Datos generales

• Plan de estudios: 0492 - MAESTRÍA EN MODELADO Y SIMULACIÓN
• Créditos: 3.0

Grupos

Tabla información sobre los grupos de la asignatura

Actividad	Grupo	Periodos	Horarios	Aula	Profesor/Tutor

No existen datos de grupos de esta asignatura, en este plan de estudios.

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

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

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.

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.