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Inteligencia Artificial I

Proyecto docente de la asignatura Inteligencia Artificial I - Versión pdf

Programa de la asignatura

Programa de la asignatura

Objetivos docentes específicos

Conocer las diferentes técnicas de búsqueda en espacios de estados y su aplicación para la resolución de diferentes problemas en Inteligencia Artificial, incluyendo teoría de juegos, problemas de satisfacción de restricciones y planificación.

Competencias transversales genéricas

• Habilidades para trabajar en grupo (Se entrena de forma moderada)
• Capacidad de análisis y síntesis (Se entrena de forma moderada)
• Comunicación oral en la lengua nativa (Se entrena de forma moderada)
• Comunicación escrita en la lengua nativa (Se entrena de forma moderada)
• Conocimiento de una segunda lengua (Se entrena de forma moderada)
• Habilidades elementales en informática (Se entrena de forma moderada)
• Resolución de problemas (Se entrena de forma moderada)
• Trabajo en equipo (Se entrena de forma moderada)
• Habilidades para trabajar en grupo (Se entrena de forma moderada)
• Capacidad para aplicar la teoría a la práctica (Se entrena de forma moderada)
• Capacidad de aprender (Se entrena de forma moderada)
• Habilidad para trabajar de forma autónoma (Se entrena de forma moderada)

Competencias específicas

- Conocer en qué consisten los elementos que definen la representación de un problema como problema de espacio de estados y los distintos algoritmos de búsqueda en espacio de estados. Saber aplicarlos a la resolución de problemas.

- Apreciar el papel de la heurística en la reducción de la complejidad práctica de un proceso de búsqueda y saber construir funciones heurísticas para resolver problemas.

- Conocer los elementos que definen un problema como problema de satisfacción de restricciones y aplicar distintas técnicas para resolverlo. Saber reconocer, representar y resolver un problema de satisfacción de restricciones.

- Conocer los fundamentos básicos en la programación de juegos de estrategia. Saber aplicarlos a la programación de juegos.

- Conocer las características específicas de los algoritmos de búsqueda local y de aquellos problemas abordables mediante técnicas de búsqueda local y/o algoritmos genéticos. Saber representar problemas adecuados para ser resueltos por dichas técnicas.

- Conocer el formalismo más común de representación de problemas de planificación en Inteligencia Artificial, y algunos de los algoritmos usados para su resolución.

Contenidos de la asignatura

Relación de los contenidos (bloques temáticos en su caso)

- Búsqueda en espacios de estados y heurísticas.

- Técnicas de búsqueda en juegos con adversario.

- Problemas de satisfacción de restricciones

- Planificación

Relación de los contenidos (bloques temáticos en su caso)

Actividades formativas de primer cuatrimestre

Clases teóricas

Horas presenciales: 30

Horas no presenciales: 45

Metodología de enseñanza aprendizaje:

Clases teóricas, de problemas y actividades de evaluación

Competencias que desarrolla

Todas

Prácticas informáticas

Horas presenciales: 15

Horas no presenciales: 22.5

Metodología de enseñanza aprendizaje:

Clases prácticas y actividades de evaluación

Competencias que desarrolla

Todas

Bibliografía y otros recursos docentes

Bibliografia general

Artificial intelligence : a modern approach

• Autores: Stuart J. Russell and Peter Norvig
• Edicion: 3rd ed., international ed.
• Publicación: 2010
• ISBN: 0-13-360124-2

Inteligencia artificial : un enfoque moderno

• Autores: Stuart J. Russell y Peter Norvig
• Edicion: 2a ed.
• Publicación: 2004
• ISBN: 84-205-4003-X

Computational Intelligence (A logical apprach)

• Autores: D. Poole, A. Mackworth, R. Goebel
• Edicion: edicion 1
• Publicación: Oxford University Press; 2001
• ISBN: 0

Artificial Intelligence (Structures and Strategies for Complex Problem Solving)

• Autores: George F. Luger
• Edicion: edicion 4
• Publicación: Pearson - Addison Wesley; 2001
• ISBN: 0

Inteligencia artificial : una nueva síntesis

• Autores: Nils J. Nilsson
• Edicion: NULL
• Publicación: McGraw-Hill; 2001
• ISBN: 0

Inteligencia artificial

• Autores: E. Rich; K. Knigth
• Edicion: edicion 2ª
• Publicación: McGraw-Hill; 1994
• ISBN: 0

Sistemas y criterios de evaluación

Evaluación por curso

La evaluación por curso podría constar de pruebas escritas, pruebas de laboratorio y trabajos. La nota por curso se obtendría a partir de las notas de las distintas pruebas de evaluación.

Evaluación final

La evaluación final podría constar de pruebas escritas, pruebas de laboratorio y trabajos. Opcionalmente se podría conservar la nota de alguna de las pruebas de evaluación por curso. La nota final se obtendría a partir de las notas de las distintas pruebas de evaluación.

Calendario de exámenes

E.T.S. Ingeniería Informática

• Fecha: 26/01/2012
• Hora: 00:00
• Aula: 
• Convocatoria: 1

E.T.S. Ingeniería Informática

• Fecha: 03/09/2012
• Hora: 00:00
• Aula: 
• Convocatoria: 2

E.T.S. Ingeniería Informática

• Fecha: 07/12/2011
• Hora: 00:00
• Aula: 
• Convocatoria: 3

Tribunales específicos de evaluación y apelación

Presidente

MARIO DE JESUS PEREZ JIMENEZ

Vocal

JOSE ANTONIO ALONSO JIMENEZ

Secretario

JUAN JOSE ARRABAL PARRILLA

Primer suplente

JOAQUIN BORREGO DIAZ

Segundo suplente

FRANCISCO FELIX LARA MARTIN

Tercer suplente

MARIA JOSE HIDALGO DOBLADO