GUÍA DOCENTE ASIGNATURAS 2003-2004 - Facultade de ...

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Inteligencia Artificial Descriptores - Heurística. - Sistemas basados en el conocimiento. - Aprendizaje. - Percepción. - Razonamiento. Profesores II Anual, Troncal, 10.5 Créditos (7.5T + 3P) Vicente Moret Bonillo civmoret@udc.es vicente@fi.pri Amparo Alonso Betanzos ciamparo@udc.es amparo@fi.pri Bertha Guijarro Berdiñas cibertha@udc.es bertha@fi.pri Mariano Cabrero Canosa cicanosa@udc.es mariano@fi.pri Eduardo Mosqueira Rey eduardo@udc.es eduardo@fi.pri Objetivos docentes - Introducir formalmente los conceptos básicos de la inteligencia artificial. - Definir el marco de trabajo como un espacio de estados. - Plantear la búsqueda heurística como un procedimiento para resolver problemas - Desarrollar y discutir diversos formalismos para la representación del conocimiento. - Desarrollar y discutir diversos modelos de razonamiento, categórico y con incertidumbre. - Aprender los fundamentos de diseño, construcción y validación de sistemas basados en conocimiento. Bibliografía Recomendada Russel, S. y Norvig, P. Inteligencia Artificial. Un enfoque moderno. Prentice-Hall, 1996. Rich, E. Inteligencia Artificial. Ed. G. Gili eds, 1988. Rich y Knight. Inteligencia Artificial. McGraw-Hill, 1994. Moret, V. et al. Fundamentos de Inteligencia Artificial. Servicio Publicaciones UDC, 2000. Nilsson, N.J. Inteligencia Artificial: Una nueva síntesis. McGraw Hill, 2000. Complementaria 156
Borrajo, J. y Martínez y Pazos. Inteligencia Artificial: Métodos y Técnicas. Centro de Estudios Ramón Areces eds., 1993. Nilsson. Principios de Inteligencia Artificial. Díaz de Santos, 1987. Rolston. Principios de Inteligencia Artificial y Sistemas Expertos. McGraw-Hill, 1990. Waterman. A guide to expert systems. Addison-Wesley, 1986. Winston. Inteligencia Artificial. Addison-Wesley, 1992. Contenido 1. Introducción 2. Resolución de problemas 3. Representaciones formales del conocimiento 4. Métodos estructurados de representación del conocimiento 5. Representación del conocimiento temporal 6. Sistemas de producción 7. Razonamiento categórico y corrección bayesiana 8. Razonamiento probabilístico 9. Factores de certidumbre 10. Teoría evidencial 11. Conjuntos difusos 12. Introducción a la Ingeniería de Conocimiento 13. Sistemas de pizarras 14. Sistemas inteligentes híbridos 15. Verificación y validación de sistemas inteligentes 157
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