Ia

IA95012. Proyecto de sistemas inteligentes I

Departamento académico: Centro de Sistemas Inteligentes
Unidades: 3-0-8
Requisito: No tiene
Equivalencia: No tiene
Semestre y carrera: 8vo and 9o semestres, carreras: IEC, IFI, ISC, ISE, ISI, LSCA, IIS, IMA, IME, IMT, IQA, IQS

Objetivo general: El objetivo general de este curso es que los alumnos sean capaces de llevar a cabo las fases iniciales en el desarrollo de una aplicación real que integre técnicas de inteligencia artificial, evaluando diferentes alternativas de solución y analizando la factibilidad de esas alternativas.

Bibliografía: Artificial Intelligence: a modern approach, Second edition
Stuart Russell, Peter Norvig
Prentice-Hall (2003)

Goldberg, D. E.
Genetic algorithms in search, optimization, and machine learning.
Reading, MA: Addison-Wesley. (1989)

Freeman, J. A., & Skapura, D. M.
Neural networks: algorithms, applications, and programming techniques.
Reading, MA: Addison-Wesley. (1991)

Perfil del profesor: Con maestría o doctorado en inteligencia artificial o área afín, y de preferencia con experiencia profesional en el desarrollo de proyectos.

IA95013. Proyecto de sistemas inteligentes II

Departamento académico: Centro de Sistemas Inteligentes
Unidades: 3-0-8
Requisito: Ia95012
Equivalencia: No tiene
Semestre y carrera: Semestre: 8º, 9º, carreras: IEC, IFI, ISC, ISE, ISI, LSCA, IIS, IMA, IME, IMT, IQA, IQS

Objetivo general: El objetivo general de este curso es que los alumnos sean capaces de implementar aplicaciones reales que integren técnicas de inteligencia artificial a partir de una especificación inicial de las aplicaciones, y que analicen los resultados de la operación del sistema implementado para optimizar su rendimiento.

Bibliografía: Artificial Intelligence: a modern approach, second edition
Stuart Russell, Peter Norvig
Prentice-Hall (2003)

Genetic algorithms in search, optimization, and machine learning.
Goldberg, D. E.
Reading, MA: Addison-Wesley. (1989)

Neural networks: algorithms, applications, and programming techniques.
Freeman, J. A., & Skapura, D. M.
Reading, MA: Addison-Wesley (1991)

Perfil del profesor: Con grado de maestría o doctorado en inteligencia artificial o área afín, y con experiencia profesional en el desarrollo de proyectos.

Ia95020. Introducción a los sistemas inteligentes

Departamento académico: Centro de Sistemas Inteligentes
Unidades: 8
Requisito: Ninguno
Semestre: 6º, 7º, 8º, 9º
Carreras: IEC, IFI, ISC, ISE, ISI, LSCA, IIS, IMA, IME, IMT, IQA, IQS
Equivalencia: IA90-010

Que el estudiante se capaz de:
• Conocer las principales tecnologías de la Inteligencia Artificial que puedan aplicarse a problemas reales utilizando el enfoque de los agentes inteligentes.
• Identificar situaciones reales donde dichas tecnologías puedan ser aplicadas exitósamente justificando su uso.
• Aplicar las tecnologías a problemas reales donde técnicas convencionales no ofrecen soluciones adecuadas
• Valorar los límites de las técnicas de inteligencia artificial en la solución de problemas.

BIBLIOGRAFIA
Artificial Intelligence: a modern approach
Stuart Russell, Peter Norvig
Prentice-Hall (1995)

Computational Intelligence: A Logical Approach
David Poole, Alan Mackworth, Randy Goebel
Oxford University Press, 1998

Artificial Intelligence: A New Synthesis
Nils J. Nilsson
Morgan Kaufman, 1998

SOFTWARE DE APOYO
Variado. Todo el software se puede conseguir en dominios públicos.

PERFIL DEL PROFESOR
Con maestría o doctorado en Inteligencia Artificial

Ia95021. Inteligencia Computacional

Departamento académico:Centro de Sistemas Inteligentes
Unidades:3-0-8
Requisito:ninguno
Semestre y carrera:6,7,8,9; IEC, IFI, ISC, ISE, ISI, LSCA, IIS, IMA, IME, IMT, IAQ, IQS\06,7,8,9; IEC, IFI, ISC, ISE, ISI, LSCA, IIS, IMA, IME, IMT, IAQ, IQS
Equivalencia:IA90-013
Objetivo general:Que el estudiante se capaz de:
• Conocer las técnicas de Recocido Simulado,
Algoritmos Genéticos, y Redes Neuronales.
• Reconocer aquellos problemas que pueden ser
resueltos con estas técnicas.
• Aplicar estas técnicas a problemas reales de
mediana dificultad.
• Entender las limitaciones prácticas de resolver
problemas industriales con estas técnicas.

Campus:Seleccionar Campus
Bibliografía:Goldberg, D. E. (1989). Genetic algorithms in search, optimization, and machine learning. Reading, MA: Addison-Wesley.

Freeman, J. A., & Skapura, D. M. (1991). Neural networks: algorithms, applications, and programming techniques. Reading, MA: Addison-Wesley.

Perfil del profesor:Doctorado o maestría

Ia95022. Tecnologías de sistemas inteligentes

Departamento académico:Centro de Sistemas Inteligentes
Unidades:3-0-8
Requisito:Ninguno
Equivalencia:Ninguna
Objetivo general:Dar a conocer diversas técnicas de inteligencia artificial y desarrollar aplicaciones que utilicen dichas técnicas para resolver problemas específicos.
Campus:Monterrey
Bibliografía:Artificial intelligence: A modern approach, Russel S. and
Norvig P., Prentice Hall, 1995
Perfil del profesor:Profesor con maestría y/o doctorado en area afín a la
inteligencia artificial.

Ia95023. Aplicaciones de SIstemas Inteligentes

Departamento académico:Centro de Sistemas Inteligentes
Unidades:3-0-8
Requisito:Ninguno
Semestre y carrera:6o, 7o, 8o, 9o semestres IEC, IFI, ISC, ISE, ISI, LSCA, IIS, IMA, IME, IMT, IAQ, IQS\06o, 7o, 8o, 9o semestres IEC, IFI, ISC, ISE, ISI, LSCA, IIS, IMA, IME, IMT, IAQ, IQS
Equivalencia:Ninguna
Objetivo general:Dar a conocer diversas técnicas de inteligencia artificial y desarrollar aplicaciones que utilicen dichas técnicas para resolver problemas específicos.
Campus:Monterrey
Bibliografía:Artificial intelligence: A modern approach, Russel S. and Norvig P., Prentice Hall, 1995
Perfil del profesor:Profesor con maestría y/o doctorado en area afín a la inteligencia artificial.

Fecha de la última actualización: 9 de diciembre de 2004(M)