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Campus Universitario, Km 8 Lado Acaray Calle Universidad Nacional del Este c/ Rca. Del Paraguay Ciudad del Este – Paraguay Teléfono y Fax 061 575.112/13 – 577.261/62 574.980 – 577.427 – 577.436 Web: www.fpune.edu.py Email: secretaria@fpune.edu.py FACULTAD POLITÉCNICA DIRECCIÓN ACADÉMICA PROGRAMA DE ESTUDIO I. IDENTIFICACIÓN Carrera Asignatura Semestre Código Área Pre-requisitos : Ingeniería de Sistemas : Inteligencia Artificial I : Noveno : 4511 : Tecnologías Aplicadas : 4321 CARGA HORARIA (Horas reloj) Carga Horaria Semestral 67 Carga Horaria Semanal 5 Clases teóricas 30 Clases prácticas 17 Laboratorio 20 Otro (especificar) II. FUNDAMENTACIÓN Robots autónomos, software de diagnósticos médicos, websites dinámicos basados en agentes, agentes solucionadores de problemas, reconocimientos de habla y circuitos auto configurables son algunos de los ejemplos de lo que hoy día podemos hacer con Algoritmos de Inteligencia Artificial. En los últimos años han surgido las investigaciones en las áreas de sistemas especialistas, pesquisa operacional, teoría de restricciones, visión computacional, robótica y otras líneas de investigación que intentan simular comportamientos autónomos de los individuos, la convergencia de estas áreas conllevan a lo que hoy día conocemos como Inteligencia Artificial. Conocer los conceptos básicos de agentes y su campo de aplicación se hace imprescindible para el profesional de Informática debido a la gran demanda de esta herramienta en el sector comercial (comercio electrónico), industrial (procesos de industrialización) y gubernamental (control de fraudes). III. COMPETENCIAS Aprender a definir correctamente los conceptos básicos de inteligencia artificial. Ser capaz de diseñar un proyecto de agente inteligente. Aprender a utilizar las herramientas de inteligencia artificial en la resolución de problemas: agentes inteligentes, árboles de búsqueda, lógica difusa. Aprender a programar en matlab. Proponer ejemplos de agentes inteligentes. Diseñar y resolver correctamente los árboles de búsqueda. Resolver problemas con lógica difusa. Proponer problemas de inteligencia artificial. Comprender los conceptos básicos de robótica. IV. OBJETIVOS GENERALES DE LA ASIGNATURA Conocer los conceptos básicos de Agentes Inteligentes, sus etapas de desarrollo y sus campos de aplicación. Proporcionar modelos básicos de Agentes Inteligentes. Desarrollar un proyecto simple de sistema inteligente. Utilizar las herramientas de la inteligencia artificial en la resolución de problemas: agentes inteligentes, lógica difusa, árboles de búsqueda. V. CONTENIDOS Unidad I - Introducción a la Inteligencia Artificial 1. 2. ¿Qué es IA? 1.1. Test de Turing 1.2. Concepto de Agente Inteligente Historia de la Inteligencia Artificial 2.1. La gestación de la IA 2.2. La IA como industria 2.3. El estado de arte MISIÓN Formar en valores, ciencias y técnicas para responder a los desafíos socioambientales, a través de la investigación docencia y extensión. VISIÓN Centro de formación tecnológica y científica con prestigio nacional e internacional. 1 Campus Universitario, Km 8 Lado Acaray Calle Universidad Nacional del Este c/ Rca. Del Paraguay Ciudad del Este – Paraguay Teléfono y Fax 061 575.112/13 – 577.261/62 574.980 – 577.427 – 577.436 Web: www.fpune.edu.py Email: secretaria@fpune.edu.py Unidad II - Agentes inteligentes 1. 2. 3. 4. Agentes y Ambiente Conceptos de Racionalidad, Medidas de Desempeño, Aprendizaje y Autonomía. Ambientes 3.1. Especificando Ambiente de Tareas 3.2. Propiedades de Ambiente de Tareas Agentes 4.1. Estructura de Agentes 4.2. Programa de Agentes 4.3. Agentes reactivos simples 4.4. Agentes reactivos basados en modelos 4.5. Agentes basados en objetivos Unidad III - Resolución de problemas 1. 2. 3. Resolución de problemas por medio de búsquedas 1.1. Agentes de resolución de problemas 1.2. Problemas y soluciones bien definidos. 1.3. Formulación de problemas Ejemplos de problemas 2.1. Mini problemas 2.2. Problemas del mundo real Búsqueda de soluciones 3.1. Medición del desempeño de resolución de problemas Unidad IV- Algoritmos de Búsqueda 1. Métodos de búsqueda 1.1. Búsqueda ciega o sin información 1.1.1. Largura primero 1.1.2. Costo uniforme 1.1.3. Profundidad primero 1.1.4. Profundidad limitada 1.1.5. Aprofundamiento progresivo 1.1.6. Bi direccional. 1.2. Búsqueda heurística o con información 1.2.1. El mejor primero 1.2.2. Memoria limitada 1.2.3. Mejora progresiva Unidad V- Búsqueda entre adversarios 5.1. Juegos 5.2. Algoritmo minimax 5.3. Poda alfa-beta 5.4. Funciones de evaluación 5.5. Programas de juegos Unidad VI - Aprendizaje 6.1. Conceptos 6.2. Modelo de Agente Aprendiz 6.3. Proyecto de Agente Aprendiz 6.4. Aprendizaje Inductivo 6.5. Aprendizaje basado en explicaciones Unidad VII - Lógica Difusa 1. 2. 3. Introducción Funciones de la Membrecía Operadores Fuzzy Logic MISIÓN Formar en valores, ciencias y técnicas para responder a los desafíos socioambientales, a través de la investigación docencia y extensión. VISIÓN Centro de formación tecnológica y científica con prestigio nacional e internacional. 2 Campus Universitario, Km 8 Lado Acaray Calle Universidad Nacional del Este c/ Rca. Del Paraguay Ciudad del Este – Paraguay 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. Teléfono y Fax 061 575.112/13 – 577.261/62 574.980 – 577.427 – 577.436 Web: www.fpune.edu.py Email: secretaria@fpune.edu.py Reglas básicas Conjuntos borrosos Operaciones Definidas sobre conjuntos borrosos Relaciones borrosas Inferencia en lógica difusa Modificaciones lingüísticas Ejercicios Prácticos Unidad VIII - Introducción a la Robótica 1. Hardware robótico, sensores, efectores 2. Percepción robótica, planear movimiento 3. Movimiento, dinámica y control. VI. METODOLOGÍA DE ENSEÑANZA Las competencias se adquirirán preferentemente a través de: Clase magistral Trabajo práctico: Proyecto de investigación Experiencias de laboratorio VII. METODOLOGÍA DE EVALUACIÓN El sistema de evaluación se realizará conforme a lo establecido en el reglamento vigente de la Facultad. VIII. BIBLIOGRAFÍA Básicas: RUSSELL, Stuart; NORVIG, Peter. “Inteligencia Artificial Un enfoque moderno”. Madrid: Pearson Prentice Hall, 2004. PONCE, Pedro. “Inteligencia Artificial con aplicaciones a la Ingeniería”. México: Alfaomega Grupo Editor, S.A. de C.V., 2010. Complementarias: LEIJA, Lorenzo. “Métodos de procesamiento avanzado e inteligencia artificial en sistemas, sensores y biosensores”. México: Reverté Ediciones, 2009. WINSTON, Patrick. “Artificial Intelligence”. Massachusetts: Addison Wesley. 1993. GIARRATANO, Joseph; RIDLEY, Gary. “Sistemas expertos. Principios y programación”. México: Internacional Thompson Editores, 2001. BORRAJO, D.; JURISTO, N., MARTÍNEZ-ORGA, V.; PAZOS, J. “Inteligencia Artificial: Métodos y Técnicas”. Madrid: CEURA, 1994. MISIÓN Formar en valores, ciencias y técnicas para responder a los desafíos socioambientales, a través de la investigación docencia y extensión. VISIÓN Centro de formación tecnológica y científica con prestigio nacional e internacional. 3