| Centro |
| Escuela Técnica Superior de Ingeniería |
| Departamento |
| Informática |
| Profesor responsable |
| Sin datos cargados |
| Met. Docent |
| Clase magistral en el aula y desarrollo de trabajos prácticos en el laboratorio. |
| Met. Avaluació |
| Para aprobar la asignatura, deberá aprobarse independiente la teoría y el laboratorio. La nota de teoría se obtendrá mediante un examen final. La nota de laboratorio consistirá en la nota de las prácticas, más un examen de prácticas al final. |
| Bibliografia |
| Inteligencia Artificial: Un Enfoque Moderno S. Russell. Prentice Hall, 2ª ed, 2005 (Biblioteca Ciencias) Fundamentos de Inteligencia Artificial L.A. Munárriz. Universidad de Murcia, 1994 (Biblioteca Ciencias) Inteligencia Artificial. Una Nueva Síntesis N. Nilsson. Mc Graw Hill, () Principios de Inteligencia Artificial N. Nilsson. Diaz de Santos, 1986 (Biblioteca Ciencias) Prolog Programming for Artificial Intelligence I. Bratko. Addison-Wesley, 1990 (Biblioteca Ciencias) Principles of Artificial Intelligence and Expert System Development D.W.Rolston. Mc Graw-Hill, 1988 (Biblioteca Ciencias) Bases de Datos y Sistemas Expertos D.F.Frost. Diaz de Santos, 1990 (Biblioteca Ciencias) |
| Continguts |
| 1. Introducción y Conceptos Basicos 1.1. Definición de Inteligencia Artificial 1.2. División de la Inteligencia Artificial 1.3. Historia de la Inteligencia Artificial 2. Busqueda Heurística 2.1. Representación de problemas de búsqueda 2.2. Métodos de búsqueda 3. Representación del Conocimiento 3.1. Esquemas de representación del conocimiento 3.2. Esquemas de representación del conocimiento incompleto 4. Aprendizaje Automático 4.1. Introducción 4.2. Método ID3 4.3. Método de Michalski 5. Redes Neuronales 5.1. Redes neuronales naturales 5.2. Redes neuronales artificiales 5.3. Redes supervisadas 5.4. Redes no supervisadas 6. Agentes Inteligentes 6.1. Introduccion 6.2. El entorno 6.3. Arquitecturas 6.4. Arquitecturas II 7. Aplicaciones de la Inteligencia Artificial 7.1. Introduccion 7.2. Sistemas Expertos 7.3. Reconocimiento del Lenguaje Natural 7.4. Reconocimiento del Habla 7.5. Visión Artificial 7.6. Planificación Programa Prácticas Algoritmo A* Minimax y Alfa-Beta Sistemas de producción de reglas Sistemas Expertos Procesamiento del lenguaje natural |
| Objetius |
| Esta asignatura pretende servir de introducción al campo de la inteligencia artificial. La inteligencia artificial engloba muchas técnicas de programación avanzadas, como por ejemplo la programación declarativa y la programación funcional vistas en la asignatura de 3º lenguajes de programación, la programación orientada a objetos, la heurística, los sistemas basados en el conocimiento, los reconocedores de lenguaje natural, las redes neuronales, y así sucesivamente. |
| URL de Fitxa |
| http://informatica.uv.es/iiguia/2000/IA |