Atributos
Sigla: 
CI-0129
Créditos: 
4
Horas: 
5
Clasificación: 
Curso propio
Énfasis y ciclo: 
Ciencias de la Computación 3.II
Ingeniería de Software 4.I
Descripción: 

Este curso está dirigido a los estudiantes de tercer año del énfasis en Ciencias de la Computación. Se estudiarán los temas fundamentales de los sistemas inteligentes para resolver problemas mediante las técnicas y los modelos propios de la inteligencia artificial. En este curso el estudiante desarrollará la capacidad de crear soluciones que usen las técnicas, modelos y paradigmas de la inteligencia artificial. En particular, el estudiante aprenderá a representar conocimiento y resolver problemas que requieran el uso de mecanismos de inferencia, exploración y búsqueda en espacios de soluciones. Adicionalmente, el estudiante podrá utilizar algunas técnicas básicas de control y aprendizaje para la resolución de problemas. El enfoque teórico-práctico del curso permite que el estudiante comprenda la teoría mediante la implementación de prototipos programados.

Objetivo general: 

El objetivo general es que cada estudiante desarrolle la capacidad de explicar los problemas fundamentales de los sistemas inteligentes, en particular la representación del conocimiento, la inferencia, la búsqueda, el control y el aprendizaje; y resolver problemas mediante modelos basados en las técnicas y métodos de la inteligencia artificial.

Objetivos específicos: 

Durante este curso el estudiante desarrollará habilidades para:

  1. Describir los antecedentes históricos de la inteligencia artificial, sus precursores y su relación con los sistemas inteligentes.
  2. Describir la jerarquía de lenguajes de Chomsky, enfocándose en los lenguajes regulares, libres de contexto y recursivamente enumerables.
  3. Describir y explicar las propiedades de máquina de Turing y su funcionamiento al procesar problemas de decisión.
  4. Desarrollar métodos para resolver problemas de representación, inferencia, búsqueda, control, aprendizaje, percepción y acción.
  5. Conocer los principales modelos de razonamiento bajo incertidumbre en sistemas inteligentes.
  6. Explicar los componentes esenciales y las metodologías de desarrollo de modelos computacionales de las capacidades cognoscitivas humanas.
Contenidos: 
Objetivo específico Eje temático Desglose
1 La noción de inteligencia Historia de la inteligencia artificial. Requerimientos de los sistemas inteligentes.
2 Introducción a los lenguajes formales  Autómatas finitos deterministas y no deterministas. Expresiones regulares (propiedades y pumping lemma). Lenguajes libres de contexto (autómatas con pila).
2,3 La máquina de Turing  Diseño de la máquina. Modelos razonables. La Máquina Universal. Computabilidad y decidibilidad.
4 Problemas fundamentales de la inteligencia artificial: representación, inferencia, búsqueda, control y aprendizaje.  Lenguajes de representación: cálculo de predicados, redes semánticas, marcos y representaciones subsimbólicas. Métodos de búsqueda en espacios finitos de estados. Búsqueda heurística. Modelado computacional de la inferencia: deductiva, abductiva, inductiva y analógica. Aprendizaje computacional: árboles de decisión, redes neuronales artificiales y computación evolutiva, en particular algoritmos genéticos.
4 Percepción y acción Visión computacional, procesamiento de señales, reconocimiento de patrones.
5 Razonamiento bajo incertidumbre  Representación del conocimiento incierto y de creencias, lógicas para el razonamiento bajo incertidumbre, medidas de probabilidad, medidas de posibilidad y de plausibilidad, teorema de Bayes y redes bayesianas.
6 Ciencias cognoscitivas e inteligencia artificial Supuestos teóricos y metodológicos. Percepción, reconocimiento de patrones, memoria, modelos mentales y resolución de problemas.

 

Bibliografía: 

[1] John E. Hopcroft, Rajeev Motwani y Jeffrey D. Ullman. ((Introduction to Automata Theory, Languages, and Computation (3rd Edition))). Addison-Wesley Longman Publishing Co., Inc., Boston, MA, USA (2006).
[2] Stuart J. Russell y Peter Norvig. ((Artificial Intelligence: A Modern Approach)). Pearson Education, 2 edición (2003).

LIberación de responsabilidad: 

Este no es un documento oficial. Documentos oficiales se entregan en la secretaría de la escuela.