INTELIGENCIA ARTIFICIAL

FACULTAD DE INGENIERIA DE SISTEMAS E INFORMATICA
    Escuela Académico Profesional de Ingeniería de Sistemas

1. ESPECIFICACIONES GENERALES
Nombre del Curso : INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Código del Curso : 207008
Duración del Curso : 17 semanas
Forma de Dictado : Técnico - experimental
Horas semanales : Teoría: 3h – Laboratorio: 2h
Naturaleza : Formación profesional
Número de créditos : Cuatro (04)
Prerrequisitos : 205007 – Investigación Operativa I
Semestre académico : 2011 - 0

2. SUMILLA
La Inteligencia Artificial, conceptos, paradigmas y aplicaciones en la industria y servicios.
Representación del conocimiento. Representación de problemas de IA como búsqueda en el
espacio de estado. Métodos de búsqueda ciegos e informados. Juegos inteligentes hombremáquina.
Sistemas Expertos. Sistemas inteligentes.

3. OBJETIVO GENERAL
La Inteligencia Artificial es una de las áreas de la ciencia de la computación que presenta
grandes expectativas de desarrollo, debido a su diversidad de aplicaciones en la industria, en los
sectores de educación, servicios y, ciencia y tecnología.
El presente curso visa introducir el área de inteligencia artificial, la representación del
conocimiento, los métodos básicos para la resolución de problemas y sus principales
aplicaciones en el contexto de la demanda nacional, dando énfasis al estudio y desarrollo de
juegos y sistemas expertos.

4. OBJETIVOS ESPECÍFICOS
• Representar el conocimiento mediante técnicas ad hoc tales como redes semánticas,
predicados, y listas.
• Representar y resolver problemas determinada clase de problemas de la Inteligencia
Artificial mediante las técnicas de búsqueda en un espacio de estados.
• Diseñar y desarrollar software de juegos inteligentes hombre-máquina que usen técnicas
de la Inteligencia Artificial.
• Diseñar y desarrollar sistemas expertos basados en diversos motores de inferencia
(métodos de encadenamiento y redes neuronales artificiales).
• Presentar los fundamentos de los sistemas inteligentes y sus diversas aplicaciones, así
como establecer las diferencias respecto de los métodos basados en búsqueda y los
sistemas expertos.


Desarrollo del Syllabus


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 Semana  Teoria
 Laboratorio
 Trabajos  Otros
 1  Fundamentos de la inteligencia artificial.
 
Manual y ejemplos de Lisp.
 
 2  Representacion del conocimiento.
     
 3  Busqueda en un espacio de estados.
 
 
 4  Metodos de busqueda en un espacio de estados.
   
 5  Metodos de busqueda informados.
   
Busqueda A*
 
 6  Metodos de busqueda para juegos hombre-maquina.
 
 
 
 7  Presentacion de trabajos computacionales.
 
 

 
 8  EXAMEN PARCIAL
 

 
 9  Fundamentos de sistemas expertos.
 
 

 
 10  Diseño de sistemas expertos.



 
 11  Desarrollo de sistemas expertos.



 
 12  Sistemas expertos basados en redes neuronales.
     
 13  Calidad y validacion de sistemas expertos.
     
 14  Introduccion a los sistemas inteligentes.
     
 15  Presentacion de trabajos computacionales.
     
 16  EXAMEN FINAL.