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FORMATO DE PROGRAMAS ANALÍTICOS
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
2008
Intensivo 2 - 2008
Lunes a Jueves
18h45-20h25
Laboratorio F-5
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.- PROGRAMACIÓN DE LOS CONTENIDOS DEL CURSO: UNIDADES
UNIDADES/CONTENIDOS
Unidad 1 – 1.1 ¿Qué es Inteligencia Artificial (I.A.)?
1.2 Fundamentos de Inteligencia Artificial.
1.2 Fundamentos de Inteligencia Artificial.
1.3 Historia de la Inteligencia Artificial
Unidad 2 – Aplicaciones y Áreas de competencia
Unidad 3 – 3.1 Concepto de agentes
3.2 Comportamiento de los agentes
3.3 Estructuras de agentes
3.4 Concepto de ambientes
3.5 Propiedades de ambientes
3.6 Programas de ambientes
Unidad 4 – 4.1 El lenguaje de la Lógica de Predicados
4.2 Inferencia en la Lógica de Predicados
4.3 Sistemas de Producción
4.3.1 Estructura y funcionamiento de un Sistema de Producción
4.3.2 Ventajas y desventajas de un Sistema de Producción
4.4 Marcos
4.4.3 Ejemplo de sistema de marcos
Ejemplo de utilización de un Sistema de Marcos
Unidad 5 – 5.1 Incertidumbre
5.2 Sistemas de Razonamiento probabilístico
5.3 Redes semánticas
5.4 Toma de decisiones sencillas
5.5 Toma de decisiones complejas
Unidad 6 – Estructuras y Estrategias de Búsqueda
6.1 Método de generar y comprobar
6.2 Búsqueda en amplitud
6.2 Búsqueda en amplitud
6.3 Búsqueda en profundidad
6.3. Búsqueda en profundidad
6.4 Búsqueda hacia atrás
6.5 Búsqueda Bidireccional
Unidad 7 – Lenguaje de Programación Prolog
7.1 Elementos de prolog: And, Or, Not.
7.2 Sintaxis del Lenguaje de Programación Prolog
7.3 Variables y Constantes en Prolog
7.4 Reglas y Hechos, predicados en Prolog
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
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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
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10.- FIRMA DEL PROFESOR Y EL DECANO/A Ó DIRECTOR /A