ESCUELA SUPERIOR POLITÉCNICA AGROPECUARIA DE MANABÍ

MANUEL FÉLIX LÓPEZ

CARRERA DE INFORMÁTICA

SÍLABO DEL CURSO

INTELIGENCIA ARTIFICIAL I (CIENCIAS PROFESIONALIZANTES)

PERIODO SEMESTRAL: Marzo 2015 / Agosto 2015

1. CÓDIGO Y NÚMERO DE CRÉDITOS:

CÓDIGO: II0601

NÚMERO DE CRÉDITOS: 3 créditos (2 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: II0304 ESTRUCTURA DE DATOS

CO-REQUISITO: Ninguno.

4. TEXTO Y OTRAS REFERENCIAS REQUERIDAS PARA EL DICTADO DEL CURSO

TEXTO GUÍA:

Russell, S., Norvig, P. 2008. Inteligencia Artificial Un Enfoque Moderno. Segunda Edición. Pearson Education. España

BIBLIOGRAFÍA COMPLEMENTARIA:

Nillson, N. 2010. The Quest for Artificial Intelligence. Segunda Edición. Stanford University. Estados Unidos

Palacios, F. 2003. Redes Neuronales con GNU/Linux. GNU Free Documentation License. Chile.

Ahmad, I. et al. 2009. “Prediction Of Shear Strength Of Reinforced Concrete Beams Using Artificial Neural Network Model”. Journal of Science and Technology. Disponible en: http://go.galegroup.com/ps/i.do id=GALE%7CA247164668&v=2.1&u=senescyt_cons&it=r&p=GPS&sw=w

David, B. 2013. “Determining the value of information for collaborative multi-agent planning.” Autonomous Agents and Multi-Agent Systems. 26 (3), 315-353.

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. (C3) Interpretar la estructura e importancia de las redes neuronales artificiales como herramienta para dar forma al funcionamiento del cerebro humano en agentes computacionales.

d. (C4) Diferenciar los modelos más importantes de redes neuronales artificiales enfocándose en sus características.

e. (C3) Utilizar los modelos de redes neuronales artificiales para la creación de agentes estímulo-respuesta inteligente.

6. TÓPICOS O TEMAS CUBIERTOS

7. HORARIO DE CLASES.

16 Semanas por el semestre, más una semana cultural, 3 clases por semana de 60 minutos cada una.

Martes: Una hora de clases en el aula 305. (17h00 a 18h00). Miércoles: Dos horas de clases en el aula 305. (20h15 a 22h15).

8. CONTRIBUCIÓN DEL CURSO EN LA FORMACIÓN DEL INGENIERO EN INFORMÁTICA

9. RELACIÓN DEL CURSO CON EL CRITERIO RESULTADO DE APRENDIZAJE.

10. EVALUACIÓN DEL CURSO.

11. RESPONSABLE DE LA ELABORACIÓN DEL SÍLABO Y FECHA DE PRESENTACIÓN Y REVISIÓN: