Actualizada: lunes, 26 marzo 2007 01:22

Ing. Bruno López Takeyas, M.C.

Instituto Tecnológico de Nuevo Laredo

Presidente de Academia de Ing. en Sistemas Computacionales

INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Conocer, comprender y aplicar los conocimientos y metodologías de solución a problemas básicos de la inteligencia artificial así como el diseño de sistemas expertos.

CONTENIDO

UNIDAD 1.- Introducción a la inteligencia artificial (IA).

• Introducción.
• Desarrollo histórico.
• Representación de conocimiento.
• Razonamiento.
• Estrategias de búsqueda de soluciones.
• Lenguajes de programación.
• Fundamentos matemáticos de IA.
• Teoría de conjuntos.
• Producto cartesiano.
• Teoría de grafos.
 


UNIDAD 2 .- Lógica de predicados.

• Cálculo de predicados.
• Reglas de inferencia.
• Deducción proposicional.
• Valores de certeza.
• Demostración indirecta.
• Tautología.
• Cuantificadores universales.
• Especificación universal.
 


UNIDAD 3 .- Búsqueda de soluciones.

• Técnicas de búsqueda de soluciones.
• Espacio de estados.
• Estrategias de búsqueda.
• Búsqueda forward.
• Búsqueda backward.
• Algoritmo de búsqueda BACKTRACKING.
• Búsqueda en anchura.
• Búsqueda en profundidad.
• Búsqueda heurística.



UNIDAD 4 .- Lenguajes de programación de IA e Introducción a los Sistemas Expertos.

• Lenguaje PROLOG.
• Lenguaje LISP.
• Introducción a los sistemas expertos (SE).
• Ventajas y desventajas de los SE.
• Diferencias entre un SE y un programa convencional.
• Estructura de un SE.
• Requerimientos para el desarrollo de un SE.
• Adquisición de conocimiento.
• Ciclo de desarrollo de un SE.
• Encadenamiento hacia adelante.
• Encadenamiento hacia atrás.
• Desarrollo de un SE.