Inteligencia Artificial
Esta asignatura aporta al perfil del Ingeniero en Sistemas Computacionales la capacidad de aplicar técnicas de Inteligencia Artificial mediante el desarrollo y programación de modelos matemáticos, estadísticos y de simulación a la solución de problemas complejos de control automático, diagnóstico, toma de decisiones, clasificación, minería de datos, es decir, problemas propios de la Inteligencia Artificial.
Conocer los conceptos fundamentales de la IA, así como el estado del arte de las áreas de la inteligencia artificial.
Unidad 1: Introducción a la Inteligencia Artificial.
1.1 Introducción a la Inteligencia Artificial.
1.2 Historia de la Inteligencia Artificial.
1.3 Las habilidades cognoscitivas según la psicología.
1.4 El proceso de razonamiento según la lógica,
1.5 El modelo de adquisición del conocimiento según la filosofía.
1.6 El modelo cognoscitivo.
1.7 El modelo del agente inteligente.
1.8 El papel de la heurística.
Conocer los principios y el desarrollo de la Inteligencia Artificial, identificando sus aplicaciones (robótica, visión computacional, lógica difusa, redes neuronales y procesamiento de lenguaje natural) para emplearlas en el diseño e implementación de sistemas inteligentes que faciliten las tareas del ser humano
Unidad 2: Técnicas de Búsqueda.
2.1.- Solución de problemas con búsqueda.
2.2.- Espacios de estados.
2.3.- Métodos de búsqueda.
2.4.- Satisfacción de restricciones.
2.5.- Teoría de juegos
Conocer los principios y el desarrollo de la Inteligencia Artificial, identificando sus aplicaciones (robótica, visión computacional, lógica difusa, redes neuronales y procesamiento de lenguaje natural) para emplearlas en el diseño e implementación de sistemas inteligentes que faciliten las tareas del ser humano.
Unidad 3: Representación del Conocimiento.
3.1.- Sistemas basados en conocimiento.
3.2.- Mapas conceptuales.
3.3.- Redes semánticas.
3.4.- Lógica de predicados.
3.5.- Razonamiento con incertidumbre.
3.6.- Demostración y métodos.