Transcript Curso de Java

Asignatura:
Inteligencia Artificial
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Turno: mañana, grupo 1, aula 1
Prof: Fernando Díez.
» Despacho B-346.
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Horario.
» Lunes y miércoles 10:00 a 11:00 horas
» Martes 9:00 a 10:00 horas
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Tutorías. Solicitar a
» [email protected]
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Fichas alumnos
» Es obligatorio entregarlas.
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Créditos: 7,5 (6 ECTS).
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Información del curso
(WWW)
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URL:
» http://www.ii.uam.es/~fdiez/docencia/03-04/IA/IA.html
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Profesores:
» Fernando Díez (grupo 1, turno mañana)
» Ruth Cobos (grupo 2, turno mañana)
» Francisco Sáiz (grupo 3, turno tarde)
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Reglas de calificación.
» NF=0.2*NP + 0.8*NT
» NT=max(F, 0.3*P + 0.7*F)
– NF: nota final; NP: nota prácticas; NT: nota
teoría; F: examen final, P: examen parcial
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Temario y Bibliografía.
» Ver URL anterior.
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Prácticas.
» No se convalidan.
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Temario, I
» El lenguaje LISP. 6 clases.
» Introducción: Inteligencia, Racionalidad, y
Agentes racionales. 1 clase.
– Propósito de la Inteligencia Artificial.
– Definiciones y Aproximaciones a la Inteligencia
Artificial.
– Agentes Racionales y Entornos.
» Resolución de problemas mediante
búsqueda. 6 clases.
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Pasos en la resolución de problemas.
Formulación de problemas.
Problemas ejemplo.
Búsqueda de soluciones.
Estrategias de búsqueda. Búsqueda ciega o no
informada.
 Criterios de evaluación. Primero en anchura.
Coste uniforme. Primero en profundidad. En
profundidad limitada. Profundización
iterativa.
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Temario, II
» Métodos de búsqueda informada. 6 clases.
– Búsqueda el primero mejor.
 Búsqueda Avara (Greedy).
 Búsqueda A*.
– Funciones heurísticas.
– Búsqueda con limitaciones de memoria.
– Algoritmos de mejora iterativa:
 Escalada
 Enfriamiento simulado
» Juegos con adversarios. 3 clases.
– Decisiones perfectas en juegos con dos
adversarios.
– Decisiones imperfectas.
– Poda alfa-beta
– Juegos que incluyen factores de suerte
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Temario, III
» Razonamiento e inferencia con lógica
proposicional. 4 clases.
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Sintaxis y semántica.
Forma normal conjuntiva de una fórmula.
Resolución en lógica proposicional.
Representación, razonamiento y lógica.
Mecanismos de inferencia
» Razonamiento e inferencia con lógica de
primer orden. 10 clases.
– Ontología, sintaxis y semántica en cálculo de
predicados.
– Ejemplos de uso de la lógica de primer orden.
– Resolución: un procedimiento de inferencia
completo.
– Reglas de inferencia con cuantificadores.
– Modus Ponens generalizado.
– Encadenamiento hacia delante y hacia atrás.
– Cálculo de situaciones.
– Completitud y decidibilidad.
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Temario, IV
» Planificación. 3 clases.
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Un agente de planificación sencillo.
De resolución de problemas a planificación.
Planificación con cálculo de situaciones.
Representaciones básicas para planificación.
Representación de planes.
Ejemplo de planificador de orden parcialEl algoritmo de planificación de orden parcial
(POP).
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Bibliografía, I
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Teoría:
» S. Russell y P.Norvig: Artificial Intelligence,
a modern approach. Prentice Hall, 1995.
Inglés y español.
» N.J. Nilsson: Principios de Inteligencia
Artificial. Díaz de Santos, Madrid, 1987.
Inglés y español.
» N.J. Nilsson: Artificial Inteligence, a new
synthesis. Morgan Kaufmann Publishers,
1998, Inglés.
» E. Rich y K. Knight: Inteligencia Artificial.
Mc Graw Hill, Madrid, 1994. Inglés y
español.
» M.D. Davis, R. Sigal, F.J.Weyuker:
Computability, Complexity and Languages,
Fundamentals of Theoretical Computer
Science. Academic Press, 1994. Inglés.
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Bibliografía, II
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Prácticas:
» H. Winston y P. Henry: LISP. Berthold
Klaus Paul Horn, tercera edición, 1993.
Inglés y español.
» G.L. Steele: Common LISP Language.
Segunda edición, 1990. Inglés.
– Versión WWW:
 “http://www.cs.cmu.edu/afs/cs.cmu.edu/proje
ct/ai-repository/ai/html/cltl/mirrors.html”
» P. Graham: ANSI Common Lisp. Prentice
Hall. Inglés.
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