10/01/2014

1

Inteligencia Artificial (IA)

MC. Michel Garca Garca

Sesin: 1

Presentacin

2

Agenda

Informacin general del curso

Revisin del programa

Criterios de evaluacin

Polticas del curso

Bibliografa

Hoja Diagnstico

3

Informacin General

Horario:

Lunes, Mircoles y Jueves

2:30 pm 4:00pm

Asesoras: Revisar hoja que les entregarn

4

Plan LCC

5

Revisin del Programa

Objetivo

Contenido

Bibliografa

Criterios de evaluacin

Polticas del curso

6

Objetivo del curso

Conocer los conceptos bsicos de la

Inteligencia Artificial (IA) para poder

implementar adecuadamente aplicaciones

que involucren el razonamiento de maquinas

para la solucin de problemas

10/01/2014

2

7

Contenido del curso

UNIDAD 1. Introduccin

UNIDAD 2.Solucin de problemas con bsqueda

UNIDAD 3. Representacin del conocimiento

UNIDAD 4. Aprendizaje Inductivo

UNIDAD 5. Tpicos Selectos

8

Criterios de evaluacin

Tres exmenes parciales: 35%

Tareas: 20%

Proyecto Final (3 alumnos): 25%

Asistencia: 10%

Resumen por Unidad (3 alumnos): 10%

Total: 100%

NOTA:

Para tener derecho a entregar el proyecto final, la suma del porcentaje correspondiente a los exmenes, tareas y

asistencia sea igual o superior a 60 puntos.

9

Exmenes

Primer parcial: (Unidades 1 y 2)

Segundo parcial: (Unidades 3, 4)

Tercer parcial: (Unidad 5)

10

Polticas del curso

Asistencia

No es necesario pedir permiso para entrar

salir del saln (hacerlo en silencio)

No usar telfonos celulares en clase ni

exmenes

Preguntas

Cada uno responda en su libreta las siguientes preguntas:

Qu es la inteligencia Artificial (IA)?

Para que sirve la IA?

Algn da existir una mquina con consciencia y que realmente entienda lo que

procese o slo simularn que piensan?

Plataforma Moodle

http://sel.uady.mx/

Inscribirse al curso con su cuenta de INET

TODOS colocar su foto personal en moodle

Todas las tareas, prcticas y proyectos sern subidas a este sistema en lnea

Nota: No se recibirn tareas fuera de tiempo

Todos los Jueves se traer un artculo, noticia, tema, etc. Sobre algn avance de la IA en la

actualidad, se subir al moodle ANTES de clase.

Clave del curso: artificial

10/01/2014

3

13

Bibliografa

Bsica

1. Stuart J. Russell and Peter Norvig. Artificial Intelligence. A Modern Approach. Russell and Norvig. Prentice Hall. 2 Edicin.

2. Elaine Rich, Kevin Knight. Artificial Intelligence. McGraw Hill. 2a Edicin

3. George Luger .Artificial Intelligence: Structures and Strategies for Complex Problem Solving. Adison Wesley. 5 Edicin.

4. Nils J. Nilsson. Artificial Intelligence. Morgan Kauffman Publisher.

Complementaria

1. Zbigniew Michalewicz, David B. Fogel. How to Solve It: Modern Heuristics. Springer. 2a Edicin

2. Tom Mitchell. Machine Learning. McGraw Hill. 1 Edicion

3. Poole David, Mackworth Alan, Goebel Randy. Computational Intelligence: A logical approach. Oxford University Press. 1 Edicin

4. Joseph C. Giarratano, Gary D. Riley. Expert Systems: Principles and Programming. Course Technology. 4a Edicin.

5. Ernest Friedman-Hill. Jess in Action: Java Rule-Based Systems. Manning Publications.