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FORMATO DE SYLLABUS
FOR DAC 11 VER 17 07 07
A.- DATOS GENERALES
MATERIA
CÓDIGO
NOMBRE PROFESOR / A
CRÉDITOS
Nº HORAS PRESENCIALES
Nº HORAS NO PRESENCIALES
AÑO
PERÍODO
DÍAS
HORARIO
AULA
Inteligencia Artificial
UCOM 480
Carlos Aveiga Paínii
3
48
96
2009
Intensivo I - 2009
Lunes a Jueves
07h30-08h50
Microsoft
1.- DESCRIPCIÓN
Permitirá al estudiante aplicar el conocimiento y comportamiento humano en los distintos campos de
aplicación, igualando o mejorando las destrezas humanas, a través de la implementación de agentes
racionales.
2.- JUSTIFICACIÓN
La materia es muy importante para un ingeniero en sistemas y afines, ya que la inteligencia artificial
es una rama fundamental de las ciencias computacionales.
3.- OBJETIVOS
3.1 GENERAL
Instruir al estudiante en esta disciplina, partiendo desde una visión global de Inteligencia Artificial,
para luego ir detallando las áreas y/o tendencias más importantes. Adicionalmente con el objetivo de
fomentar la investigación y el conocimiento de temas avanzados se procederá con la sustentación de
estos por parte de los alumnos.
3.2 ESPECÍFICOS
 Utilizar la inteligencia artificial como una herramienta de análisis y programación.
 Definir e identificar los diferentes métodos de representación del conocimiento.
 Desarrollar, justificar y utilizar los formalismos de representación avanzados.
 Seleccionar algoritmos de búsqueda y razonamiento de acuerdo a la aplicación.
 Introducción a sistemas inteligentes básicos usando Programación orientada a la inteligencia
artificial en PROLOG
4.- COMPETENCIAS
El estudiante obtendrá y mejorará habilidades para analizar, deducir, simplificar, asociar y formalizar
expresiones de lenguaje natural aplicables a sistemas inteligentes. Asimismo otras competencias tales
como Formación Investigativa, Uso de las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones,
Valores Morales como Responsabilidad, Modestia, Honestidad, Solidaridad, uso del Idioma Inglés y
Lengua Materna.
5. CONTENIDO PROGRAMÁTICO
FECHAS &
SESIONES
Sesión 1
12/01/2009
Sesión 2
13/01/2009
Sesión 3
14/01/2009
Sesión 4
15/01/2009
Sesión 5
19/01/2009
Sesión 6
20/01/2009
Sesión 7
21/01/2009
Sesión 8
22/01/2009
Sesión 9
26/01/2009
Sesión 10
27/01/2009
Sesión 11
28/01/2009
Sesión 12
29/01/2009
COMPETENCIAS
ESPECÍFICAS
Orienta tendencias de la
Inteligencia Artificial
mediante datos y conceptos
históricos y actualizados
capaces de formar en la
mentalidad del estudiante la
realidad a través del estudio
y evaluación profesional
Identifica
áreas
de
competencia aplicables en
la vida real para que el
estudiante elija los campos
en los cuales podría
desempeñarse, demostrando
profesionalismo
Identifica y planifica
competencia de agentes
reales para llegar a ser
capaces de diseñarlo,
desarrollando el estudiante
su capacidad creativa
demostrando gran
responsabilidad y trabajo
solidario tanto individual
como colectivo
Desarrolla
un
agente
inteligente básico a través
del estudio y análisis del
lenguaje
aplicativo
de
programación básica de
Inteligencia
Artificial,
mediante
la
práctica
constante y responsable
H O RAS NO
EVALUACIÓN
PRESENCIALES
Unidad 1 – 1.1 ¿Qué es Inteligencia Investigar sobre:
 Evaluación diagnóstica y
Tendencia actual de la punto de encuentro
Artificial (I.A.)?
de
Inteligencia Artificial
1.2 Fundamentos de Inteligencia
conocimientos previos de
Artificial.
alumnos.
Investigar sobre:
1.2 Fundamentos de Inteligencia
 Evaluación individual de lo
Paradigmas y Otros
Artificial.
explicado en clase.
programas
1.3 Historia de la Inteligencia
 Evaluación individual de
desarrollados
en
Artificial
lectura del material
Inteligencia Artificial
Investigar sobre:
Aplicaciones nuevas
 Evaluación individual de lo
de la Inteligencia
Unidad 2 – Aplicaciones y Áreas de
explicado en clase.
Artificial
competencia
 Evaluación individual de
lectura del material
UNIDADES/CONTENIDOS
Investigar sobre:
Agentes
Unidad 3 – 3.1 Concepto de agentes Nuevos
3.2 Comportamiento de los agentes Inteligentes de la
Inteligencia Artificial
Investigar sobre:
3.3 Estructuras de agentes
Ambientes artificiales
3.4 Concepto de ambientes
de la robótica
Investigar sobre:
Ambientes reales y su
3.5 Propiedades de ambientes
diferencia con los
3.6 Programas de ambientes
artificiales
Investigar sobre:
Unidad 4 – 4.1 El lenguaje de la Aplicaciones de la I.A.
actuales que usan
Lógica de Predicados
lógica de predicados
Investigar sobre:
4.2 Inferencia en la Lógica de Métodos adicionales
de inferencia
Predicados
 Evaluación individual de lo
explicado en clase.
 Evaluación individual de
lectura del material
 Evaluación individual de lo
explicado en clase.
 Lección escrita
 Evaluación individual de lo
explicado en clase.
 Evaluación individual de
lectura del material
 Evaluación individual de lo
explicado en clase.
 Evaluación individual de
lectura del material
 Evaluación individual de lo
explicado en clase.
 Evaluación individual de
lectura del material
Investigar sobre:
Aplicabilidad
en
lenguajes de I.A. de
sistemas
de
producción
Investigar sobre:
Diferencia
entre
4.3.2 Ventajas y desventajas de un
Modus
Ponens
y
Sistema de Producción
Sistemas
de
producción
Investigar sobre:
Relación de Marcos
4.4 Marcos
con
Programación
Orientada a Objetos
Investigar sobre:
4.4.3 Ejemplo de sistema de marcos Relación acerca de
Ejemplo de utilización de un otras
formas
de
Sistema de Marcos
representación
del
conocimiento
 Evaluación individual de lo
explicado en clase.
 Evaluación individual de
lectura del material
4.3 Sistemas de Producción
4.3.1 Estructura y funcionamiento
de un Sistema de Producción
 Evaluación
individual
escrita de lo explicado en
clase.
 Evaluación individual de
lectura del material
 Evaluación individual de lo
explicado en clase.
 Evaluación individual de
lectura del material
 Evaluación individual de lo
explicado en clase.
 Evaluación individual de
lectura del material
Sesión 14
3/02/2009
Sesión 15
4/02/2009
Sesión 16
5/02/2009
Sesión 17
9/02/2009
Identifica otros sistemas
inteligentes aplicados a la
5.3 Redes semánticas
vida real mediante ejemplos
prácticos desertando su
habilidad
creativa
e
interpretativa mediante la Examen 1er Parcial
constancia y la solidaridad
en el trabajo individual y
colectivo
5.4 Toma de decisiones sencillas
5.5 Toma de decisiones complejas
Evalúa las estrategias de
búsqueda de soluciones a
problemas reales de la
Inteligencia
Artificial
mediante
el
análisis
detallado de los problemas,
usando
su
criterio
interpretativo y analítico
Unidad 6 – Estructuras y Estrategias
de Búsqueda
6.1 Método de generar y comprobar
6.2 Búsqueda en amplitud
Sesión 18
10/02/2009
6.2 Búsqueda en amplitud
6.3 Búsqueda en profundidad
Sesión 19
11/02/2009
6.3. Búsqueda en profundidad
6.4 Búsqueda hacia atrás
Sesión 20
12/02/2009
6.5 Búsqueda Bidireccional
Sesión 21
16/02/2009
Sesión 22
17/02/2009
Sesión 23
18/02/2009
Sesión 24
19/02/2009
Sesión 25
25/02/2009
Sesión 26
26/02/2009
 Evaluación individual de lo
explicado en clase.
 Evaluación individual de
lectura del material
Investigar sobre:
 Evaluación individual de lo
Relación de Redes explicado en clase.
Semánticas y Marcos  Evaluación individual de
lectura del material
Investigar sobre:
Sistemas
de  Examen Escrito
razonamiento
Investigar sobre:
 Evaluación individual de lo
Sistemas aplicados de explicado en clase.
tomas de decisiones en  Evaluación individual de
la I.A.
lectura del material
Investigar sobre:
Aplicación
de  Evaluación individual de lo
búsquedas
en explicado en clase.
amplitud en lenguajes  Evaluación individual de
y herramientas de la lectura del material
I.A.
Investigar sobre:
Aplicación
de  Evaluación individual de lo
búsqueda
en explicado en clase.
profundidad
en  Evaluación individual de
lenguajes
y lectura del material
herramientas de la IA
Investigar sobre:
 Evaluación individual de lo
Aplicación
de
explicado en clase.
búsqueda hacia atrás
 Evaluación individual de
en
lenguajes
y
lectura del material
herramientas de la IA
Investigar sobre:
Aplicación
de  Evaluación individual de lo
búsqueda
hacia explicado en clase.
bidireccional
en  Evaluación individual de
lenguajes
y lectura del material
herramientas de la IA
Investigar sobre:
 Desarrollo individual de
Aplicaciones
ejercicios prácticos en el
desarrolladas
en
computador
prolog en IA
Investigar sobre:
 Desarrollo individual de
Otros
ejercicios ejercicios prácticos en el
aplicados de Prolog
computador
Investigar sobre:
 Desarrollo individual de
Objetivo fundamental
ejercicios prácticos en el
de Prolog para la IA
computador
Investigar sobre:
Unidad 5 – 5.1 Incertidumbre
Otros sistemas
5.2
Sistemas de Razonamiento
razonamiento
probabilístico
Sesión 13
2/02/2009
Aplica
los
conceptos
estudiados
desarrollando
sistemas inteligentes a
través de programación
lógica,
aplicando
sus
criterios de diseño, y
creatividad para resolver
problemas
reales,
demostrando constancia y
solidaridad en el trabajo
individual y en equipo.
Unidad
7
–
Lenguaje
de
Programación Prolog
7.1 Elementos de prolog: And, Or,
Not
Taller y ejercicios de Prolog en
relación a los elementos de Prolog
de
7.2 Sintaxis del Lenguaje de
Programación Prolog
7.3
Variables y Constantes en
Prolog
Taller y ejercicios de Prolog en Investigar sobre:
 Desarrollo individual
relación a la sintaxis, variables y Otros
ejercicios ejercicios prácticos en
constantes en Prolog
aplicados de Prolog
computador
Investigar sobre:
7.4 Reglas y Hechos, predicados en
 Desarrollo individual
Otras
formas
de
Prolog
ejercicios prácticos en
representar hechos y
computador
reglas en prolog
Taller y ejercicios de Prolog en Investigar sobre:
 Desarrollo individual
formas
de ejercicios prácticos en
relación a Reglas y Hechos en Otras
representar hechos y computador
Prolog
de
el
de
el
de
el
reglas en prolog
Sesión 27
02/03/2009
Sesión 28
03/03/2009
Sesión 29
04/03/2009
Sesión 30
05/03/2009
Sesión 31
06/03/2009
Investigar sobre:
herramientas
Lección en el Computador de Prolog Otras
similares a Prolog
Investigar sobre:
7.5 Representaciones numéricas e Otras
formas
de
Inecuaciones en prolog
representación
en
Prolog
Investigar sobre:
Taller y ejercicios de Prolog en
Otras
formas
de
relación
a
Representaciones
representación
en
numéricas e inecuaciones
Prolog
 Desarrollo individual de
ejercicios prácticos en el
computador
Examen Final
 Examen teórico-práctico
Resolución y Entrega de exámenes
 Desarrollo individual de
ejercicios prácticos en el
computador
 Desarrollo individual de
ejercicios prácticos en el
computador
6.- METODOLOGÍA
Metodología a utilizarse dentro del aula

Ejercicios aplicativos

Talleres

Foros

Trabajos de programación
Horas No Presenciales

Investigaciones

Proyectos
Estos estudios independientes estarán comprendidos entre:
ESTUDIO INDEPENDIENTE
Lecturas de: texto, revistas, artículos, periódicos, etc. (mínimo 300 páginas)
Preparación de: Informes, presentaciones, ensayos, proyectos, investigaciones, casos
Estudio para: lecciones, aportes, exámenes (parcial, final), evaluaciones sobre lecturas, casos
Investigaciones: bibliográficas, de campo, Internet
7.- EVALUACIÓN
Criterio para la calificación de los trabajos




Talleres en clase: 15 pts
Trabajos e investigaciones: 15 pts
Actuación en clase: 20 pts
Examen escrito y/o práctico: 50 pts
100 Pts
8.- BIBLIOGRAFÍA
6.1 BIBLIOGRAFÍA BÁSICA
Nombre
Inteligencia Artificial –
Un enfoque moderno
Autor
Stuart Russell /
Peter Norvig
Editorial
Edición
Prentice Hall
Tercera Edición
6.2 BIBLIOGRAFÍA COMPLEMENTARIA
Manual de Prolog
Amzi Inc
6.3 FOLLETOS
Unidad Didáctica
Inteligencia Artificial
Ricardo Aler Mur /
Daniel Borrajo Millán /
Andrés Silva Vásquez
--
6.4 PÁGINAS WEB
manuales.astalaweb.com/Manuales/Prolog.asp
www.programatium.com/prolog.htm
www.programatium.net/01Manuales3/Varios/prolog.htm
9.- DATOS DEL PROFESOR / A
Nombre:
Título de Pregrado:
Título de Posgrado:
E-mail:
Carlos Aveiga Paínii
Ingeniero Electrónico en Telecomunicaciones
Master en Sistemas de Información Gerencial
caveiga@uees.edu.ec
aveigac@diebold.com
--
10.- FIRMA DEL PROFESOR Y EL DECANO/A Ó DIRECTOR /A