Ignacio Pérez Blanquer (coordinador)

El objetivo fundamental es adquirir un conocimiento general y básico sobre los
métodos, técnicas y campos de actuación de la inteligencia artificial dentro
de la nueva ciencia informática. Con la ampliación del tema VII sobre
Computación Cuántica se tratará de avanzar en conocimientos sobre la
computación del futuro.

Conocer y aplicar los métodos heurísticos de frecuente aplicación en I.A.

Intentar desarrollar en el alumno nuevas concepciones de la  informática

I. INTELIGENCIA ARTIFICIAL. (2 horas)
Aspectos introductorios. Definiciones de la I.A. Revisión histórica. Orígenes.
Etapas del desarrollo. Características de la I.A. Aplicaciones de la I.A. Java e
Inteligencia Artificial.

II. BÚSQUEDA. RESOLUCIÓN DE PROBLEMAS. (5 horas)
Tipología de problemas de I.A. La experiencia G.P.S. Fases de resolución.
Representación del camino de resolución. Grafo de estados. Grafo AND-OR.
El espacio de estado. Técnicas sistemáticas de desarrollo del árbol de
resolución. Búsqueda en anchura y en profundidad. Técnicas con métodos
heurísticos. Generalidades. Función de evaluación. Resolución de problemas con
condiciones rectrictivas. Árboles de Juego: Casos particulares. Mini-Max.

III.  REPRESENTACION DEL CONOCIMIENTO. (4 horas)
Introducción. Representación lógica. La lógica de proposiciones. Lógica de
predicados de primer orden. El principio de resolución. Las redes semánticas.
El razonamiento en las redes semánticas. Reglas de producción. La estructura de
un sistema de reglas. El razonamiento. Las representaciones procedimentales.
Representaciones por objetos estructurados. "Frames" y Guiones.

IV.  SISTEMAS EXPERTOS. (6 horas)
Introducción. Definiciones. Componentes de base de un S.E. Tipología de los
S.E. Desarrollo de un S.E.

V. PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL. (5 horas)
El lenguaje natural. El procesamiento del habla. Comprensión de frases y
diálogo oral.

VI. ROBÓTICA. (2 horas)
Introducción. La generación de planes. Estructura de un generador de planes.
La visión.

VII. COMPUTACIÓN CUÁNTICA (4 horas)
Ley de Moore. Un modelo de computadora universal. El aspecto físico de la
computadora. Unas ideas simples de mecánica cuántica. Estados cuánticos. El
programa en una computadora cuántica. Funcionamiento de una computadora
cuántica. Puertas cuánticas.

VIII. PERSPECTIVAS DE LA I.A. (4 horas)
Introducción. Aspectos relativos al software. Software de base. Aspectos
relativos al equipo físico. Las máquinas de I.A. Temas de vanguardia:
Aprendizaje automático. Módelos neuro-miméticos: RNA. El
Aprendizaje. Funcionamiento en paralelo.

NOTA: Las horas se refieren únicamente a la duración del desarrollo teórico de
los temas. Las clases prácticas tendrán una duración proporcional a las
desarrollo teórico de cada tema hasta completar el número de horas.

El modelo de clase teórica consistirá en la explicación por el profesor de los
distintos contenidos que pretenden cubrir los objetivos de la asignatura.  Se
utilizarán todos aquellos medios didácticos a nuestro alcance para facilitar
la asimilación de los contenidos

Las clases prácticas consistirán en la realización de ejercicios, realizados en
lenguaje Java, graduados en dificultad.  Se complementara con la realización de
trabajos monográficos individuales, que cubran diferentes aspectos de la materia
tratada.

La evaluación tendrá en cuenta aspectos teóricos y prácticos, aunque
se pondrá un especial énfasis en la capacidad que el alumno adquiera para la
resolución de Casos Prácticos.
La parte teórica se evaluará mediante una prueba objetiva que se
desarrollará por escrito. Esta parte teórica constara de una serie de
preguntas a  en formato “cuestión” para aplicar los conocimientos adquiridos y
además se analizará un Caso Práctico de estructura similar a los que se
desarrollarán a lo largo de todo el curso.
Formará parte esencial e imprescindible la evaluación la elaboración
por parte del alumno de, al menos, un trabajo planteados por el profesor y
desarrollados de acuerdo con los objetivos y metodologías estudiados en la
asignatura.
Durante el curso se hará un seguimiento especial y la consiguiente
valoración de aquellos alumnos que por su dedicación continuada e interés por
la asignatura merezcan una consideración particular en cuanto a evaluación y
calificación.
La parte práctica pesará en la calificación final entre un 60 y un
70%, y la parte teórica entre un 40 y un 30%.


Observación importante:
En este curso, 2006/07 para el seguimiento de esta asignatura se
considerará muy
recomendable el conocimiento del lenguaje de JAVA que es el que vamos a utilizar
para los ejemplos y ejercicios. No obstante, tanto en las clases prácticas como
en lás teóricas, se harán las sufientes referencias y se impartirán los
conocimientos imprescindibles del lenguaje JAVA para que el alumno pueda
desenvolverse perfectamente en el mismo.

Se incentivará la lectura de artículos de revistas de Inteligencia
Artificial, así como la realización de trabajos de actualización bibliográfica
por contenidos temáticos.

Durante este curso se seguirá el esquema básico del libro:

INTELIGENCIA ARTIFICIAL: Un enfoque moderno
(Stuart Russell y Peter Norvig)
Editorial Prentice-Hall
Y también:
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
2ª Edición - 1995
(Elaine Rich & Kevin Knight)
Editorial McGraw-Hill


OTROS TEXTOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL COMO MATERIAL COMPLEMENTARIO Y DE
CONSULTA:
[NILS 87]  Nilsson, N.J.
PRINCIPIOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL.
Ed. Diáz de Santos. 1987.
[SCHI 88]  Schild, H.
UTILIZACIÓN DE C EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL.
McGraw-Hill. 1988.
[AUBE 86]  Aubert, J-P.; Schomberg, R.
INTELIGENCIA ARTIFICIAL.
Ed. Paraninfo. 1986.
[CUEN 86]  Cuena, J. y otros.
INTELIGENCIA ARTIFICIAL: SISTEMAS EXPERTOS.
Alianza Editorial. 1986.
[CORT  93]  Cortes, U. y otros.
INTELIGENCIA ARTIFICIAL.
Edicions UPC. (Universidad Politécnica de Cataluña)
[FARR 88]  Farreny, H.
EJERCICIOS PROGRAMADOS DE I.A.
Ed. Masson. 1988.
[RICH 95]  Rich, E.
INTELIGENCIA ARTIFICIAL.
McGraw-Hill. 1995.

[FREN 89]   Frenzel, L.E.
SISTEMAS EXPERTOS.
Ed. Anaya, 1989.
[WINS 87]  Winston, P.H.
ARTIFICIAL INTELLIGENCE APPLICATIONS.
Addison-Wesley, 1987.
Marcombo Boixareu Editores, 1987.
[KOWA 86]  Kowalski, R.
LOGICA, PROGRAMACION E INTELIGENCIA ARTIFICIAL.
Ed. Díaz de Santos, 1986.
[MINS 86]  Minsky, M. y otros.
ROBOTICA.
Ed. Planeta, 1986.
[WILL 89]  Williams, N.
THE INTELLIGENCE MICRO.
McGraw-Hill, 1989.
[LEVI 90]  Levine, R.I.; Drang, D.E.; Edelson, B.
A.I. AND EXPERT SYSTEMS.
McGraw-Hill, 1990.