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C.P. 90300 Apizaco, Tlaxcala. Tels. 01 241 41 7 20 10, Conmut. 101 Ext. 122

www.itapizaco.edu.mx

“2014, Año de Octavio Paz”

TECNÓLOGICO NACIONAL DE MÉXICO

Instituto Tecnológico de Apizaco

SUBDIRECCIÓN ACADÉMICA

DEPARTAMENTO DE SISTEMAS Y COMPUTACIÓN PERIODO AGOSTO - DICIEMBRE 2015

MATERIA: INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

GRUPO: MAESTRÍA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES PROFESOR: DR. JOSÉ FEDERICO RAMÍREZ CRUZ

ASIGNATURA: INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL.

INSTRUCTOR: Dr. José Federico Ramírez Cruz

[email protected]

Laboratorio de Investigación en Tecnologías Inteligentes (LITI)

2414172010 ext 138

Horario de oficina: 10:00 a 13:00 hrs.

DATOS DE LA ASIGNATURA

Nombre de la asignatura: Introducción a la Inteligencia Artificial

Línea de trabajo: Desarrollo y aplicación de tecnologías inteligentes.

DOC TIS TPS Horas Totales Créditos

48 – 20 – 100 – 168 - 6

DOC-Docencia, TIS-Trabajo Independiente Significativo, TPS-Trabajo Profesional Supervisado

HISTORIAL DE LA ASIGNATURA

Instituto Tecnológico de

Apizaco

Agosto 2014

Dr. José Federico Ramírez Cruz

Actualización de la

asignatura para el nuevo plan

de estudios.

PREREQUISITOS

Programación, Estructuras de datos, algebra lineal, cálculo, probabilidad y estadística

http://www.itapizaco.edu.mx/

mailto:[email protected]







OBJETIVO DE LA ASIGNATURA

Proporcionar una visión sobre el crecimiento, conceptos y aplicaciones de la IA. Desarrollar un conocimiento y manejo detallado sobre algunas técnicas especiales de la IA. Aprender acerca de algunos métodos y herramientas que nos permitan construir sistemas que puedan interactuar inteligentemente con el ambiente por medio de aprendizaje y razonamiento acerca del mundo

APORTACIÓN AL PERFIL DEL GRADUADO

La materia introduce al alumno en el mundo de la Inteligencia Artificial, le da a conocer las técnicas y

metodologías fundamentales de la Inteligencia Artificial y le ayuda a comprender cómo pueden ser

aplicadas a resolver problemas reales de los diferentes sectores de la sociedad.

CONTENIDO TEMÁTICO POR TEMAS Y SUBTEMAS

UNIDAD TEMAS

SUBTEMAS

1

Introducción a la Inteligencia Artificial.

Objetivo: Conocer el proceso de

crecimiento de la Inteligencia artificial, el

origen, su evolución y sus metas.

1. Que es la Inteligencia Artificial?

2. Antecedentes de la Inteligencia Artificial.

3. Que son los agentes?

4. Concepto de Sistemas Inteligentes.

5. Aplicaciones.

2

Metodologías de Solución de problemas

basadas en Búsqueda.

Objetivo: Aprender a solucionar

problemas con técnicas de búsqueda de

soluciones.

1. Problemas basados en búsqueda.

2. Estrategias de Búsqueda No-Informada.

a. Primero en Amplitud

b. Primero en Profundidad

c. No-determinista

3. Estrategias de Búsqueda Heurísticamente

Informada.

a. Búsqueda voraz del primero-mejor

b. Búsqueda en Haz

c. Ascenso de la Colina

d. Ramificación y Cota (B&B)

e. Ramificación y Cota (B&B) con

estimación del límite inferior

f. Ramificación y Cota (B&B) con

Programación Dinámica

g. Búsqueda A*








UNIDAD TEMAS

SUBTEMAS

h. Recocido Simulado

i. Algoritmos Evolutivos

4. Técnicas de búsqueda con adversarios.

a. El algoritmo min-max.

b. Poda con el algoritmo alfa-beta

5. Problemas de Satisfacción de Restricciones.

3

Metodologías de Solución de problemas

basadas en Aprendizaje Automático.

Objetivo: Diseñar programas o aplicar

herramientas de técnicas de aprendizaje

automático para la solución de problemas

basados en aprendizaje.

1. Introducción al Aprendizaje Automático

2. Aprendizaje Basado en Instancias.

3. Arboles de decisión.

4. Redes Neuronales

5. Aprendizaje Bayesiano

6. Máquinas de Vectores de Soporte

7. Ensambles de Clasificadores

4

Áreas de aplicaciones de la IA.

Objetivo: Conocer cómo son aplicados los

principios y metodologías de la

Inteligencia Artificial.

1. Visión por computadora.

Extracción de características

Detección de Objetos

Reconocimiento de Objetos

Seguimiento

2. Procesamiento del lenguaje natural.


Clasificación de Textos

Etiquetador de oraciones

3. Procesamiento de Voz


Reconocimiento de Voz

Reconocimiento de Personas

4. Recuperación de información.

Recuperación de Imágenes

5. Robótica.

Navegación autónoma

Mapeo del ambiente

6. Otras.








METODOLOGÍA DE DESARROLLO DEL CURSO

El docente puede manejar ejemplos particulares para cada tema proponiendo soluciones con las técnicas que se impartan en cada tema, además de manejar un proyecto de aplicación que puede presentarse al final de la materia, exponiendo resultados y conclusiones. Actividades: Lecturas de temas de la I.A. y elaboración de ensayos sobre dichas lecturas Implementación de los algoritmos vistas en el curso Exposición de aplicaciones de la I.A. a problemas del mundo real (lectura y exposición de

artículos) Diseño e implementación de un(os) proyecto(s) donde demuestre que sabe utilizar las

técnicas de I.A. para resolver problemas reales

EVALUACIÓN

Lecturas, Ensayos, Exposiciones 30

Programas 50%

Proyecto de curso 20% (Propuesta, reporte de progresos intermedio, presentación final, reporte final)

BIBLIOGRAFÍA DE APOYO

Russell, Stuart J., Norvig, Peter. “Artificial Intelligence: A Modern Approach”. Third Edition. Prentice Hall. (December 11, 2009) Nilsson, Nils J. Artificial Intelligence: A New Síntesis. Elsevier Science & Technology Books. Abril, 1998. Mitchell, Tom M. Machine Learning. WCB McGraw-Hill. USA, 1997.

HERRAMIENTAS DE SOFTWARE Matlab, Weka, Java o C








ACTIVIDADES PROPUESTAS

Unidad Práctica

1. Introducción a la

Inteligencia Artificial.

Exposición de puntos de vista sobre los inicios y

fundamentos de la IA y las nuevas tendencias de la

Computación Inteligente.

Lecturas y Elaboración de Ensayos sobre temas vistos en

esta unidad.

Discusión grupal

2. Metodologías de

Solución de problemas

basadas en búsqueda.

Implementación de algoritmos

Implementación de la solución a un problema de

búsqueda con las técnicas vistas en esta unidad

Presentación de resultados

3. Metodología de Solución

de problemas basadas en

Aprendizaje Automático.

Implementación algoritmos

Implementación de la solución a un problema con las

técnicas vistas en esta unidad


4. Áreas de Aplicación de

la I.A.

Implementación algoritmos

Presentación de artículos sobre estos temas

Implementación de la solución a un problema en

alguna de estas áreas


Catedrático Responsable: Dr. José Federico Ramírez Cruz.


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