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Inteligencia Artificial

Este curso es impartido por la Facultad de Estadística e Informática de la Universidad Veracruzana

imagen cerebro artificial

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

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.

Lecturas recomendadas

Tareas

Prácticas del curso

Material de apoyo

Algunas ligas interesantes

Blog del curso

Bibliografía del curso

Inteligencia Artificial. Un enfoque Moderno
Stuart Russel y Peter Norvig. Prentice Hall, 1996

Inteligencia Artificial. Una nueva síntesis.
Nils J. Nilsson. McGrawHill, 2001.


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Fecha última modificación: 20 de Febrero de 2006