1.- IDENTIFICACION DE LA ASIGNATURA Nombre de la asignatura ...

1.- IDENTIFICACION DE LA ASIGNATURANombre de la asignatura :Carrera :Clave de la asignatura :Fundamentos de InteligenciaArtificialLic. en InformáticaHoras teoría-horaspráctica-créditos :1-3-52. HISTORIA DEL PROGRAMALUGAR Y FECHA DEELABORACIÓNInstitutoTecnológico deApizaco, Nov. de2006.PARTICIPANTESOBSERVACIONESM.C.Perfecto Este programaMalaquias Quintero esta basado en elFloresperfildeMIA. Carlos Pérez especialidad enCoronaTecnologíasMC. Orión Reyes Avanzadas de laGalavizInformaciónDr. Federico Ramírez de la Lic. EnCruzInformática delLic. Miquelina InstitutoSánchez Pulido Tecnológico deIng. José Antonio Apizaco, definidoCruz Zamoraen julio del2006.3.- UBICACIÓN DE LA ASIGNATURAa) RELACIÓN CON OTRAS ASIGNATURAS DEL PLAN DE ESTUDIOSAnterioresPosterioresAsignatura Temas Asignatura Temas- Todos-TodosSistemasMultiagentesy WebSemánticaSistemasBasados enAgentesTodosTodosb) APORTACIÓN DE LA ASIGNATURA AL PERFIL DEL EGRESADO

Conocimientos de tecnologías avanzadas de la informaciónen el Internet.4.- OBJETIVO GENERAL DEL CURSOQue el alumno adquiera el conocimiento que fundamenta elestudio, investigación y aplicación de las diferentes áreasque conforman a la Inteligencia Artificial (IA).5. TEMARIOUNIDAD TEMASSUBTEMASI. Introducción 1.1 Antecedentes1.2 Escuelas de la IA1.3 Áreas de Estudioe Investigación de la IA1.4 Alcances eImpedimentosII Búsqueda 2.1 Búsquedas Ciegas2.2 BúsquedasHeurísticas2.3 Otras Técnicas deBúsqueda y OptimizaciónIIIIVVRazonamientoAutomáticoIngeniería delConocimiento (IC)Introducción alAprendizaje Automático3.1 Introducciòn3.2 Deducciòn Natural enLògica Proposicional3.3 Deducciòn Natural enLogica de Primer Orden3.4 Tipos de RazonamientoAutomatico3.5 Razonamiento Basado enCasos3.1 Introducción3.2 El Proceso de laIC3.3 Adquisición delConocimiento3.4 Representación delConocimiento3.5 Ontologías5.1 Introducción5.2 FundamentosMatemáticos5.3 AlgoritmosFundamentales5.4 Aplicaciones6. APRENDIZAJES REQUERIDOS

• Conocimiento de las diferentes modelos para desarrollode software e Ingeniería de Software.• Conocimiento sobre las características de losdistintos tipos de sistemas de información.• Dominio del lenguaje de programación C, C++, Java, yCajas de Herramientas de Matlab.• Conocimientos sobre los conceptos básicos yherramientas para la administración y planeación deproyectos.• Conocimientos sólidos en materia de ProgramaciónOrientada a Objetos.7. SUGERENCIAS DIDÁCTICAS• Realizar visitas a centros de investigación del Paísy del Extranjero que apliquen tecnologías deInteligencia Computacional.• Solicitar al alumno que realice investigaciones enInternet sobre las iniciativas y estado del Arte.• Elaborar un conjunto de casos prácticos.8.- SUGERENCIAS DE EVALUACIÓN• Realizar una evaluación diagnóstica para conocer eldesempeño académico del estudiante y programar lasactividades del curso.• Establecer de común acuerdo con los alumnos laponderación de las diferentes actividades del curso.• Realizar trabajos de investigación.• Exposición de soluciones a problemas reales que tienensignificado para el alumno y que son fruto de suiniciativa.• Participación en clase.• Reportes de casos prácticos y/o analizados.• Solicitar al estudiante su opinión sobre losresultados del curso.• Exámenes escritos9. UNIDADES DE APRENDIZAJEUnidad 1. IntroducciónObjetivo Actividades de Bibliografía

educacionalEl Alumnocomprenderá losfundamentos delparadigma de laInteligenciaComputacionalaprendizaje1.1 Investigar enInternet y referenciasbibliográficas eldesarrollo de laInteligenciaComputacional1,2Unidad 2. Computación DifusaObjetivoeducacionalActividades deaprendizajeIdentificara y 2.1 investigar enConocerá losdiferentes fuentes defundamentos del información, losmodelado dediferentes modelosSistemasarquitectónicos de losInteligentes Basado sistemas inteligentesen Computación difusosDifusaBibliografía1,3Unidad 3. Computación NeuronalObjetivo deaprendizajeActividades deaprendizajeIdentificara y 3.1 investigar enConocerálos diferentes fuentes defundamentos del información,losmodeladode diferentesmodelosSistemasarquitectónicos de redesInteligentes Basado neuronalesen ComputaciónNeuronal.Bibliografía1,3,4,5,6,7Unidad 4. InteracciónObjetivoeducacionalIdentificara yConocerá losfundamentos delmodelado deSistemasInteligentes Basadoen ComputaciónEvolutivaActividades deaprendizaje4.1 investigar endiferentes fuentes deinformación,losdiferentes algoritmos queconforman el campo deestudio de la ComputaciónEvolutivaBibliografía2,7

Unidad 5. CoordinaciónObjetivo deaprendizajeActividades deaprendizajeIdentificara y 4.1 investigar enConocerá los diferentes fuentes defundamentos del información,losmodeladode diferentes modelosSistemasarquitectónicos deInteligentes Sistemas InteligentesHíbridosHibridosBibliografía1,2,3,4,5,6,710. FUENTES DE INFORMACIÓN1. de Castro, Leandro N.; Von Zuben, Fernando J.;RecentDevelopments in Biologically Inspired Computing; IdeaGroup Publishing, 2004.2. Mohammadian, Masoud; Sarker, Ruhul Amin; Yao, Xin ;Computational Intelligence in Control; Idea Group Inc.;2002.3. M. Huth and M. Ryan: Logic in Computer Science:Modelling and Reasoning about Systems, 2nd Edition,Cambridge University Press, 2004 (H&R).4. Reeves, Colin R.; Rowe, Jonathan E. ; GeneticAlgorithms - Principles and Perspectives : A Guide to GATheory; Kluwer Academic Publishers; 2002.5 Steeb, Willi-Hans; Nonlinear Workbook : Chaos, Fractals,Cellular Automata, Neural Networks, Genetic Algorithms,Gene Expression Programming, Support Vector Machine,Wavelets, Hidden Markov Models, Fuzy Logic with C++, Javaand Symbolic C++ Programs; World Scientific PublishingCompany, Incorporated; 2005.6. Rabunal, Juan, R.; Dorado, Julian; Artifical NeuralNetworks in Real-Life Applications; Idea Group Publishing;2005.7. Voges, Kevin; Pope, Nigel; Business Applications andComputational Intelligence; Idea Group Publishing; 2005.11. PRÁCTICASPráctica No.1 Realizar el Modelado de un Sistema Difuso.Práctica No. 2 Realizar el Modelado de un SistemaNeuronal.Práctica No. 3 Realizar el Modelado de un SistemaEvolutivo.