Download Inteligencia artificial - FRCU - Universidad Tecnológica Nacional

Ministerio de Educación
Universidad Tecnológica Nacional
Facultad Regional Concepción del Uruguay
Cátedra: INTILIGENCIA ARTIFFICIAL
CÓDIGO: 9557
Carrera: INGENIERÍA EN SISTEMAS DE INFORMACIÓN
Plan: ORD. Nº 1150
Régimen: CUATRIMESTRAL
Año: 2009
Horas semanales: 4
PROGRAMA ANALITICO
Unidad 1
Panorama general del tema. Ejemplos clásicos de programas inteligentes :DENDRAL, SIN, AM,
MYCIN, SOAR. Lenguajes de inteligencia artificial : LISP y PROLOG. Problemas y dificultades
inherentes al tema. La representación de problemas y su importancia. Redes semánticas.
(1 hora. Winston capítulos 1 y 2. Russell-Norvig capítulos 1,2 )
Unidad 2
Programación lógica. Conceptos básicos : hechos, reglas y preguntas. Programación recursiva
y en modo base de datos. El algoritmo de unificación. El algoritmo de ejecución del Prolog.
Predicados de tipo. Acceso a términos compuestos. Univ y args. Predicados meta-lógicos.Las
variables como objetos. Cortes en Prolog. Loops e interacción en Prolog. Repeat-fail. Base de
datos interna. Programación eficiente.
(9 horas. Sterling-Shapiro capítulos 1,2,3,4 y 9)
Unidad 3
El método de generación y prueba. Coloreo de mapas, el problema de la cebra, problemas de
planificación, Programación no-determinista. Los programas Eliza, McSam y Analogy.
Estructuras incompletas. Diccionarios y colas en Prolog. Parsing y gramáticas de cláusulas
definidas. Comprensión del lenguaje natural. Interfaces inteligentes de bases de datos.
(12 horas. Sterling-Shapiro capítulos 14,15 y 16)
Unidad 4
Métodos de búsqueda en grafos. Transición de estados. Ascenso de colina. Podas alfa-beta. El
método branch and bound. Podas heurísticas. Aplicaciones a juegos. Mastermind y nim.
Metaprogramas. Razonamiento incierto. Sistemas expertos. Bases de conocimiento y
máquinas de inferencia
(16 horas. Keller capítulos 6, 7 y 8. Winston capítulos 4, 5 y 6. Sterling-Shapiro capítulo18.
Russell-Norvig capítulo 6.)
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Unidad 5
Inferencia Bayesiana. Aprendizaje. Neuronas y redes neuronales. Algoritmo de propagación
hacia atrás. Redes de Hopfield. Redes de Boltzmann. Annealing simulado. Optimización de
funciones. Problema del viajante de comercio. Aplicaciones a bases de datos.
(14 horas. Norvig-Russell capítulo 14, Freeman–Skapura capitulos 3,4,5)
Unidad 6
Elementos de la teoría de la evolución de Darwin. Cromosomas y genes. Leyes de Mendel.
Selección natural. Evolución de poblaciones. Evolución de autómatas y programas. Algoritmos
genéticos. Programación genética. Aplicación a la evolución de redes neuronales y al
aprendizaje.
(12 horas. Apuntes de clase).
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BIBLIOGRAFIA
1.
2.
S. Russell – P.Norvig : Artificial Intelligence.Prentice Hall.
James A Freeman / David M Skapurta Redes Neuronales Algoritmos, aplicaciones y
técnicas de programación. Addison-Wesley/Diaz de Santos
3. Robert Keller : Expert System Technology. Yourdon Press.
4. Patrick Winston : Inteligencia Artificial. Addison-Wesley Iberoamericana.
5. Sterling y Shapiro : The Art of Prolog. MIT Press.