Introducción a la Inteligencia Artificial Cronograma Tentativo 2008 No Fech Módulo Clase a 0 12/8 INTRODUCCIÓN 1 14/8 2 19/8 3 4 21/8 26/8 5 28/8 6 2/9 7 4/9 8 9/911/9 9 16/9 10 18/9 11 12 23/9 25/9 1314 30/92/10 Tema Organización – objetivos bibliografía Introducción a IA REPRESENTACION Introducción a RC – DEL Lógica Proposicional y CONOCIMIENTO Predicados BÚSQUEDA Mod. intervención docente Charla Informativa Clase – taller Clase - taller Prácticas Rep Lógica Alumnos exponen Resolución Predicados Laboratorio: – Sintaxis y como representar el conocimiento en Prolog RC – Otros formalismos Ontologías Laboratorio: – Características de Prolog: !, fail, not, etc. Consulta - Evaluación 1: Rep. Lógica del conocimiento – Resolución – Prolog Formalización mediante espacio de estados Estrategias de búsqueda sin información. Práctica Clase - taller Práctica Búsqueda. Laboratorio: Cómo implementar la búsqueda en Prolog. Búsqueda con información Laboratorio:- Búsqueda con información en Prolog. Consulta - Evaluación 2: Rep Problemas mediante Espacios de Estado y Búsqueda Práctica Laboratorio Laboratorio Clase - taller Laboratorio Evaluación Clase - taller Clase Laboratorio Evaluación 15 7/10 SISTEMAS BASADOS EN CONOCIMIENTO 16 17 18 19 20 21 RAZONAMIENTO APROXIMADO 22 23 24 AGENTES SE-Arquitectura- Motor de Inferencias – Backward/Forward Chaining. Motor de Inferencias – Práctico SE-Arquitectura- Motor de Inferencias – Metaconocimiento Motor de Inferencias – Práctico SE-Desarrollo Evaluación 3: modelización KBS Clase Modelos de Razonamiento Aproximado – Modelos probabilísticos Modelos de Razonamiento Aproximado – Modelos posibilísticos – Fuzzy Systems Práctica: RA Clase Agentes Inteligentes 25 27 Agentes Inteligentes : Exposición Alumnos 30 Evaluación 4: RA y Agentes laboratorio/taller Clase laboratorio/taller laboratorio/taller Evaluación Clase Trabajo de laboratorio/taller Trabajo de laboratorio/taller Seminario Evaluación