15
Versión 3 ACT. 16/05/2018 INTELIGENCIA ARTIFICIAL Secuencia Didáctica PROGRAMA EDUCATIVO: Ingeniería en Sistemas Computacionales MODALIDAD: Presencial MODELO DE FORMACIÓN: Por Competencias TIPO: Obligatoria Dirección de Desarrollo Curricular Matamoros 8 y 9 Edificio Rectoría. C.P. 87000, Cd. Victoria, Tamaulipas. Teléfono directo: (834)318 18 19 conmutador: (834)3181800, ext. 1272 y 1274. R-OP-01-06-17

INTELIGENCIA ARTIFICIAL Secuencia Didáctica Semestre/Inteligencia Artificial SD.pdfuna técnica de inteligencia artificial en el desarrollo de sistemas Diseño de sistemas para reforzar

  • Upload
    others

  • View
    6

  • Download
    0

Embed Size (px)

Citation preview

Page 1: INTELIGENCIA ARTIFICIAL Secuencia Didáctica Semestre/Inteligencia Artificial SD.pdfuna técnica de inteligencia artificial en el desarrollo de sistemas Diseño de sistemas para reforzar

Versión 3 ACT. 16/05/2018

INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Secuencia Didáctica

PROGRAMA EDUCATIVO: Ingeniería en Sistemas Computacionales

MODALIDAD: Presencial

MODELO DE FORMACIÓN: Por Competencias

TIPO: Obligatoria

Dirección de Desarrollo Curricular Matamoros 8 y 9 Edificio Rectoría. C.P. 87000, Cd. Victoria, Tamaulipas.

Teléfono directo: (834)318 18 19 conmutador: (834)3181800, ext. 1272 y 1274.

R-OP-01-06-17

Page 2: INTELIGENCIA ARTIFICIAL Secuencia Didáctica Semestre/Inteligencia Artificial SD.pdfuna técnica de inteligencia artificial en el desarrollo de sistemas Diseño de sistemas para reforzar

DIR DIRECCIÓN DE DESARROLLO CURRICULAR Conmutador: (834) 3181800

Mat Matamoros S/N, Zona Centro, Cd. Victoria, Tamaulipas, México C.P. 87000 Ext. 1274, 1272, 1273, 1275, 1277

R-OP-01-06-17

Versión 3

SECUENCIA DIDÁCTICA BLOQUE, TEMA, UNIDAD O MÓDULO:

BLOQUE, TEMA, UNIDAD O MÓDULO:

FACULTAD Y/O UNIDAD ACADÉMICA: FACULTAD DE INGENIERÍA “ARTURO NARRO SILLER” PROGRAMA EDUCATIVO: INGENIERO EN SISTEMAS COMPUTACIONALES NÚMERO Y NOMBRE 1.- Introducción

ELEMENTO DE LA COMPETENCIA\OBJETIVO DEL BLOQUE, TEMA, UNIDAD O MÓDULO

Conocer los principios fundamentales de la Inteligencia Artificial y su aplicación en el mundo real.

TIEMPO/DURACIÓN 6 horas

DESGLOSE DE CONTENIDOS ESPECÍFICOS ESTRATEGIAS DIDÁCTICAS INSTRUMENTOS DE

EVALUACIÓN RECURSOS

Estrategia Actividades de Enseñanza Actividades de Aprendizaje

1.1. Inteligencia Artificial – Conceptos Básicos

1.1.1. Panorama Histórico 1.1.2. Conceptos y definiciones 1.1.3. Razonamiento y Lógica 1.1.4. Ejemplo de Aplicaciones

Investigación documental sobre el marco conceptual. Aprendizaje basado en problemas. Trabajos en equipo. Realización de prácticas de laboratorio.

Conocer los fundamentos teóricos sobre la inteligencia artificial. Exposición de contenidos relacionados con la práctica. Ejemplificación de casos. Exposición para explicar el Software y Hardware existente para el empleo de inteligencia artificial.

Buscar y seleccionar información sobre las características y usos de la inteligencia artificial. Analizar el uso e impacto de la correcta implementación de una técnica de inteligencia artificial en el desarrollo de sistemas Diseño de sistemas para reforzar el uso de razonamiento y lógica

Portafolio de evidencias integrado por el diseño de soluciones para problemas de aplicación y casos de estudio a situaciones reales o hipotéticos empleando inteligencia artificial. Desarrollo de los temas. Examen teórico y práctico.

Presentación con Video proyector Libros Base de datos de la UAT. Equipo de cómputo Software y Hardware Especializado

Page 3: INTELIGENCIA ARTIFICIAL Secuencia Didáctica Semestre/Inteligencia Artificial SD.pdfuna técnica de inteligencia artificial en el desarrollo de sistemas Diseño de sistemas para reforzar

DIR DIRECCIÓN DE DESARROLLO CURRICULAR Conmutador: (834) 3181800

Mat Matamoros S/N, Zona Centro, Cd. Victoria, Tamaulipas, México C.P. 87000 Ext. 1274, 1272, 1273, 1275, 1277

R-OP-01-06-17

Versión 3

EVIDENCIAS DE APRENDIZAJE

PRODUCTO DEL BLOQUE, TEMA, UNIDAD O MÓDULO

NIVELES DE DOMINIO CRITERIOS DE DESEMPEÑO

Bosquejo de sistemas que den solución a casos de estudio y/o problemas de aplicación de situaciones reales o hipotéticas en donde sea necesario el empleo de técnicas de inteligencia artificial

10 COMPETENTE

Fundamenta teóricamente sobre los conceptos básicos de la inteligencia artificial Comprende la diferencia entre razonamiento y lógica Identifica situaciones en las que es adecuado el uso de inteligencia artificia Identifica diferentes técnicas de inteligencia artificial por enfoque de aplicación Diseña soluciones a casos de estudios o problemas de aplicación empleando técnicas de inteligencia artificial

9 SATISFACTORIO

Fundamenta teóricamente sobre los conceptos básicos de la inteligencia artificial Comprende la diferencia entre razonamiento y lógica Identifica situaciones en las que es adecuado el uso de inteligencia artificia Identifica diferentes técnicas de inteligencia artificial por enfoque de aplicación

8 SUFICIENTE

Fundamenta teóricamente sobre los conceptos básicos de la inteligencia artificial Comprende la diferencia entre razonamiento y lógica Identifica situaciones en las que es adecuado el uso de inteligencia artificia

7 BASICO

Fundamenta teóricamente sobre los conceptos básicos de la inteligencia artificial Comprende la diferencia entre razonamiento y lógica

6 ELEMENTAL Fundamenta teóricamente sobre los conceptos básicos de la inteligencia artificial

5 AÚN NO

COMPETENTE

No fundamenta teóricamente sobre los conceptos básicos de la inteligencia artificial

Page 4: INTELIGENCIA ARTIFICIAL Secuencia Didáctica Semestre/Inteligencia Artificial SD.pdfuna técnica de inteligencia artificial en el desarrollo de sistemas Diseño de sistemas para reforzar

DIR DIRECCIÓN DE DESARROLLO CURRICULAR Conmutador: (834) 3181800

Mat Matamoros S/N, Zona Centro, Cd. Victoria, Tamaulipas, México C.P. 87000 Ext. 1274, 1272, 1273, 1275, 1277

R-OP-01-06-17

Versión 3

SECUENCIA DIDÁCTICA BLOQUE, TEMA, UNIDAD O MÓDULO:

FACULTAD Y/O UNIDAD ACADÉMICA: FACULTAD DE INGENIERÍA “ARTURO NARRO SILLER” PROGRAMA EDUCATIVO: INGENIERO EN SISTEMAS COMPUTACIONALES NÚMERO Y NOMBRE 2.- Métodos

ELEMENTO DE LA COMPETENCIA\OBJETIVO DEL BLOQUE, TEMA, UNIDAD O MÓDULO

Aprenderá a utilizar métodos de resolución de problemas y búsqueda, lo cual le permitirán representar los estados de un problema para identificar la solución más viable. Conocerá la importancia de crear un estado de análisis construido a partir de la representación de la información obtenida del problema. Utilizará dos lenguajes especiales para la programación de Métodos de Inteligencia Artificial

TIEMPO/DURACIÓN 8 horas

CONTENIDOS ESPECÍFICOS ESTRATEGIAS DIDÁCTICAS INSTRUMENTOS DE

EVALUACIÓN RECURSOS

Estrategia Actividades de Enseñanza Actividades de Aprendizaje

2.1 Lógica y resolución de problemas

2.1.1. Cláusulas de Horn 2.1.2. Árboles de Representación 2.1.3. Planeación 2.1.4. Lógica Difusa 2.2. Búsqueda 2.2.1. Búsqueda a Profundidad 2.2.2. Búsqueda en Amplitud 2.2.3. Búsqueda en Retroceso 2.3. Lenguajes Especiales 2.3.1. Lisp 2.3.2. Scheme

Investigación documental sobre el marco conceptual. Aprendizaje basado en problemas. Trabajos en equipo. Realización de prácticas de laboratorio.

Conocer los fundamentos teóricos sobre los diferentes métodos de inteligencia artificial. Exposición de contenidos relacionados con la práctica. Ejemplificación de casos.

Buscar y seleccionar información de diferentes métodos de inteligencia artificial Analizar el uso e impacto de diversos métodos de inteligencia artificial Desarrollar programas para reforzar los contenidos de la unidad

Portafolio de evidencias integrado por la solución a problemas de aplicación y casos de estudio a situaciones reales o hipotéticos Desarrollo de los temas. Prácticas de laboratorio Examen teórico y práctico.

Presentación con Video proyector Libros Base de datos de la UAT. Equipo de cómputo Software y Hardware Especializado

Page 5: INTELIGENCIA ARTIFICIAL Secuencia Didáctica Semestre/Inteligencia Artificial SD.pdfuna técnica de inteligencia artificial en el desarrollo de sistemas Diseño de sistemas para reforzar

DIR DIRECCIÓN DE DESARROLLO CURRICULAR Conmutador: (834) 3181800

Mat Matamoros S/N, Zona Centro, Cd. Victoria, Tamaulipas, México C.P. 87000 Ext. 1274, 1272, 1273, 1275, 1277

R-OP-01-06-17

Versión 3

EVIDENCIAS DE APRENDIZAJE

PRODUCTO DEL BLOQUE, TEMA, UNIDAD O MÓDULO

NIVELES DE DOMINIO CRITERIOS DE DESEMPEÑO

Diseño de sistemas que den solución a casos de estudio y/o problemas de aplicación de situaciones reales o hipotéticas en donde se haga empleo de métodos de inteligencia artificial

10 COMPETENTE

Fundamenta teóricamente sobre diferentes métodos de inteligencia artificial Identifica y comprende las características de métodos de lógica y resolución de problemas Identifica y comprende las características de métodos de búsqueda Comprende las características de diversos lenguajes especializados para inteligencia artificial Diseña soluciones a casos de estudios o problemas de aplicación empleando diversos métodos de inteligencia artificial Realiza la programación de soluciones a casos de estudios o problemas de aplicación empleando diversas técnicas de búsqueda.

9 SATISFACTORIO

Fundamenta teóricamente sobre diferentes métodos de inteligencia artificial Identifica y comprende las características de métodos de lógica y resolución de problemas Identifica y comprende las características de métodos de búsqueda Comprende las características de diversos lenguajes especializados para inteligencia artificial

8 SUFICIENTE

Fundamenta teóricamente sobre diferentes métodos de inteligencia artificial Identifica y comprende las características de métodos de lógica y resolución de problemas Identifica y comprende las características de métodos de búsqueda

7 BASICO

Fundamenta teóricamente sobre diferentes métodos de inteligencia artificial Identifica y comprende las características de métodos de lógica y resolución de problemas

6 ELEMENTAL Fundamenta teóricamente sobre diferentes métodos de inteligencia artificial

5 AÚN NO

COMPETENTE

No fundamenta teóricamente sobre diferentes métodos de inteligencia artificial

Page 6: INTELIGENCIA ARTIFICIAL Secuencia Didáctica Semestre/Inteligencia Artificial SD.pdfuna técnica de inteligencia artificial en el desarrollo de sistemas Diseño de sistemas para reforzar

DIR DIRECCIÓN DE DESARROLLO CURRICULAR Conmutador: (834) 3181800

Mat Matamoros S/N, Zona Centro, Cd. Victoria, Tamaulipas, México C.P. 87000 Ext. 1274, 1272, 1273, 1275, 1277

R-OP-01-06-17

Versión 3

SECUENCIA DIDÁCTICA BLOQUE, TEMA, UNIDAD O MÓDULO:

FACULTAD Y/O UNIDAD ACADÉMICA: FACULTAD DE INGENIERÍA “ARTURO NARRO SILLER” PROGRAMA EDUCATIVO: INGENIERO EN SISTEMAS COMPUTACIONALES NÚMERO Y NOMBRE 3.- Representación del Conocimiento

ELEMENTO DE LA COMPETENCIA\OBJETIVO DEL BLOQUE, TEMA, UNIDAD O MÓDULO

Podrá diseñar estructuras de aprendizaje basado en modelos adaptativos. Sabrá representar modelos de inferencia y de lógica del conocimiento. Aprenderá a diseñar redes neuronales para la solución de problemas específicos, utilizando estructuras simples y de multicapa.

TIEMPO/DURACIÓN 8 horas

CONTENIDOS ESPECÍFICOS ESTRATEGIAS DIDÁCTICAS INSTRUMENTOS DE

EVALUACIÓN RECURSOS

Estrategia Actividades de Enseñanza Actividades de Aprendizaje 3.1. Aprendizaje 3.1.1. Estructuras de Representación 3.1.2. Aprendizaje Adaptativos y

Automodificable 3.1.3. Comportamiento Cuasi - Inteligente 3.1.4. Juegos y estrategias 3.2. Deducción 3.2.1. Inferencia Deductiva 3.2.2. Lógica no monotónica 3.3. Redes Neuronales 3.3.1. Clasificación y Reconocimiento

de Patrones. 3.3.2. Estructura de la Red Neuronal 3.3.3. Redes Multicapa 3.3.4. Retropropagación 3.3.5. Redes de Hopfield

Investigación documental sobre el marco conceptual. Aprendizaje basado en problemas. Trabajos en equipo. Realización de prácticas de laboratorio.

Conocer los fundamentos teóricos sobre distintas formas de representar conocimiento. Exposición de contenidos relacionados con la práctica. Ejemplificación de casos.

Buscar y seleccionar información sobre las distintas formas de representar conocimiento Analizar el uso e impacto de la correcta representación del conocimiento Desarrollar programas para reforzar los contenidos de la unidad

Portafolio de evidencias integrado por la solución a problemas de aplicación y casos de estudio a situaciones reales o hipotéticos Desarrollo de los temas. Prácticas de laboratorio Examen teórico y práctico.

Presentación con Video proyector Libros Base de datos de la UAT. Equipo de cómputo Software y Hardware Especializado

Page 7: INTELIGENCIA ARTIFICIAL Secuencia Didáctica Semestre/Inteligencia Artificial SD.pdfuna técnica de inteligencia artificial en el desarrollo de sistemas Diseño de sistemas para reforzar

DIR DIRECCIÓN DE DESARROLLO CURRICULAR Conmutador: (834) 3181800

Mat Matamoros S/N, Zona Centro, Cd. Victoria, Tamaulipas, México C.P. 87000 Ext. 1274, 1272, 1273, 1275, 1277

R-OP-01-06-17

Versión 3

EVIDENCIAS DE APRENDIZAJE

PRODUCTO DEL BLOQUE, TEMA, UNIDAD O MÓDULO

NIVELES DE DOMINIO CRITERIOS DE DESEMPEÑO

Programación de sistemas que den solución a casos de estudio y/o problemas de aplicación de situaciones reales o hipotéticas en las que se implementen o más técnicas de inteligencia artificial para representar conocimiento.

10 COMPETENTE

Fundamenta teóricamente sobre diferentes formas de representar conocimiento Identifica y comprende las características del Aprendizaje Identifica y comprende las características de la Deducción Identifica y comprende las características de las Redes Neuronales Emplea diversas formas de representar conocimiento para el diseño de soluciones en sistemas complejos Realiza la programación de soluciones a casos de estudios o problemas de aplicación empleando diversas técnicas de representación del conocimiento

9 SATISFACTORIO

Fundamenta teóricamente sobre diferentes formas de representar conocimiento Identifica y comprende las características del Aprendizaje Identifica y comprende las características de la Deducción Identifica y comprende las características de las Redes Neuronales Emplea diversas formas de representar conocimiento para el diseño de soluciones en sistemas complejos

8 SUFICIENTE

Fundamenta teóricamente sobre diferentes formas de representar conocimiento Identifica y comprende las características del Aprendizaje Identifica y comprende las características de la Deducción Identifica y comprende las características de las Redes Neuronales

7 BASICO

Fundamenta teóricamente sobre diferentes formas de representar conocimiento Identifica y comprende las características del Aprendizaje Identifica y comprende las características de la Deducción

6 ELEMENTAL Fundamenta teóricamente sobre diferentes formas de representar conocimiento Identifica y comprende las características del Aprendizaje

5 AÚN NO

COMPETENTE

No fundamenta teóricamente sobre diferentes formas de representar conocimiento

3.3.6. Máquinas de Boltzmann

Page 8: INTELIGENCIA ARTIFICIAL Secuencia Didáctica Semestre/Inteligencia Artificial SD.pdfuna técnica de inteligencia artificial en el desarrollo de sistemas Diseño de sistemas para reforzar

DIR DIRECCIÓN DE DESARROLLO CURRICULAR Conmutador: (834) 3181800

Mat Matamoros S/N, Zona Centro, Cd. Victoria, Tamaulipas, México C.P. 87000 Ext. 1274, 1272, 1273, 1275, 1277

R-OP-01-06-17

Versión 3

SECUENCIA DIDÁCTICA BLOQUE, TEMA, UNIDAD O MÓDULO:

FACULTAD Y/O UNIDAD ACADÉMICA: FACULTAD DE INGENIERÍA “ARTURO NARRO SILLER” PROGRAMA EDUCATIVO: INGENIERO EN SISTEMAS COMPUTACIONALES NÚMERO Y NOMBRE 4.- Sistemas Expertos

ELEMENTO DE LA COMPETENCIA\OBJETIVO DEL BLOQUE, TEMA, UNIDAD O MÓDULO

Estudiará los conceptos y nociones básicas y actuales relacionadas con los métodos de aprendizaje de los sistemas expertos. Analizará el diseño, la estructura y la implementación de algunos métodos de aprendizaje. Conocerá la forma de utilizar procesos de razonamiento para generar las decisiones de un sistema experto.

TIEMPO/DURACIÓN 8 horas

CONTENIDOS ESPECÍFICOS ESTRATEGIAS DIDÁCTICAS INSTRUMENTOS DE

EVALUACIÓN RECURSOS

Estrategia Actividades de Enseñanza Actividades de Aprendizaje

4.1. Caracterización de los Sistemas Expertos 4.1.1. Conceptos Básicos y Estructuras. 4.1.2. Dominio y Limitaciones. 4.1.3. Representación del Conocimiento. 4.2. Razonamiento y Control 4.2.1. Categorías del Razonamiento 4.2.2. Razonamiento basado en Modelos

Investigación documental sobre el marco conceptual. Aprendizaje basado en problemas. Trabajos en equipo. Realización de prácticas de laboratorio.

Conocer los fundamentos teóricos sobre sistemas expertos. Exposición de contenidos relacionados con la práctica. Ejemplificación de casos.

Buscar y seleccionar información sobre sistemas expertos Analizar el uso e impacto del correcto diseño y desarrollo de sistemas expertos Desarrollar programas para reforzar los contenidos de la unidad

Portafolio de evidencias integrado por la solución a problemas de aplicación y casos de estudio a situaciones reales o hipotéticos Desarrollo de los temas. Prácticas de laboratorio Examen teórico y práctico.

Presentación con Video proyector Libros Base de datos de la UAT. Equipo de cómputo Software y Hardware Especializado

Page 9: INTELIGENCIA ARTIFICIAL Secuencia Didáctica Semestre/Inteligencia Artificial SD.pdfuna técnica de inteligencia artificial en el desarrollo de sistemas Diseño de sistemas para reforzar

DIR DIRECCIÓN DE DESARROLLO CURRICULAR Conmutador: (834) 3181800

Mat Matamoros S/N, Zona Centro, Cd. Victoria, Tamaulipas, México C.P. 87000 Ext. 1274, 1272, 1273, 1275, 1277

R-OP-01-06-17

Versión 3

EVIDENCIAS DE APRENDIZAJE

PRODUCTO DEL BLOQUE, TEMA, UNIDAD O MÓDULO

NIVELES DE DOMINIO CRITERIOS DE DESEMPEÑO

Emplea sistemas expertos para dar solución a casos de estudio y/o problemas de aplicación de situaciones reales o hipotéticas

10 COMPETENTE

Fundamenta teóricamente sobre los conceptos básicos de los sistemas expertos Identifica situaciones en las que es adecuado el empleo de sistemas expertos Comprende las características del razonamiento y control Emplea modelos de razonamiento para la creación de sistemas Desarrolla y diseña sistemas expertos para dar solución a situaciones reales o hipotéticas Realiza la programación de soluciones a casos de estudios o problemas de aplicación empleando un enfoque de sistemas expertos

9 SATISFACTORIO

Fundamenta teóricamente sobre los conceptos básicos de los sistemas expertos Identifica situaciones en las que es adecuado el empleo de sistemas expertos Comprende las características del razonamiento y control Emplea modelos de razonamiento para la creación de sistemas Diseña sistemas expertos para dar solución a situaciones reales o hipotéticas

8 SUFICIENTE

Fundamenta teóricamente sobre los conceptos básicos de los sistemas expertos Identifica situaciones en las que es adecuado el empleo de sistemas expertos Comprende las características del razonamiento y control Emplea modelos de razonamiento para la creación de sistemas

7 BASICO

Fundamenta teóricamente sobre los conceptos básicos de los sistemas expertos Identifica situaciones en las que es adecuado el empleo de sistemas expertos Comprende las características del razonamiento y control

6 ELEMENTAL

Fundamenta teóricamente sobre los conceptos básicos de los sistemas expertos Identifica situaciones en las que es adecuado el empleo de sistemas expertos

5 AÚN NO

COMPETENTE

No fundamenta teóricamente sobre los conceptos básicos de los sistemas expertos

Page 10: INTELIGENCIA ARTIFICIAL Secuencia Didáctica Semestre/Inteligencia Artificial SD.pdfuna técnica de inteligencia artificial en el desarrollo de sistemas Diseño de sistemas para reforzar

DIR DIRECCIÓN DE DESARROLLO CURRICULAR Conmutador: (834) 3181800

Mat Matamoros S/N, Zona Centro, Cd. Victoria, Tamaulipas, México C.P. 87000 Ext. 1274, 1272, 1273, 1275, 1277

R-OP-01-06-17

Versión 3

SECUENCIA DIDÁCTICA BLOQUE, TEMA, UNIDAD O MÓDULO:

FACULTAD Y/O UNIDAD ACADÉMICA: FACULTAD DE INGENIERÍA “ARTURO NARRO SILLER” PROGRAMA EDUCATIVO: INGENIERO EN SISTEMAS COMPUTACIONALES NÚMERO Y NOMBRE 5.- Robótica

ELEMENTO DE LA COMPETENCIA\OBJETIVO DEL BLOQUE, TEMA, UNIDAD O MÓDULO

Descubrirá las aplicaciones y áreas de oportunidad para el uso de la Robótica. Aprenderá el uso de los sensores y actuadores para la ejecución de tareas. Analizará las capacidades de inteligencia de un Robot.

TIEMPO/DURACIÓN 8 horas

CONTENIDOS ESPECÍFICOS ESTRATEGIAS DIDÁCTICAS INSTRUMENTOS DE

EVALUACIÓN RECURSOS

Estrategia Actividades de Enseñanza Actividades de Aprendizaje

5.1. Panorama Actual 5.2. Percepción Sensorial 5.3. Inteligencia del Robot 5.4. Autonomía y Navegación

Investigación documental sobre el marco conceptual. Aprendizaje basado en problemas. Trabajos en equipo. Realización de prácticas de laboratorio.

Conocer los fundamentos teóricos de la robótica Exposición de contenidos relacionados con la práctica. Ejemplificación de casos.

Buscar y seleccionar información sobre la robótica Analizar los retos y limitaciones de la robótica Desarrollar programas para reforzar los contenidos de la unidad

Portafolio de evidencias integrado por la solución a problemas de aplicación y casos de estudio a situaciones reales o hipotéticos Desarrollo de los temas. Prácticas de laboratorio Examen teórico y práctico.

Presentación con Video proyector Libros Base de datos de la UAT. Equipo de cómputo Software y Hardware Especializado

Page 11: INTELIGENCIA ARTIFICIAL Secuencia Didáctica Semestre/Inteligencia Artificial SD.pdfuna técnica de inteligencia artificial en el desarrollo de sistemas Diseño de sistemas para reforzar

DIR DIRECCIÓN DE DESARROLLO CURRICULAR Conmutador: (834) 3181800

Mat Matamoros S/N, Zona Centro, Cd. Victoria, Tamaulipas, México C.P. 87000 Ext. 1274, 1272, 1273, 1275, 1277

R-OP-01-06-17

Versión 3

EVIDENCIAS DE APRENDIZAJE

PRODUCTO DEL BLOQUE, TEMA, UNIDAD O MÓDULO

NIVELES DE DOMINIO CRITERIOS DE DESEMPEÑO

Manipula equipo de robótica para desempeñar tareas especializadas empleando ordenadores inteligentes

10 COMPETENTE

Fundamenta teóricamente sobre los conceptos básicos de la robótica Comprende el panorama actual, los retos y las limitaciones de la robótica Identifica el concepto de percepción sensorial y conoce diversos métodos para alcanzarla Comprende y emplea adecuadamente los conceptos de autonomía y navegación Desarrolla y diseña sistemas inteligentes para equipo de robótica Realiza la programación de en equipo de robótica

9 SATISFACTORIO

Fundamenta teóricamente sobre los conceptos básicos de la robótica Comprende el panorama actual, los retos y las limitaciones de la robótica Identifica el concepto de percepción sensorial y conoce diversos métodos para alcanzarla Comprende y emplea adecuadamente los conceptos de autonomía y navegación Diseña sistemas inteligentes para equipo de robótica

8 SUFICIENTE

Fundamenta teóricamente sobre los conceptos básicos de la robótica Comprende el panorama actual, los retos y las limitaciones de la robótica Identifica el concepto de percepción sensorial y conoce diversos métodos para alcanzarla Comprende adecuadamente los conceptos de autonomía y navegación

7 BASICO

Fundamenta teóricamente sobre los conceptos básicos de la robótica Comprende el panorama actual, los retos y las limitaciones de la robótica Identifica el concepto de percepción sensorial y conoce diversos métodos para alcanzarla

6 ELEMENTAL

Fundamenta teóricamente sobre los conceptos básicos de la robótica Comprende el panorama actual, los retos y las limitaciones de la robótica

5 AÚN NO

COMPETENTE

No fundamenta teóricamente sobre los conceptos básicos de la robótica

Page 12: INTELIGENCIA ARTIFICIAL Secuencia Didáctica Semestre/Inteligencia Artificial SD.pdfuna técnica de inteligencia artificial en el desarrollo de sistemas Diseño de sistemas para reforzar

DIR DIRECCIÓN DE DESARROLLO CURRICULAR Conmutador: (834) 3181800

Mat Matamoros S/N, Zona Centro, Cd. Victoria, Tamaulipas, México C.P. 87000 Ext. 1274, 1272, 1273, 1275, 1277

R-OP-01-06-17

Versión 3

SECUENCIA DIDÁCTICA BLOQUE, TEMA, UNIDAD O MÓDULO:

FACULTAD Y/O UNIDAD ACADÉMICA: FACULTAD DE INGENIERÍA “ARTURO NARRO SILLER” PROGRAMA EDUCATIVO: INGENIERO EN SISTEMAS COMPUTACIONALES NÚMERO Y NOMBRE 6.- Lenguaje Natural

ELEMENTO DE LA COMPETENCIA\OBJETIVO DEL BLOQUE, TEMA, UNIDAD O MÓDULO

Podrá diferencias entre el proceso Sintáctico y semántico para expresiones de lenguaje natural. Utilizará los conocimientos adquiridos para diseñar estructuras de interacción entre entidades inteligentes.

TIEMPO/DURACIÓN 8 horas

CONTENIDOS ESPECÍFICOS ESTRATEGIAS DIDÁCTICAS INSTRUMENTOS DE

EVALUACIÓN RECURSOS

Estrategia Actividades de Enseñanza Actividades de Aprendizaje 6.1 Proceso Sintáctico 6.2 Proceso Semántico

Investigación documental sobre el marco conceptual. Aprendizaje basado en problemas. Trabajos en equipo. Realización de prácticas de laboratorio.

Conocer los fundamentos teóricos sobre el lenguaje natural Exposición de contenidos relacionados con la práctica. Ejemplificación de casos. .

Buscar y seleccionar información sobre el lenguaje natural Analizar el uso e impacto del correcto manejo del lenguaje natural para el desarrollo de sistemas Desarrollar programas para reforzar los contenidos de la unidad

Portafolio de evidencias integrado por la solución a problemas de aplicación y casos de estudio a situaciones reales o hipotéticos Desarrollo de los temas. Prácticas de laboratorio Examen teórico y práctico.

Presentación con Video proyector Libros Base de datos de la UAT. Equipo de cómputo Software y Hardware Especializado

Page 13: INTELIGENCIA ARTIFICIAL Secuencia Didáctica Semestre/Inteligencia Artificial SD.pdfuna técnica de inteligencia artificial en el desarrollo de sistemas Diseño de sistemas para reforzar

DIR DIRECCIÓN DE DESARROLLO CURRICULAR Conmutador: (834) 3181800

Mat Matamoros S/N, Zona Centro, Cd. Victoria, Tamaulipas, México C.P. 87000 Ext. 1274, 1272, 1273, 1275, 1277

R-OP-01-06-17

Versión 3

EVIDENCIAS DE APRENDIZAJE

PRODUCTO DEL BLOQUE, TEMA, UNIDAD O MÓDULO

NIVELES DE DOMINIO CRITERIOS DE DESEMPEÑO

Emplea lenguaje natural para desempeñar tareas especializadas mediante el uso de ordenadores inteligentes

10 COMPETENTE

Fundamenta teóricamente sobre los conceptos del lenguaje natural Comprende los retos y las limitaciones del lenguaje natural Identifica las características del proceso sintáctico Identifica las características del proceso semántico Desarrolla y diseña sistemas inteligentes empleando el lenguaje natural Realiza la programación de soluciones a casos de estudios o problemas de aplicación empleando modelos de representación de lenguaje, sintaxis y ontología.

9 SATISFACTORIO

Fundamenta teóricamente sobre los conceptos del lenguaje natural Comprende los retos y las limitaciones del lenguaje natural Identifica las características del proceso sintáctico Identifica las características del proceso semántico Diseña sistemas inteligentes empleando el lenguaje natural

8 SUFICIENTE

Fundamenta teóricamente sobre los conceptos del lenguaje natural Comprende los retos y las limitaciones del lenguaje natural Identifica las características del proceso sintáctico Identifica las características del proceso semántico

7 BASICO

Fundamenta teóricamente sobre los conceptos del lenguaje natural Comprende los retos y las limitaciones del lenguaje natural Identifica las características del proceso sintáctico

6 ELEMENTAL

Fundamenta teóricamente sobre los conceptos del lenguaje natural Comprende los retos y las limitaciones del lenguaje natural

5 AÚN NO

COMPETENTE

No fundamenta teóricamente sobre los conceptos del lenguaje natural

Page 14: INTELIGENCIA ARTIFICIAL Secuencia Didáctica Semestre/Inteligencia Artificial SD.pdfuna técnica de inteligencia artificial en el desarrollo de sistemas Diseño de sistemas para reforzar

DIR DIRECCIÓN DE DESARROLLO CURRICULAR Conmutador: (834) 3181800

Mat Matamoros S/N, Zona Centro, Cd. Victoria, Tamaulipas, México C.P. 87000 Ext. 1274, 1272, 1273, 1275, 1277

R-OP-01-06-17

Versión 3

REFERENCIAS (APA)

Básica

Impresa:

S. Russell and P. Norving, “Inteligencia Artificial”: Un Enfoque Moderno, ISBN: 0130803022.

Inteligencia Artificial. Una nueva síntesis. Nils S. Nilsson, Mc Graw Hill, ISBN 84-481-2824-9

Sistemas expertos. Principios y programación. J. Giarratano. Ed. Thomson.

Inteligencia artificial. 2da Edición. E. Rich. Ed. McGraw Hill. 1994. Digital:

http://www.robotis.us/robotis-OP2-OP3/

http://www.robotis.us/robotis-mini/

M. Wooldridge. “An Introduction to Multi-agent Systems”, Published in February 2002 by John Wiley & Sons (Chichester, England), ISBN: 0

47149691X, 2002.

Complementaria

Impresa:

Aplicación del Razonamiento Basado en Casos para resolver tareas complejas en entornos dinámicos. Autores: Salvador Ibarra Martínez, José

Antonio Castán Rocha, Julio Laria Menchaca, Javier Guzmán Obando, Roberto Pichardo Ramírez y José Moisés Bárcenas Botello

Apuntes y Antología de la Materia de Inteligencia Artificial 2018.

Sistemas Inteligentes. Tendencias y Aplicaciones. Editorial Pearson. ISBN:978-607-442-688-5.

Sistemas Inteligentes. Diseño e implementación para la automatización de procesos. Editorial Pearson ISBN: 978-607-32-1487-2

The practice of computing using Python. W. Punch. Ed. Pearson.

Digital:

Page 15: INTELIGENCIA ARTIFICIAL Secuencia Didáctica Semestre/Inteligencia Artificial SD.pdfuna técnica de inteligencia artificial en el desarrollo de sistemas Diseño de sistemas para reforzar

DIR DIRECCIÓN DE DESARROLLO CURRICULAR Conmutador: (834) 3181800

Mat Matamoros S/N, Zona Centro, Cd. Victoria, Tamaulipas, México C.P. 87000 Ext. 1274, 1272, 1273, 1275, 1277

R-OP-01-06-17

Versión 3

G. Weiss. “Multi-agent Systems: A Modern Approach to Distributed Artificial Intelligence”, Edited by Gerard Weiss. ISBN: 0-262-23203-0, 1999.

https://www.youtube.com/watch?v=zaYozEXtAN4

https://www.youtube.com/watch?v=ZCGIGKzN-dE

ELABORACIÓN Nombre del (la) Profesor (a) DES y/o Academia Dr. Salvador Ibarra Martínez Facultad de Ingeniería “Arturo Narro Siller” MCA. José Antonio Castán Rocha Facultad de Ingeniería “Arturo Narro Siller” Dr. Jesús David Terán Villanueva Facultad de Ingeniería “Arturo Narro Siller” MCC. Alejandro Humberto García Ruiz Facultad de Ingeniería “Arturo Narro Siller”

Fecha de Elaboración: 08/01/2015

ACTUALIZACIÓN

Nombre del (la) Profesor (a) DES y/o Academia Dr. Salvador Ibarra Martínez Facultad de Ingeniería “Arturo Narro Siller” MCA. José Antonio Castán Rocha Facultad de Ingeniería “Arturo Narro Siller” Dr. Jesús David Terán Villanueva Facultad de Ingeniería “Arturo Narro Siller” MCC. Alejandro Humberto García Ruiz Facultad de Ingeniería “Arturo Narro Siller” MCC. Erick Emmanuel Cervantes Chirinos Facultad de Ingeniería “Arturo Narro Siller”

Fecha de Actualización: 15/08/2019