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(F01) - Plan Anual de
Actividades Académicas a
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Cátedra
Año 2017
Departamento: SISTEMAS DE INFORMACION
Carrera: INGENIERIA EN SISTEMAS DE INFORMACIÓN.
Área: MODELOS.
Asignatura: INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Nivel: 5°
Tipo: CUATRIMESTRAL
Titular: NO POSEE
Asociado: NO POSEE.
Adjunto: MAG. ING. MARIO M. FIGUEROA DE LA CRUZ
JTP: MAG. ING. GUSTAVO MAIGUA
Auxiliares: NO POSEE
Planificación de la asignatura
Debe contener como mínimo:
Fundamentación de la materia dentro del plan de estudios.
La tecnología en los sistemas de información se desarrolla de manera exponencial, y los algoritmos basados en Inteligencia Artificial se encuentran cada vez más insertos en todos los sistemas informáticos, por lo que resulta imprescindible poder estudiarlos y llegar conocerlos y poder aplicarlos. Resulta relevante incentivar la capacidad de resolver problemas en el área de Modelos en especial en lo que refiere a la Inteligencia Artificial aplicada, considerando el diseño, planificación y la capacidad de adaptación a las nuevas tecnologías informáticas, generando la capacidad de poder realizar cambios en las mismas. Para el logro de este propósito debe tenerse en cuenta el conocimiento vinculado a la investigación tecnológica (científica + técnica), con características que le son propias: búsqueda de la mejor calidad y nivel posible. Además considerar un aspecto vital en las tecnologías informáticas: el “conocimiento en permanencia”, con una sólida fundamentación como la que ofrecen los principios sobre lo que se basa la ciencia
Propósitos u objetivos de la materia.
Aplicar las Metodologías de representación y resolución de problemas utilizadas en Inteligencia Artificial para ser empleadas en el abordaje de situaciones que se presentara en la actividad profesional.
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Implementar sistemas inteligentes utilizando lenguajes y herramientas de Inteligencia Artificial. Conocer la aplicabilidad, el desarrollo y la arquitectura de los sistemas inteligentes artificiales. Profundizar en el conocimiento de agentes inteligentes y su diseño, los distintos tipos, los ambientes en donde deben desenvolverse y la aplicabilidad en distintas situaciones planteadas. Intervenir en el desarrollo de sistemas basados en conocimiento y sistemas expertos.
• Contenidos
Unidad 1: Definiciones de IA Fundamento: La tecnología en los sistemas de información se desarrolla de manera exponencial, y los algoritmos basados en Inteligencia Artificial se encuentran cada vez más insertos en todos los sistemas informáticos, por lo que resulta imprescindible poder estudiarlos y llegar conocerlos y poder aplicarlos. Objetivos: Conocer lo que es la Inteligencia Artificial y las diferencias con los sistemas tradicionales.
Unidad 2: Evaluación de Complejidad Fundamento: Aplicabilidad de IA en problemas complejos donde las soluciones tradicionales resultan muy difíciles de implementar. Objetivos: Conocer los Diferentes algoritmos para diferentes aplicaciones en entornos complejos.
Unidad 3: Representación de Conocimiento Fundamento: La importancia de conocer los Sistemas Expertos y sus aplicaciones Objetivos: Adquirir conocimientos y destrezas de la aplicación de los Sistemas Expertos
Unidad 4: Deducción Natural y Razonamiento Fundamento: La Lógica Difusa que es y como se aplica en los controladores difusos. Objetivos: Conocer la forma de analizar y razonar de los humanos y su aplicación en los entornos de control
Unidad 5: Computación Evolutiva Fundamento: Los Algoritmos Genéticos su forma de funcionamiento y aplicaciones Objetivos: Aplicar los Algoritmos Genéticos en problemas de optimización
Unidad 6: Aprendizaje Automático y por supervisión Fundamento: Conocer los sistemas inteligentes que pueden aprender y los algoritmos que posibilitan tales funciones. Objetivos: Conocer las Redes Neuronales, los Modelos, topologías y aplicaciones.
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Unidad 7:Combinación de técnicas de IA Fundamento: Conocer las combinaciones de los diferentes algoritmos y sus aplicaciones en entornos complejos. Objetivos: Ver aplicaciones de combinaciones de los diferentes algoritmos aprendidos en clase. Contenido de Unidades Ver ( Programa_Analítico_Detallado )
• Metodología de Enseñanza.
Las Clases teóricas son expositivas, en donde se presenta cada tema con soporte visual y en pizarra, donde los alumnos pueden participar de las mismas en forma activa, generando debates sobre las temáticas presentadas y proponiendo aplicaciones y soluciones a los diferentes planteos vistos. Al concluir cada tema explicado, se realizaran prácticos para afianzar los conocimientos adquiridos, donde se plantea a los alumnos un conjunto de problemas que deben resolver utilizando los conceptos presentados en las clases teóricas, y para lo cual se discuten abiertamente diferentes opciones de resolución considerando ventajas y desventajas del enfoque. Posteriormente deberán aplicar soluciones que trataran sobre el diseño y programación abarcando cada tema en particular. Laboratorios: Utilizando diferentes plataformas de software, los alumnos deben programar las soluciones desarrolladas en los trabajos prácticos. Los horarios de consulta se programan fuera del horario de clase, consensuando previamente con la disponibilidad horario de aulas libres y de los alumnos.
• Metodología de Evaluación.
Para lograr la regularidad de la materia, es necesario contar con el 75% de asistencia a las clases teóricas y prácticas, aprobar el 100% de los Trabajos Prácticos previstos, con una valorización mínima de 6 (seis) en cada uno de ellos incluyendo las instancias de recuperación previstas. Además se exigirá también la aprobación de una Evaluación Final consistente en un parcial integrador que abarca todas las temáticas vistas durante el dictado de la materia, el cual debe aprobarse con una nota mínima de 6 (seis). La promoción de la materia se obtendrá con una nota mínima de 7 (siete) promedio entre las notas de los trabajos prácticos previstos y el parcial integrador, esta situación también será extensible a las instancias de recuperación.
• Recursos didácticos a utilizar como apoyo a la enseñanza.
La U.T.N. Facultad Regional Tucumán dispone de laboratorios, bibliotecas físicas y virtuales, centros de documentación adecuados a los fines que se persiguen. Adicionalmente se elaboran carpetas virtuales con las presentaciones de los temas enseñados, para que cada alumno tenga la posibilidad de acceder a los contenidos de la materia.
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La Cátedra dispone del Campus Virtual en el cual los alumnos pueden extraer el material de apuntes, videos explicativos y aplicativos de software, como también los enunciados de los Trabajos Prácticos, del Proyecto final y consultar su estado académico. Además, La cátedra interactúa con el Laboratorio de Robótica Educativa, donde los alumnos pueden utilizar las placas Arduino y kits de desarrollos de equipos, que posee dicho laboratorio, y tengan la posibilidad de desarrollar proyectos de IA aplicados a la robótica.
• Articulación horizontal y vertical con otras materias.
La materia tiene interrelación directa con las materias Investigación Operativa y Simulación, las cuales deben estar Regularizadas para que el alumno pueda realizar el cursado correspondiente, y aprobadas las materias Probabilidad y Estadísticas, Diseño de Sistemas y Matemática Superior. Para que se pueda rendir la materia, deben estar aprobadas previamente las materias Investigación Operativa y Simulación. Se prevén seminarios sobre Sistemas Expertos utilizando Visual-Prolog, también Logica Difusa en Java los cuales serán dictados por el área Simulación. También se realizaran talleres de aplicación de Arduino y Lego Mindstorms los cuales serán dictados por el laboratorio de robótica educativa.
• Cronograma estimado de clases.
La duración de la materia correspondiente a la comisión 5K1 es de un cuatrimestre. Las jornadas académicas de las clases teóricas, corresponden a los días Viernes desde las 16hs. y hasta las 18.15hs., y las practicas los días Miércoles entre las 14.00 y 16.15 hs. La duración de la materia correspondiente a la comisión 5K2 es de un cuatrimestre. Las jornadas académicas de las clases teóricas corresponden a los días Martes desde las 21.15hs. hasta las 23.30 hs., y las practicas los días Miércoles entre las 19 y 21.15 hs. Además se coordinaran clases de consulta a definir durante cada semana en función a la disponibilidad de los docentes y alumnos.
Ver ( Cronograma_de_Clases_y_Temas )
• Bibliografía.
Se detalla la misma en Programa Analítico que se adjunta
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• Reuniones de cátedra programadas.
Se realizan reuniones periódicas quincenales entre los docentes de la cátedra a los efectos de controlar el correcto complemento entre las clases teóricas y prácticas y ver desviaciones que se presenten, y además analizar el cumplimiento del cronograma de clases.
• Seminarios de cátedra.
Está previsto seminarios semestrales sobre diferentes temática de la IA aplicada a diferentes entornos, a los efectos de mantener los conocimientos emergentes en el campo real de aplicaciones.
• Cuadro de horas estimadas para intensidad en la formación práctica
INTENSIDAD EN LA FORMACION PRÁCTICA (DE ACUERDO A LA RES. MINISTERIAL 786/09. VER
DESDE PAGINA 37 A 39)
FORMACION EXPERIMENTAL RESOLUCION DE PROBLEMAS
DE INGENIERIA
ACTIVIDADES DE PROYECTO Y
DISEÑO
30% 35% 35%
Programa_Analítico_Detallado Contenido Analítico UNIDAD 1: Definiciones de IA Temas: 1.1 Conceptos
1.2 Sistemas de búsqueda basados en métodos exhaustivos y heurísticos
1.3 Diferencias entre sistemas tradicionales y basados en IA
UNIDAD 2: Evaluación de Complejidad Temas: 2.1 Aplicabilidad de IA en problemas complejos
2.2 Los Diferentes algoritmos para diferentes aplicaciones en entornos complejos.
UNIDAD 3: Representación de Conocimiento Temas: 3.1 Formas de Representación del Conocimiento
3.2 Redes Semánticas y Marcos
3.3 Reglas de Producción
3.4 Sistemas Expertos
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3.5 Motores de inferencia
3.6 Aplicaciones
UNIDAD 4: Deducción Natural y Razonamiento Temas: 4.1 Definiciones
4.2 Conjuntos difusos
4.3 Variables Lingüísticas
4.4 Reglas Difusas
4.5 Aplicaciones en los Controladores Difusos
4.6 Método de Mamdani
UNIDAD 5: Computación Evolutiva Temas: 5.1 Algoritmos evolutivos. Definiciones
5.2 Algoritmos Genéticos
5.3 Generalidades y aplicaciones en problemas de optimización
5.4 Función Objetivo
5.5 Operadores Genéticos
UNIDAD 6: Aprendizaje Automático y por supervisión Temas: 6.1 Redes Neuronales
6.2 Definiciones y comparación con las neuronas naturales
6.3 Modelos, topologías y aplicaciones
6.4 Estructuras Mono capa y Multicapa
6.5 Redes Backpropagation
6.6 La Regla Delta
6.7 Redes de Kohonen
UNIDAD 7: Combinación de técnicas de IA Temas: 7.1 Redes Expertas: Topologías y aplicaciones
7.2 Redes Expertas Difusas
BIBLIOGRAFÍA:
Título: Computacional Intelligence
Autor/es: Amit Konar
Editorial: Spinger
Edición: 2005
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Título: Artificial Intelligence A Modern Approach
Autor/es: Stuart J. Russell and Peter Norvig
Editorial: Prentice Hall
Edición: 2nd Edition
Título: Introduction to Evolutionary Algorithms
Autor/es: Gen. M., and Yu, X.
Editorial: Springer
Edición: 2010
Título: Network Models and Optimization, a MultiObjective Genetic Algorithms Approach
Autor/es: Gen, M., Chen, R.
Editorial: Springer
Edición: 2008
Título: Multi-target matching based on Niching Genetic Algorithm
Autor/es: Gao, L. & Hu, Y.
Editorial: Internacional Journal of Computer Science and Network Security, 6 7A, 215-220
Edición: 2006
Título: A Hybrid Grouping Genetic Algorithm for the Registration Area Planning Problem
Autor/es: James, T., Vroblefsky, M., & Nottingham, Q.
Editorial: Computer Communications, 30 (2007), 2180-2190
Edición: 2007
Título: On the Applicability of Linear Genetic Programming for the Formulation of Soil Classification
Autor/es: Heshmati, A., Salehzade, H.,.Alavi, A, Gandomi, A., Badkobeh, A. and Ghasemi, A.
Editorial: American-Eurasian J. Agric. & Environ. Sci., 4 (5): 575-583
Edición: 2008
Título: A field guide to Genetic Programming
Autor/es: Poli, R., Langdon, W., Mc Phee, N.
Editorial: Published via http://lulu.com and freely available at http://www.gp-field-guide.org..uk(with contributions by J. R. Koza)
Edición: 2008
Título: Applied Graph Theory in Computer Vision and Pattern Recognition
Autor/es: Abraham Kandel, Horst Bunke, Mark Last
Editorial: Springer
Edición: 2007
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Título: Fuzzy Logic – Algorithms, Techniques and Implementations
Autor/es: Elmer P. Dadios
Editorial: Intech
Edición: 2012
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Cronograma_de_Clases_y_Temas
Área:
MODELOS Asignatura:
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Clase N° Semana
Académica Carácter Comisión Contenidos Temáticos
20 al 23 de
Marzo Semana destinada a inscripciones en las carreras
1 28-mar Teórica 5K2 Presentación de la Materia - Metodología de enseñanza y evaluación - Tipos de Trabajos Prácticos
2 29-mar Practica 5K1 / 5K2 Conceptos de Inteligencia Artificial - Aplicabilidad
3 31-abr Teórica 5K1 Presentación de la Materia - Metodología de enseñanza y evaluación - Tipos de Trabajos Prácticos
4 04-abr Teórica 5K2 Inteligencia aplicada en problemas de alta complejidad Test de Turing - Comparación de conceptos de Turing y Searly
5 05-abr Practica 5K1 / 5K2 Trabajo grupal sobre los conceptos de la IA y su aplicación en diferentes entornos
6 07-abr Teórica 5K1 Inteligencia aplicada en problemas de alta complejidad Test de Turing - Comparación de conceptos de Turing y Searly
7 11-abr Teórica 5K2 Sistemas Basados en Conocimiento - Representación del conocimiento
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Cronograma_de_Clases_y_Temas
Área:
MODELOS Asignatura:
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Clase N° Semana
Académica Carácter Comisión Contenidos Temáticos
8 12-abr Practica 5K1 / 5K2 Conceptos de Sistemas Basados en Conocimientos aplicados a problemas complejos
14-abr SEMANA SANTA
9 18-abr Teórica 5K2 Sistemas Expertos - Redes semánticas Modelos - Reglas- Motor de Inferencia
10 19-abr Practica 5K1 / 5K2 Desarrollo de un Sistema Experto de diagnostico y clasificación
11 21-abr Teórica 5K1 Sistemas Basados en Conocimiento - Representación del conocimiento Sistemas Expertos - Redes semánticas Modelos - Reglas- Motor de Inferencia
12 25-abr Teórica 5K2 Deducción Natural y Razonamiento - La Lógica Difusa
13 26-abr Practica 5K1 / 5K2 Desarrollo de un Sistema Experto Difuso
14 28-abr Teórica 5K1 Deducción Natural y Razonamiento - La Lógica Difusa
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Cronograma_de_Clases_y_Temas
Área:
MODELOS Asignatura:
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Clase N° Semana
Académica Carácter Comisión Contenidos Temáticos
15 02-may Teórica 5K2 Lógica Difusa - Controladores Difusos
16 03-may Practica 5K1 / 5K2 Desarrollo de un controlador difuso utilizando el método de Mamdani
17 05-may Teórica 5K1 Lógica Difusa - Controladores Difusos
18 9-may Teórica 5K2 Algoritmos Genéticos - Generalidades y aplicación en problemas de optimización
19 10-may Practica 5K1 / 5K2 PRESENTACION del TP1 - Desarrollo de un controlador difuso
20 12-may Teórica 5K1 Algoritmos Genéticos - Generalidades y aplicación en problemas de optimización
21 16-may Teórica 5K2 Algoritmos Genéticos -Modelos de islas
17-may MESA DE EXAMENES MESA II – 1° LLAMADO
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Cronograma_de_Clases_y_Temas
Área:
MODELOS Asignatura:
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Clase N° Semana
Académica Carácter Comisión Contenidos Temáticos
22 19- may Teórica 5K1 Algoritmos Genéticos -Modelos de islas
23 23-may Teórica 5K2 Aprendizaje Automático y por Supervisión
24 24-may Practica 5K1 / 5K2 RECUPERACION del TP1
26-may MESA DE EXAMENES MESA III – 1° LLAMADO
25 30-may Teórica 5K2 Redes Neuronales - Introducción - Adaline - Perceptron
26 31-may Practica 5K1 / 5K2 Desarrollo de un Algoritmo Genético
27 02-jun Teórica 5K1 Aprendizaje Automático y por Supervisión
06-jun Teórica 5K2 MESA DE EXAMENES MESA I – 2° LLAMADO
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Cronograma_de_Clases_y_Temas
Área:
MODELOS Asignatura:
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Clase N° Semana
Académica Carácter Comisión Contenidos Temáticos
28 07-jun Practica 5K1 / 5K2 Desarrollo de una red Neuronal Backpropagation - aplicación en Matlab
29 09-jun Teórica 5K1 Redes Neuronales - Introducción - Adaline - Perceptron
30 13-jun Teórica 5K2 Redes Neuronales Backpropagation - Redes Neuronales de Kohonen
31 14-jun Practica 5K1 / 5K2 PRESENTACION del TP2 - Desarrollo de un Algoritmo Genético o de una Red Neuronal Backpropagation
32 16-jun Teórica 5K1 Redes Neuronales Backpropagation
20-jun FERIADO – Día paso a la Inmortalidad del Gral. Manuel Belgrano
33 21-jun Practica 5K1 / 5K2 RECUPERACION del TP2
34 23-jun Teórica 5K1 Redes Neuronales de Kohonen
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Fechas Estimativas de Parciales y Recuperatorios (En caso de corresponder será consensuado con Dpto. Ciencias Básicas)
Área:
MODELOS Asignatura:
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Clase N° Semana
Académica Carácter Comisión Contenidos Temáticos
35 27-jun Teórica 5K1/5K2 Consulta integral de dudas sobre las temáticas vistas en clase
36 28-jun Parcial 5K1 / 5K2 PARCIAL INTEGRADOR
37 30-jun Teórica 5K1 Presentación de sistemas híbridos (redes Neuronales combinadas con SE y FL) Consulta integral de dudas sobre las temáticas vistas en clase
38 04-jul Teórica 5K2 Presentación de sistemas híbridos (redes Neuronales combinadas con SE y FL) Consulta integral de dudas sobre las temáticas vistas en clase
39 05-jul Practica 5K1 / 5K2 Corrección de TP que se presenten fuera de termino
40 07-jul Practica 5K1 / 5K2 Devolución de notas del Parcial integrador
41 26-jul Parcial 5K1 / 5K2 RECUPERACION PARCIAL INTEGRADOR
42 02-Ago Practica 5K1 / 5K2 Devolución de notas finales y asignación de los Proyectos Finales de cátedra
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Evaluación Abril 2017 Mayo 2017 Junio 2017 Julio 2017 Agosto 2017
Septiembre 2017
Octubre 2017
Noviembre 2017
Observaciones
1º Practico 10
Recuperación 1º Practico
24
2º Practico 14
Recuperación 2º Practico
21
Parcial Integrador
28
Recuperación Parcial Integrador
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Máquina Virtual : NO POSEE (En caso de corresponder) – Información para el Laboratorio, la misma debe ser lo más precisa posible
Área:
MODELOS Asignatura:
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Software Detalle Observaciones
Sistema Operativo A elección del alumno
Buscador A elección del alumno
MS Office No es necesario
Otro MatLab 7.0 Provisto para ser descargado en el campus virtual
Otro Visual Prolog 7.2 Provisto para ser descargado en el campus virtual
Otro Scratsh Provisto para ser descargado en el campus virtual
Otro XFuzzy 3.3 Provisto para ser descargado en el campus virtual
NOTA: Es responsabilidad exclusiva del Director de Cátedra que la VM esté armada y configurada adecuadamente, en función a las necesidades de la Asignatura.
