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Inteligencia Artificial
Inteligencia Artificial

Objetivo:

Que el alumno aprenda cuál es el fundamento de la Inteligencia Artificial y adquiera la habilidad de resolver problemas dentro del campo de la IA, se propone proyectos para que el alumno ponga en practica su habilidad en la implementación de algoritmos y creatividad en el tema de heurística con algún lenguaje de programación, de acuerdo con los proyectos de interés.

 

Contenido  
             
1.  Introducción a la Inteligencia Artificial
            1.1   ¿Qué es la Inteligencia Artificial?.
            1.2.  ¿Qué es la Inteligencia Humana?
2.  Panorama general de la Inteligencia Artificial: IA simbólica e IA numérica
             2.1  La evolución de la Inteligencia Artificial
             2.2  Líneas de investigación de la IA
             2.3  Resolución de problemas de la IA
             2.4  La IA desde el marco de las ciencias cognitiva
3. Resolución de problemas y Heurística
             3.1.  ¿Qué es la Resolución de problemas?: How to solve it?
             3.2.   El General Problem Solver y el inicio de la IA
             3.3.  ¿Qué es la Heurística?
4. Representación de conocimiento
               4.1.  El problema de Representación y significado de Ciencias de la Computación
               4.2.  Representación en el modelo semántico de base de datos
               4.3.  Representación en el modelo de clases
               4.4.  Representación en script  (lenguaje natural)
               4.5.  Representación en el modelo de marcos (frames) y orientado a objetos
               4.6.  Representación en sistema de reglas de producción
               4.7.  Transformación en lenguaje objeto de scheme
5.  Conocimiento, Razonamiento y Planeación
               5.1.  Lógica de primer orden
               5.2.  Inferencia en lógica de primer orden
               5.3.  Lógica de agentes
               5.4.  Planeación clásica
               5.5.  Conocimiento con incertidumbre
6. Métodos de Resolución de Problemas
               6.1.  Esquemas para la Resolución de Problemas (RP)
               6.2.  Espacio de conocimiento para la RP
               6.3.  Métodos de la Heurística y combinatoria
               6.4.  Algoritmos
               6.5.  Síntesis de técnicas de optimización
7. Tópicos especiales de IA
               7.1.  Aprendizaje
               7.2.  Modelos probabilísticos
               7.3.  Tópicos en Neurociencias
 

 

Material en línea:   http://e-cinvestav.cinvestav.mx/e-hypatia/elearning/

Notas de clase

  1. Introducción a la lógica.

  2. Lógica y Bases de Datos.

  3. Lógica: Demostración de teoremas y programación lógica.

 

 

 

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