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inteligencia primera clases de inteligencia artificial
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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
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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)
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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
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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.