Fundamentos de Inteligencia Artificial

1. Objetivos.
2. Programa.
3. Bibliografía.
4. Prerrequisitos.
5. Evaluación.
6. Comunicación

1. Objetivos

• Conocimiento de las técnicas básicas de la Inteligencia Artificial y sus aplicaciones.
• Conocimiento de los métodos básicos para la resolución de problemas.
• Introducción de técnicas básicas para la manipulación del conocimiento..

2. Programa

1. Introducción
• Qué es Inteligencia Artificial.
• Test de turing, desarrollo histórico de la IA.
  
• Agentes y Agentes Inteligentes
  
• Aplicaciones.
  
2. Solución de Problemas y Búsqueda
   • Formalización del problema de la resolución de problemas.
   • Ejemplos, procedimiento general de búsqueda.
   • Búsqueda Ciega
     
   • Búsqueda heurística
3. Representación de conocimientos y razonamiento.
   • Introducción.
   • Métodos básicos de representación.
     • Lógica Clásica.
     • Sistemas de producción.
   • Métodos estructurados.
     • Redes semánticas.
     • Marcos.
     • Guiones.
   • Razonamiento bayesiano. Factores de Certeza.
   • Teoría Dempster-Shafer.
   • Lógica Difusa.
4. Aprendizaje.
5. Lenguaje Natural
   
6. Robótica.

3. Bibliografía

• Stuart Russell y Peter Norvig. Artificial Intelligence: A Modern Approach. Ed. Prentice Hall. (1995).
• Elaine Rich y Kevin Knight. Artificial Intelligence. Ed. McGraw-Hill. (1991).

4. Prerrequisitos

Lectura y Comprensión de Inglés.

5. Evaluación

La evaluación de la asignatura se realizará de la manera siguiente: