INTELIGENCIA ARTIFICIAL: SILABO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL I

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