cc52a - Inteligencia Artificial

Objetivos:

Contenidos:

1. Introducción
   Caracterización de los problemas abordados por la inteligencia artificial. Los límites del enfoque algorítmico exhaustivo. Enfoque heurístico. Grandes tendencias de la inteligencia artificial.
   
   
2. Representación de conocimiento y aprendizaje
   Introducción. Ejemplo concreto: árboles de clasificación y regresión (CART).
   
   
3. Percepción artificial o reconocimiento de formas (pattern recognition)
   
   1. Métodos supervisados
      Métodos estadísticos. Redes neuronales. HMM.
   2. Métodos no supervisados. Clustering.
   3. Aplicaciones a reconocimiento del habla y visión artificial.
   
   
4. Computación evolutiva
   Algoritmos genéticos. Programación genética.
   
   
5. Resolución de problemas mediante búsqueda en espacio de estados
   1. Espacios de estados. Estrategias de búsqueda. Búsqueda en profundidad. Búsqueda en amplitud. Búsqueda iterativa. Búsqueda heurística. Funciones de evaluación heurística. Algoritmo A. Heurísticas admisibles (algoritmo A*).
   2. Algoritmos de juego. Algoritmo mini-max. Algoritmo alfa-beta.
   3. Planificación. Grafos AND-OR.
      
      
6. Lógica
   1. Introdución a PROLOG
      
   2. Lógica proposicional
      Expresiones bien formadas. Interpretación semántica. Tablas de verdad. Validez. Satisfacibilidad. Noción de consecuencia lógica.
   3. Lógica de predicados de primer orden
      Variables y cuantificadores. Interpretación semántica. Dominios estructurados. Demostraciones formales.
   4. Cláusulas y resolución
      Cláusulas. Regla de resolución. Demostración por resolución de contradicción. Normalización a forma clausal. Unificación. Resolución con unificación. Cláusulas de Horn.
      
      
7. Procesamiento de lenguaje natural
   Análisis sintáctico. Representaciones semánticas.
   
   
8. Redes semánticas
   Grafos conceptuales. Redes asociativas. Wordnet.
   
   
9. Sistemas expertos
   Diseño de sistemas basados en reglas. Ingeniería del conocimiento. Agentes inteligentes.
   
   
10. La inteligencia como comportamiento emergente
    Agentes concurrentes. Algoritmos de hormigas.
    
    

Actividades:

Clases expositivas del profesor (3 horas semanales) y clases auxiliares (1,5 horas semanales). Tareas computacionales.

Evaluación:

• controles.
• tareas.
• un examen que reemplaza a la peor nota de controles.
• la nota final se calcula ponderando 2/3 controles y 1/3 tareas.

Bibliografía: