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Curso Inteligencia Artificial
Julio Waissman Vilanova
periodo 2012-2
juliowaissman@mat.uson.mx
Temario
La Inteligencia artificial (IA) es, en su origen, una rama de la computación enfocada a la solución de problemas, para los cuales, debido a su complejidad computacional, es necesario utilizar
heurísticas o conocimientos aproximados y poco formalizados, para poder resolver dichos problemas. Con el tiempo, la IA se ha ido formalizando mas y cada vez es más difícil distinguir su diferencia con otras áreas del conocimiento. En este curso se seleccionaron 7 temas diferentes, buscando
ofrecer a los alumnos una perspectiva general de la IA así como algunos de las técnicas más usadas
actualmente. Los temas son los siguientes:
Tema 1. Introducción a la IA y solución de problemas (búsquedas).
Tema 2. Búsquedas locales y problemas de satisfacción de restricciones.
Tema 3. Probabilidad en IA e inferencia probabilística.
Tema 4. Aprendizaje máquina.
Tema 5. Procesos de decisión markovianos y aprendizaje por refuerzo.
Tema 6. Introducción a la teoría de juegos desde una prespectiva computacional.
Optativo. Tema de actualidad en IA de acuerdo a los intereses del grupo.
Cada tema está planeado para una duración de entre dos y tres semanas. El tema opcional se
tratará si al final se cuenta con el tiempo necesario, pero no será parte de la evaluación del curso.
Evaluación
Examen intermedio (30 % de la calificación final). Examen previsto tentativamente para el 16 de
marzo. En el examen se cubriran los temas 1, 2, 3 y parte del 4.
Examen final (40 % de la calificación final). Examen previsto tentativamente para el 17 de mayo.
Cubre todos los temas del curso. Posiblemente una parte en vivo y otra parte para llevar.
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Tareas (30 % de la calificación final). A lo largo del curso se solicitarán 6 tareas, las cuales incluirán preguntas teóricas así como pequeños proyectos de programación. En cada tarea estará
claramente especificado el valor de cada pregunta. Una vez entregada la tarea, los alumnos
tendrán al menos 15 días para resolverla. Las fechas de entrega de las tareas será estricta y
no se admiten tareas entregadas en forma extemporánea. La calificación de las tareas es el
promedio de calificación de las 4 mejores tareas entregadas. Es requisito indispensable para
aprobar el curso el tener una nota aprobatoria final en las tareas. Las tareas pueden tratar
sobre temas de varias unidades (con el fin de unir conocimientos) o sobre una parte de un
tema (que sea muy importante desde el punto de vista práctico para ameritar un proyecto
por si mismo).
Para los exámenes, se permite consultar cualquier documento, libro, notas del curso, etc. Sin
embargo no está permitido comentar nada con los compañeros. Parar información, o discutir un
problema con un compañero durante un examen se considera una falta al código de ética del curso, por lo que los alumnos que incurran en dichas prácticas están reprobados en la materia.
Adicionalmente, como incentivo a los alumnos interesados en la materia, los alumnos que
deseen pueden realizar un proyecto, en forma individual o en parejas. El proyecto deberá tener
una parte práctica así como un reporte en forma de artículo. El tema y los resultados esperados
se acordarán mutuamente entre el profesor y los alumnos en función de los intereses de éstos. El
proyecto puede aumentar hasta 20 puntos de la calificación final.
Antecedentes
Se asume que los alumnos del curso de Inteligencia Artificial tienen cierto nivel de competencias en programación, y que aprender un nuevo lenguaje no es un problema. Para el curso
se utilizará el lenguaje interpretado Python. Cualquier distribución de Python es buena, pero en
unas ocasiones serán necesarias ciertas librerías específicas como Numpy (cómputo científico),
PIL (manejo de imágenes) o scikit.learn (librería para aprendizaje máquina). Por estas razones
es recomendable instalar la versión académica de la distribución Enthought Python Distribution
(EPD), la cual puede conseguirse en:
http://www.enthought.com/products/edudownload.php
para lo que hay que solicitar un enlace a la versión académica gratuita. Es de remarcar que si bien
Python es un lenguaje libre y la implementación es software libre, la distribución EPD la hace una
compañía, que la ofrece en forma gratuita para uso académico.
Igualmente, se considera que los alumnos que cursan la materia tienen ciertas nociones de
cálculo, gráfos y árboles así como una comprensión y uso de las operaciones más básicas de álgebra lineal.
Asesorias, material y tareas
Para esta clase vamos a utilizar Piazza para la respuesta de dudas relativas al curso, a la administración del curso (fechas de exámenes por ejemplo) así como para distribuir anuncios de
manera eficiente. En lugar de enviar correos electrónicos con preguntas, les recomiendo utilizar
esta plataforma. Las dudas pueden mandarse en forma privada o pública. En el mismo sitio se
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encuentra material relativo al curso así como el material para realizar las tareas. Nuestra clase se
encuentra en https://piazza.com/uson.mx/fall2012/9458.
Para el registro y subida de tareas, calificaciones parciales y calificaciones finales, utilizaremos
la plataforma que provee la Universidad de Sonora. Al ser este un curso de nivel superior, y al
considerar como adultos a todos los alumnos de la LCC, no se toma en cuenta la asistencia para
calificación. Como profesor espero poder interesarlos lo suficiente en el curso para que asistan.
Bibliografía
El curso se basa en el libro « Artificial Intelligence: A Modern Approach» (AIMA). Este es el libro
de texto más utilizado en el mundo para el curso de Inteligencia Artificial. Existen varios ejemplares
en la biblioteca de Ciencias Exactas. En español la referencia es:
Inteligencia Artificial Un Enfoque Moderno, 2 ed.
Stuart Russell y Peter Norvig (Pearson Educación)
ISBN: 842054003x. ISBN-13: 9788420540030
La traducción de la primera edición es pésima, y casi imposible de leer. Favor de evitar en lo
posible utilizar la primera edición del libro en español.
Todos los libros de Inteligencia Artificial que se encuentran en la Biblioteca de Ciencias Exactas
y Naturales son buenos y cubren básicamente los mismos temas. Cualquier libro que se encuentre a su disposición (y que la edición sea al menos del 2000 o más reciente, es suficientemente
bueno. Igualmente, la UNISON cuenta con un servicio de base de datos de la editorial Springer
(http://www.springerlink.com/) donde se pueden encontrar libros de texto completos, revistas científicas y textos introductorios a los diferentes temas de IA que serán tratados en el curso.
Por otra parte la Asociación para el Avance de la Inteligencia Artificial (AAAI por sus siglas en
inglés) tiene un compendio de trabajos introductorios de cada tema de IA por los mismo investigadores que desarrollaron las técnicas o por expertos internacionales en el tema, conocido como
AAAITopics, el cual puede consultarse en http://aaai.org/AITopics/HomePage.
Consideraciones generales
Esta estrictamente prohibido hablar por telefono o contestar mensajes dentro de clase. Si suena el teléfono y considera que es muy importante la llamada, entonces salir a contestarlo. La clase
dura solamente una hora al día, por lo que no es necesario hacer pausa para salir al baño. Si alguien
debe salir por una urgencia solamente salga del salón. Todo el que sale del salón ya no vuelve ese
día. Si alguien llega tarde, solo entre sin distraer a sus compañeros.
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