Departamento académico:Centro de Sistemas Inteligentes
Unidades:3-0-8
Requisito:
Semestre y carrera:
Equivalencia:Ninguno

Objetivo general de la materia:Dar a conocer diversas técnicas de inteligencia artificial y desarrollar aplicaciones que utilicen dichas técnicas para resolver problemas específicos.
Temas y subtemas del curso:1. Introduccion
1.1 Definiciones
1.2 Historia
1.3 Fundamentos
2. Análisis de datos multidimensionales
2.1 Descomposición en valores singulares
2.2 Análisis de componentes principales
2.3 Reconstrucción de variables multidimensionales
3. Modelación del habla
3.1 Modelos articulatoriso del aparato productor del habla
3.2 Síntesis de voz
3.3 Reconocimiento de voz
4. Lógica difusa
4.1 Conjuntos difusos
4.2 Sistemas difusos de inferencia
4.3 Control difuso
5. Redes neuronales
5.1 Perceptrones
5.2 Redes multi capas
5.4 Retropropagación del error
5.5 Memorias auto asociativas
6. Visión
6.1 Formación de imágenes
6.2 Procesamiento de bajo nivel
6.3 Extracción de características
6.4 Visión binocular
7. Robótica
7.1 Análisis cinemático
7.2 Espacio de configuración
7.3 Evasión de obstáculos
8. Conclusiones
8.1 Implicaciones filosóficas
8.2 ¿Hacia dónde vamos?

Objetivos específicos de aprendizaje:1. Discutir los inicios, fundamentos y objetivos de la inteligencia artificial.
2. Aprender a manipular datos en espacios multidimensionales.
3. Dar a conocer metodos de reconocimiento de voz y modelación del habla.
4. Aprender a modelar y solucionar problemas utilizando lógica difusa.
5. Aprender a modelar y solucionar problemas utilizando redes de neuronas.
6. Dar a conocer los principios de formación de imágenes y utilizar dichos principios en el procesamiento de imágenes.
7. Estudiar los sistmas robóticos y modelar robots sencillos para la evasión de obstáculos.
8. Discutir los fines ultimos de la inteligencia artificial.
Metodología de enseñanza:ñanza
Tiempo estimado de cada tema:1. 2 horas
2. 3 horas
3. 7 horas
4. 9 horas
5. 9 horas
6. 9 horas
7. 6 horas
8. 2 horas
Políticas de evaluacion sugeridas:Se sugiere que el curso sea evaluado exclusivamente en base a la calidad de los proyectos presentados.
Libro de texto1:Artificial intelligence: A modern approach, Russel S. and Norvig P., Prentice Hall, 1995
Libro de texto2:
Libro de texto3:

Libro de consulta:\0Material de apoyo:
Perfil del Profesor:Profesor con maestría y/o doctorado en area afín a la inteligencia artificial.

Fecha de la última actualización: 17 de diciembre de 2003(M)