Actualizada: Miércoles, 06 Septiembre 2006 05:00 p.m.

Ing. Bruno López Takeyas, M.C.

Instituto Tecnológico de Nuevo Laredo

Docente de Ingeniería en Sistemas Computacionales

UNIVERSIDAD VALLE DEL BRAVO

MAESTRÍA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES

"INTELIGENCIA ARTIFICIAL"

TITULAR: M.C. BRUNO LÓPEZ TAKEYAS

www.itnuevolaredo.edu.mx/takeyas

takeyas@itnuevolaredo.edu.mx

OBJETIVO

Capacitar a los participantes en los métodos y técnicas de representación del conocimiento, asi como el manejo sintáctico del lenguaje PROLOG con el propósito de que logren construir módulos de programación que plasmen y modelen el conocimiento experto específico de la organización, logrando con esto la optimización en la toma de decisiones.

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CONTENIDO

I.- La Inteligencia Artificial y sus diversas áreas

• Introducción*

• Desarrollo histórico*

• Representación de conocimiento*

• Razonamiento*

• Estrategias de búsqueda de soluciones*

• Lenguajes de programación*

• Robótica

• Vida artificial

• Redes neuronales

• Lógica difusa

• Sistemas expertos

• Lenguaje natural

• Algoritmos genéticos* 

II.- MÉTODOS DE REPRESENTACIÓN DE CONOCIMIENTO

• Algorítmicos

• Frames

• Cálculo de predicados*

• Reglas de inferencia

• Deducción proposicional*

• Valores de certeza*

• Demostración indirecta*

• Tautología*

• Cuantificadores universales*

• Especificación universal*

• Casos

• Lógica de predicados (PROLOG)

III.- MODELACIÓN DEL CONOCIMIENTO

• ¿Qué es el conocimiento?

• Tipos de conocimiento

• Métodos de razonamiento

• 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*

• Algoritmo Minimax*

• Algoritmo Poda Alfa-Beta*

• Algoritmo Hill Climbing (Escalada de colinas)*

• Algoritmo A*

• Algoritmo ID3*

IV.- DATOS, INFORMACIÓN Y CONOCIMIENTO

• Relación de datos, información y conocimiento

 V.- LOS SISTEMAS EXPERTOS

• Definición y estructura de un SE

• Características y limitaciones de un SE

• Ventajas y desventajas de un SE*

• Diferencia entre un SE y un programa convencional*

• Tareas de clasificación y construcción

• Requerimientos para el desarrollo de un SE*

VI.- ENFOQUES EMERGENTES DE LOS SISTEMAS EXPERTOS

• Adquisición de conocimiento*

• Sistemas basados en el conocimiento

• Razonamiento basado en reglas

• Encadenamiento hacia delante*

• Encadenamiento hacia atrás*

• Sistemas aislados

• Sistemas expertos como área de la Inteligencia Artificial

• Sistemas expertos en la era de la información

VII.- ESTRATEGIA COMPETITIVA USANDO SISTEMAS EXPERTOS

• Aplicaciones típicas

VIII.- FASES DE ADMINISTRACIÓN DE PROYECTOS DE SISTEMAS EXPERTOS

• Venta de una idea de un SE

• Identificación de aplicaciones potenciales

• Evaluación técnica

• Evaluación económica

• Selección de proyecto

• Planeación del proyecto

• Ciclo de desarrollo de un SE*

IX.- INTRODUCCIÓN AL PROLOG

• PROLOG

• Expert Lab*

• VPX*

• Desarrollo de un SE*

NOTA: (*) Incluido a criterio del titular

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