Datos generales

• Plan de estudios: 0505 - INGENIERÍA EN AUTOMATIZACIÓN
• Créditos: 3.0

Grupos

Tabla información sobre los grupos de la asignatura

Actividad	Grupo	Periodos	Horarios	Aula	Profesor/Tutor
CLASE TEÓRICA	(1) - CLASE TEÓRICA - GRUPO 1 - BOGOTÁ	20/01/2020 - 21/03/2020	MIÉRCOLES 20:00 - 22:00	AULA 408 - M7	EDUARDO ESTRADA KASSIR
			VIERNES 20:00 - 22:00	AULA 408 - M7	EDUARDO ESTRADA KASSIR
		13/04/2020 - 30/05/2020	MIÉRCOLES 20:00 - 22:00	-	EDUARDO ESTRADA KASSIR
			VIERNES 20:00 - 22:00	-	EDUARDO ESTRADA KASSIR

Contenidos

PROGRAMA DE LA ASIGNATURA

Presentación

El propósito principal de la asignatura es proporcionar al estudiante los conocimientos necesarios para que pueda simular el pensamiento y la conducta humana para encontrar soluciones significativas a problemas del entorno que lo rodea mediante sistemas artificiales a partir de sistemas expertos, sistemas de lógica difusa, redes neuronales y computación evolutiva. Es importante que el estudiante vea la pertinencia en hacer computacional el conocimiento humano no analítico por procedimientos simbólicos, conexionistas o híbridos.

Objetivo de Aprendizaje

Aumentar su capacidad de análisis lógico deductivo a partir de la aplicación de técnicas de la inteligencia artificial (IA) clásica y de herramientas de computo para la solución de tareas del mundo real, principalmente que comprenda las entidades inteligentes más que su propia construcción.

Contenidos Temáticos

1. PRELIMINARES

1.1. Introducción y reseña histórica.

1.2 Enfoques

1.3 Áreas.

1.4 Agentes inteligentes.

1.5. Resolución de problemas utilizando agentes.

2. SISTEMAS EXPERTOS

2.1. Introducción y reseña histórica

2.2. Tipos de sistemas expertos

2.3. Componentes y características

2.4. Sistemas expertos basados en reglas

2.5. Sistemas expertos basados en probabilidad

3. SISTEMAS DE LÓGICA DIFUSA

3.1. Introducción y reseña histórica

3.2. Conjuntos difusos

3.3. Razonamiento difuso

3.4. Sistemas de control difuso

4. REDES NEURONALES

4.1. Introducción y reseña histórica

4.2. Neurona biológica

4.3. Red neuronal artificial

4.4. Funciones de transferencia

4.5. Principales tipos de redes neuronales.

5. COMPUTACIÓN EVOLUTIVA

5.1. Introducción y reseña histórica.

5.2. Vida artificial

5.3. Algoritmos genéticos.

5.4. Aprendizaje de máquina.

Evaluación Formativa

Evaluación continúa de forma Individual o en grupo dentro de las normas del modelo pedagógico, a partir de quices, parciales, talleres, exposiciones y programas, que permita detectar fortalezas y debilidades en el uso adecuado de los conceptos, del manejo de herramientas de cómputo, y en la forma en que plantea y resuelve problemas. Realizar retroalimentación en los temas que presenten mayor dificultad.

Bibliografía Básica Obligatoria

Russell, S. Inteligencia artificial. 2ª. Ed. Pearson, España, 2004. (texto guía)

Nilsson, N. Inteligencia artificial: una nueva síntesis. Mc Graw Hill. Madrid 2001.

Giarratano, J. Sistemas Expertos: principios y programación. Tercera edición.Thomsan, México 2001.

Rich, E. Inteligencia artificial. Segunda edición. Mc Graw Hill. España 1996

Marín del Brío, B. Redes neuronales y sistemas difusos. Alfaomega. México 2002.

Negnevitsky Michael. Artificial Intelligence. A guide to intelligent systems. Adison Wesley. Inglaterra 2002.