Objetivos Generales
- Comprender las características de los problemas sin solución algorítmica (NP Completos) que requieren métodos alternativos de solución.
- Comprender conceptos como espacio de solución, manejo y aplicación de técnicas de representación del conocimiento y búsquedas heurísticas.
- Aplicar las técnicas y lenguajes de la IA en la solución de distintos problemas (Lisp y Prolog).
- Conocer los avances recientes de la IA así como de sus áreas relacionadas
(visión artificial, sistemas expertos, robótica, etc.).
- CALIFICACIONES FINALES
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Temas principales del curso:
- Introducción a la Inteligencia Artificial.
- La representación de problemas como espacios de estados.
- Estrategias de solución usando búsquedas (informadas y no-informadas).
- Juegos y su solución con estrategias de búsqueda.
- Representación del Conocimiento y su manipulación (razonamiento).
- Otras formas de representación de conocimientos: redes semánticas, guiones y frames.
- Redes neuronales y algoritmos genéticos.
- Percepción y comunicación.
- Reflexiones filosóficas de la IA.
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