ESCUELA SUPERIOR POLITÉCNICA AGROPECUARIA DE
MANABÍ MANUEL FÉLIX LÓPEZ
CARRERA DE INFORMÁTICA
SÍLABO DEL CURSO
INTELIGENCIA ARTIFICIAL I (CIENCIAS PROFESIONALIZANTES) PERIODO SEMESTRAL: Abril 2015 / Agosto 2015
1. CÓDIGO Y NÚMERO DE CRÉDITOS:CÓDIGO:
II0601
NÚMERO
DE CRÉDITOS: 4 créditos (3 TEORÍA + 1
PRÁCTICA).
SEMESTRE:
Sexto. PARALELO: A
2.
DESCRIPCIÓN DEL CURSO.
Es una materia que permite al estudiante adquirir
conocimientos sobre los fundamentos de la Inteligencia Artificial, así como la
aplicabilidad de las Redes Neuronales Artificiales (RNA) en la Resolución de
problemas mediante la utilización de agentes inteligentes.
3.
PRE-REQUISITOS Y CO-REQUISITOS:
PRE-REQUISITO: II0502 INVESTIGACIÓN OPERATIVA
CO-REQUISITO: Ninguno.
4.
TEXTO Y OTRAS REFERENCIAS REQUERIDAS PARA EL DICTADO DEL CURSO
TEXTO
GUÍA:
Russell, S., Norvig, P. 2010. Artificial Intelligence A
Modern Approach. Third Edition. Pearson Education.
BIBLIOGRAFÍA
COMPLEMENTARIA
Nillson, N. 2010. The Quest for Artificial Intelligence.
Segunda Edición. Stanford University.Estados Unidos
Isasi, Galvan. 2004. Redes de Neuronas Artificiales Un
Enfoque Práctico. Madrid España.
Palacios, F. 2003. Redes Neuronales con GNU/Linux. GNU
Free Documentation License. Chile.
5.
OBJETIVOS GENERALES DEL CURSO (RESULTADOS O LOGROS DE APRENDIZAJE DEL CURSO)
Los estudiantes serán capaces de demostrar sus
conocimientos del contenido de Inteligencia
Artificial I, través de los siguientes logros:
a. (C4) Identificar los aspectos fundamentales del amplio
campo de la Inteligencia Artificial para tener una visión global de los
orígenes y motivaciones de ésta área.
b. (C4) Distinguir el concepto de agentes inteligentes como
aspecto central de la Inteligencia
Artificial.
c. (C4) Señalar las características de los algoritmos
búsqueda informada y no informada para entender su funcionamiento.
d. (C3) Interpretar la estructura e importancia de las redes
neuronales artificiales como herramienta para dar forma al funcionamiento del
cerebro humano en agentes computacionales.
e. (C4) Diferenciar los modelos más importantes de redes
neuronales artificiales enfocándose en sus características.
f. (C3) Utilizar los modelos de redes neuronales
artificiales para la creación de agentes
estímulo-respuesta inteligente.
6. TÓPICOS O TEMAS CUBIERTOS
7.
HORARIO DE CLASES.
16 Semanas por el semestre, más una semana cultural, 4
clases por semana de 60 minutos cada una.
Martes: Dos horas de clases en el aula 303. (17h00 a 19h00)
Miércoles: Dos horas de clases en el aula 305. (20h15 a
22h15)
8. CONTRIBUCIÓN DEL CURSO EN LA FORMACIÓN
DEL INGENIERO EN INFORMÁTICA
9. RELACIÓN DEL CURSO CON EL CRITERIO
RESULTADO DE APRENDIZAJE.
10. EVALUACIÓN DEL CURSO.
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