conocimiento.

Realizar un programa que determine el parentesco en un árbol genealógico. Este programa de debe poder organizar a las personas de la familia por actividades, edades, sexo, etc.

Computadora personal, Pizarrón, pantalla y cañon, lenguaje de programación (C/C++, Java, Prolog y Lisp)

2 hrs

4 Implementar una aplicación que haga uso de arquitecturas de control

Realizar un programa para jugar el juego del PACMAN basado en una arquitectura de control con agentes

Computadora personal, Pizarrón, pantalla y cañon, lenguaje de programación (C/C++, Java, Prolog y Lisp)

8 hrs

5 Implementar una aplicación para el análisis y razonamiento de sistemas con incertidumbre

Realizar un programa para inferir sistemas basados en conocimiento con incertidumbre

Computadora personal, Pizarrón, pantalla y cañon, lenguaje de programación (C/C++, Java, Prolog, Lisp y Matlab)

6 hrs

6 Investigar un caso de estudio real para aplicar un sistema basado en conocimiento.

El alumno realizará la investigación de alguna situación real la cual pueda ser sustituida por un sistema basado en conocimiento en base a las características y ventajas que presente. Deberá presentar una implementación del mismo para mostrar la aplicación del caso de estudio.

Computadora personal, Pizarrón, pantalla y cañon, lenguaje de programación (C/C++, Java, Prolog, Lisp y Matlab)

10 hrs

VII. METODOLOGÍA DE TRABAJO Participación en Clases Durante el curso se realizarán varios diálogos relacionados con los temas vistos en clase. Prácticas elaboración de reportes técnicos Las prácticas elaboradas deberán ser acompañadas por un reporte en el cual el alumno describa de forma detallada las actividades realizadas en la elaboración de la práctica y sus conclusiones. Trabajo en equipo Durante las clases se conformarán equipos de trabajo para la investigación y diálogo de algunos temas de la clase. Tareas y trabajos de investigación Durante el curso la mayoría de los trabajos de investigación será extra clase así como algunas actividades a realizar relacionadas con el curso. Elaboración de trabajo de investigación relacionado con un tema específico y presentación del mismo Como parte fundamental del curso es la investigación y el diálogo de temas relacionados con la materia, la exposición de temas ayudarán al alumno inhibir el miedo a la exposición de los trabajos realizados. Exámenes escritos Como apoyo a la auto evaluación del alumno se aplicará un examen escrito al finalizar cada una de las unidades.

VIII. CRITERIOS DE EVALUACIÓN Exámenes 20% Prácticas 30% Tareas y trabajos 30% Presentación final 20% TOTAL 100%

IX. BIBLIOGRAFÍA Básica Complementaria

• Nils J. Nilsson. Inteligencia artificial. Una nueva síntesis. McGraw-Hill. 2001

• Bonifacio Martín del Brío, Alfredo Sanz Molina. Redes Neuronales y Sistemas Borrosos. Alfaomega 2007

• Russell, S., Norving, P., Artificial Intelligence A Modern Approach, Prentice Hall. 1995.

• Lucas, P. y Van der Gaag, L. Principles of Expert Systems. Addison Wesley, 1991.

• Jackson, P. Introduction to Expert Systems. Addison-Wesley, 1990 (2a. edición).

• Winston, P., Artificial Intelligence. Addison-Wesley (Tercera Edición) 1992.

• Shapiro, S.C. Encyclopedia of Artificial Intelligence.

Wiley, New York (segunda edición), 1992. • Manual de la Toolbox de Matlab 2011b