Este documento presenta la información sobre el curso de Inteligencia Artificial I, incluyendo el nombre, clave, créditos y horario de la asignatura. Además, describe brevemente la historia del programa académico, la ubicación de la asignatura dentro del plan de estudios, los objetivos generales del curso, el temario, los aprendizajes requeridos y las sugerencias didácticas y de evaluación. Finalmente, detalla 3 unidades de aprendizaje con sus respectivos objetivos educacionales y actividades.
El documento trata sobre la inteligencia artificial. Explica que la IA tiene como objetivo equipar a las computadoras con inteligencia humana y la capacidad de razonar para encontrar soluciones de forma simbólica o conexionista. También describe los fundamentos, representación del conocimiento, sistemas de razonamiento lógico, búsqueda y satisfacción de restricciones. Además, resume brevemente la evolución histórica de la IA desde sus inicios hasta la actualidad.
Este documento presenta las etapas del proceso de investigación científica, incluyendo la exploración, planificación, ejecución, evaluación, elaboración del informe y comunicación de resultados. Describe cada etapa en detalle, señalando sus objetivos y elementos clave como la definición del problema, objetivos, hipótesis, variables, métodos, técnicas e instrumentos. El documento provee una guía completa para llevar a cabo una investigación científica de manera ordenada y efectiva.
Este documento presenta el proyecto final para la asignatura de Taller de Investigación I. Incluye la elaboración de un protocolo de investigación con el objetivo de adquirir las habilidades para resolver problemas de investigación y formular dicho proyecto. El temario contiene dos unidades sobre tipos de investigación e investigación cualitativa y cuantitativa, y la elaboración de un protocolo con la fundamentación, planteamiento del problema, objetivos, marco teórico y método. Finalmente, presenta las fuentes de información y bibliografía consultadas.
Este documento presenta un proyecto final para la asignatura de Taller de Investigación I. El proyecto incluye información sobre los temas a cubrir, como tipos de investigación y elaboración de protocolos de investigación. El objetivo general es que los estudiantes adquieran habilidades para resolver problemas de investigación y formular un proyecto de investigación. El temario contiene dos unidades sobre tipos de investigación e investigación de protocolos que se cubrirán a lo largo de 7 semanas mediante actividades presenciales.
El documento presenta el programa de la asignatura de Inteligencia Artificial en la Facultad de Ingeniería. La asignatura cubrirá temas como lógica clásica y no clásica, lógica difusa, razonamiento probabilístico y redes neuronales con el objetivo de que los estudiantes conozcan las técnicas de inteligencia artificial y cómo aplicarlas para resolver problemas.
Este documento presenta conceptos clave relacionados con la metodología de investigación en tecnología de la información, incluyendo conocimiento, investigación científica, tecnología e investigación. Describe el proceso de investigación, desde la selección del tema y definición del problema hasta la justificación, objetivos y diseño de prototipos. El documento provee una guía general sobre cómo llevar a cabo investigación en esta área.
Proceso de formulación de proyectos de investigacion educativaFabián Carrión
Este documento presenta los aspectos conceptuales y metodológicos relacionados con la elaboración de proyectos de investigación científica. Explica las etapas del proceso de investigación, incluyendo la formulación del problema, los objetivos, la justificación, la delimitación del tema, el marco teórico, el diseño metodológico y las técnicas de recolección y análisis de datos. Además, aborda conceptos como los tipos de investigación, las tendencias en evaluación educativa y los componentes de una formación
El documento trata sobre la inteligencia artificial. Explica que la IA tiene como objetivo equipar a las computadoras con inteligencia humana y la capacidad de razonar para encontrar soluciones de forma simbólica o conexionista. También describe los fundamentos, representación del conocimiento, sistemas de razonamiento lógico, búsqueda y satisfacción de restricciones. Además, resume brevemente la evolución histórica de la IA desde sus inicios hasta la actualidad.
Este documento presenta las etapas del proceso de investigación científica, incluyendo la exploración, planificación, ejecución, evaluación, elaboración del informe y comunicación de resultados. Describe cada etapa en detalle, señalando sus objetivos y elementos clave como la definición del problema, objetivos, hipótesis, variables, métodos, técnicas e instrumentos. El documento provee una guía completa para llevar a cabo una investigación científica de manera ordenada y efectiva.
Este documento presenta el proyecto final para la asignatura de Taller de Investigación I. Incluye la elaboración de un protocolo de investigación con el objetivo de adquirir las habilidades para resolver problemas de investigación y formular dicho proyecto. El temario contiene dos unidades sobre tipos de investigación e investigación cualitativa y cuantitativa, y la elaboración de un protocolo con la fundamentación, planteamiento del problema, objetivos, marco teórico y método. Finalmente, presenta las fuentes de información y bibliografía consultadas.
Este documento presenta un proyecto final para la asignatura de Taller de Investigación I. El proyecto incluye información sobre los temas a cubrir, como tipos de investigación y elaboración de protocolos de investigación. El objetivo general es que los estudiantes adquieran habilidades para resolver problemas de investigación y formular un proyecto de investigación. El temario contiene dos unidades sobre tipos de investigación e investigación de protocolos que se cubrirán a lo largo de 7 semanas mediante actividades presenciales.
El documento presenta el programa de la asignatura de Inteligencia Artificial en la Facultad de Ingeniería. La asignatura cubrirá temas como lógica clásica y no clásica, lógica difusa, razonamiento probabilístico y redes neuronales con el objetivo de que los estudiantes conozcan las técnicas de inteligencia artificial y cómo aplicarlas para resolver problemas.
Este documento presenta conceptos clave relacionados con la metodología de investigación en tecnología de la información, incluyendo conocimiento, investigación científica, tecnología e investigación. Describe el proceso de investigación, desde la selección del tema y definición del problema hasta la justificación, objetivos y diseño de prototipos. El documento provee una guía general sobre cómo llevar a cabo investigación en esta área.
Proceso de formulación de proyectos de investigacion educativaFabián Carrión
Este documento presenta los aspectos conceptuales y metodológicos relacionados con la elaboración de proyectos de investigación científica. Explica las etapas del proceso de investigación, incluyendo la formulación del problema, los objetivos, la justificación, la delimitación del tema, el marco teórico, el diseño metodológico y las técnicas de recolección y análisis de datos. Además, aborda conceptos como los tipos de investigación, las tendencias en evaluación educativa y los componentes de una formación
TEMA: IA conexionista-Redes Neuronales Artificiales
Contenidos:
1. Anatomía del sistema nervioso y fisiología de la
neurona
2. Codificación de información en las RNA
2.5 Razonamiento Monótono
Concepto
Que es la lógica?
Lógica Proposicional
Lógica Proposicional ejemplo
Deducción Lógica
Deducción Lógica ejemplo
Lógica de Primer Orden
Deducción Lógica ejemplo
El documento presenta una introducción a la inteligencia artificial, haciendo preguntas iniciales sobre su definición e implicaciones. Luego define formalmente la inteligencia artificial como la rama de la informática que estudia el desarrollo de agentes racionales no vivos. Explora dos enfoques principales (simbólico y computacional) y las bases, disciplinas, áreas de aplicación, evolución histórica y requerimientos de la inteligencia artificial. Finalmente, presenta ejemplos ilustrativos de algoritmos de IA.
Este documento presenta una introducción a la inteligencia artificial. Explica que a pesar de los avances en algoritmos sofisticados, aún no hemos replicado completamente la inteligencia humana. Los robots actuales son más especializados que humanoides. También describe las bases filosóficas, matemáticas, psicológicas e ingenieriles de la IA y ofrece diferentes definiciones como sistemas que actúan o piensan como humanos o de manera racional.
El documento introduce los conceptos de inteligencia artificial clásica y computación simbólica. Explica que históricamente se usó al ser humano como modelo para desarrollar máquinas inteligentes y que la inteligencia artificial se inició bajo el supuesto de que la inteligencia humana podía simularse en una máquina. A continuación, presenta los contenidos principales que abarcan diferentes temas como simulación cognitiva, sistemas basados en lógica y conocimiento.
El documento describe cómo la inteligencia artificial puede tomar decisiones más rápido que los humanos al ejecutar tareas repetitivas, y cómo las máquinas pueden reemplazar el trabajo humano al realizar estas tareas a menor costo y con estándares de calidad más altos. También discute que aunque la IA ha logrado grandes avances, todavía falta desarrollar máquinas con la capacidad completa del intelecto humano.
Este documento habla brevemente sobre la inteligencia artificial y cómo contribuye al trabajo humano. Explica que la inteligencia artificial fue inventada por humanos para estudiar cómo las computadoras pueden ejecutar programas y ayudar a aligerar el trabajo humano a través de la robótica y la toma de decisiones.
Inteligencia Artificial Y ComputacionalMaría Dovale
El documento describe brevemente la historia y desarrollo de la inteligencia artificial, desde Alan Turing y su máquina de Turing en los años 1930 y 1940, hasta los avances recientes en aprendizaje automático y redes neuronales artificiales. También menciona varios campos clave de la IA como lógica bayesiana, sistemas basados en reglas, redes neuronales y aprendizaje automático.
Este documento presenta una introducción a los sistemas basados en conocimiento y áreas clave de la inteligencia artificial como sistemas expertos y redes neuronales. Explica la historia y definiciones de estos conceptos, así como ejemplos de su aplicación en áreas como la toma de decisiones financieras.
Este documento presenta la asignatura Investigación de Operaciones para la carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales. Incluye la información básica de la asignatura como su nombre, clave, créditos y objetivos. También describe las competencias que los estudiantes desarrollarán en áreas específicas y genéricas. El temario contiene cinco unidades que cubren temas como programación lineal, análisis de redes, programación no lineal, teoría de inventarios y líneas de espera. Además, propor
Este documento presenta el módulo formativo "Física I" impartido en la carrera de Ingeniería Electrónica en Comunicaciones de la Universidad Técnica de Ambato. El módulo se enfoca en desarrollar cuatro elementos de competencia en los estudiantes: reconocer unidades de medida, analizar vectores, analizar movimiento de partículas, y describir fuerzas de la naturaleza. El documento incluye detalles sobre objetivos, contenidos, metodología, evaluación y material de apoyo para el módu
El documento describe las fases del proceso de adquisición de conocimiento para la construcción de sistemas basados en el conocimiento (SBC). Estas fases son: 1) identificación del problema, 2) conceptualización, 3) formalización, 4) implementación y 5) prueba. El objetivo es extraer el conocimiento de expertos humanos y representarlo de forma que pueda ser procesado por un sistema computacional.
Este documento presenta el plan de estudios para el curso de Fundamentos de Investigación para estudiantes de Ingeniería en Sistemas Computacionales en el Instituto Tecnológico de Culiacán. El curso se divide en 4 unidades que cubren temas como el desarrollo de la profesión, la investigación como proceso de construcción social, herramientas de comunicación para la investigación, y gestión de información para la investigación documental. El objetivo general es aplicar herramientas metodológicas de investigación para elaborar escritos acadé
Este documento presenta la asignatura de Cálculo Vectorial. Incluye información sobre el nombre de la asignatura, créditos, objetivos, competencias a desarrollar, temario con cinco unidades y sugerencias didácticas para promover el aprendizaje activo. El propósito principal es que los estudiantes aprendan los principios básicos del cálculo en varias variables para interpretar y resolver modelos matemáticos.
Este documento presenta la asignatura Estructuras de Datos. La asignatura enseña el uso eficiente de estructuras de datos lineales y no lineales para resolver problemas del mundo real. El curso cubre temas como listas, pilas, colas, árboles y grafos, así como algoritmos de ordenamiento y búsqueda. El objetivo es que los estudiantes aprendan a seleccionar y aplicar estructuras de datos para optimizar soluciones computacionales.
Tecnicas de inteligencia_artificial_y_sistemas_multi-agentes (1)mayitooo
Este documento presenta la descripción de una asignatura de inteligencia artificial y sistemas multiagentes. Incluye información sobre el nombre, clave, créditos y horario de la asignatura, así como su ubicación en el plan de estudios y contribución al perfil del egresado. Además, detalla los objetivos generales, el temario dividido en seis unidades y las sugerencias didácticas y de evaluación.
Este documento presenta la asignatura Estadística II. La asignatura enseña herramientas estadísticas para la toma de decisiones en negocios. El temario incluye pruebas de hipótesis, análisis de varianza, regresión, series de tiempo y estadísticas no paramétricas. El objetivo es que los estudiantes aprendan a aplicar estas herramientas para analizar información, garantizar el control de calidad y tomar mejores decisiones empresariales.
Este documento presenta la asignatura Estadística II para la carrera de Ingeniería en Administración. La asignatura enseña herramientas estadísticas para la toma de decisiones empresariales y se divide en 5 unidades que cubren temas como pruebas de hipótesis, análisis de varianza, regresión y series de tiempo. El objetivo es que los estudiantes aprendan a aplicar métodos estadísticos para analizar información y garantizar el control de procesos productivos.
Este documento presenta la asignatura Estadística II para la carrera de Ingeniería en Administración. La asignatura se divide en 5 unidades temáticas y aplica herramientas estadísticas como pruebas de hipótesis, análisis de varianza, regresión y series de tiempo para que los estudiantes puedan analizar y procesar información en el campo de los negocios. El objetivo es que los estudiantes desarrollen competencias para aplicar métodos estadísticos en la toma de decisiones empresariales.
Este documento presenta los contenidos programáticos de la asignatura de Computación Especializada para el sexto semestre. Incluye cuatro módulos sobre fundamentos de programación, programación orientada a eventos, gestión de proyectos web e implementación de sitios web. Cada módulo describe las temáticas, competencias, actividades y criterios de evaluación.
Este documento presenta el programa de curso de Introducción a la Programación dictado en la Universidad de San Buenaventura en Cali. El curso es obligatorio, de 3 créditos y se dicta en modalidad presencial. El curso busca que los estudiantes aprendan conceptos básicos de programación como diseño de algoritmos, paradigmas de programación y programación orientada a objetos para resolver problemas mediante la implementación de algoritmos en lenguajes de programación. El curso se evalúa a través de dos parciales, un examen final y t
Este documento presenta el plan de estudios de la asignatura Programación II para la carrera de Ingeniería Electrónica. Incluye información sobre los objetivos, temario, unidades de aprendizaje, sugerencias didácticas, evaluación y prácticas de la asignatura, la cual se enfoca en el desarrollo de aplicaciones utilizando el paradigma de programación orientada a objetos.
TEMA: IA conexionista-Redes Neuronales Artificiales
Contenidos:
1. Anatomía del sistema nervioso y fisiología de la
neurona
2. Codificación de información en las RNA
2.5 Razonamiento Monótono
Concepto
Que es la lógica?
Lógica Proposicional
Lógica Proposicional ejemplo
Deducción Lógica
Deducción Lógica ejemplo
Lógica de Primer Orden
Deducción Lógica ejemplo
El documento presenta una introducción a la inteligencia artificial, haciendo preguntas iniciales sobre su definición e implicaciones. Luego define formalmente la inteligencia artificial como la rama de la informática que estudia el desarrollo de agentes racionales no vivos. Explora dos enfoques principales (simbólico y computacional) y las bases, disciplinas, áreas de aplicación, evolución histórica y requerimientos de la inteligencia artificial. Finalmente, presenta ejemplos ilustrativos de algoritmos de IA.
Este documento presenta una introducción a la inteligencia artificial. Explica que a pesar de los avances en algoritmos sofisticados, aún no hemos replicado completamente la inteligencia humana. Los robots actuales son más especializados que humanoides. También describe las bases filosóficas, matemáticas, psicológicas e ingenieriles de la IA y ofrece diferentes definiciones como sistemas que actúan o piensan como humanos o de manera racional.
El documento introduce los conceptos de inteligencia artificial clásica y computación simbólica. Explica que históricamente se usó al ser humano como modelo para desarrollar máquinas inteligentes y que la inteligencia artificial se inició bajo el supuesto de que la inteligencia humana podía simularse en una máquina. A continuación, presenta los contenidos principales que abarcan diferentes temas como simulación cognitiva, sistemas basados en lógica y conocimiento.
El documento describe cómo la inteligencia artificial puede tomar decisiones más rápido que los humanos al ejecutar tareas repetitivas, y cómo las máquinas pueden reemplazar el trabajo humano al realizar estas tareas a menor costo y con estándares de calidad más altos. También discute que aunque la IA ha logrado grandes avances, todavía falta desarrollar máquinas con la capacidad completa del intelecto humano.
Este documento habla brevemente sobre la inteligencia artificial y cómo contribuye al trabajo humano. Explica que la inteligencia artificial fue inventada por humanos para estudiar cómo las computadoras pueden ejecutar programas y ayudar a aligerar el trabajo humano a través de la robótica y la toma de decisiones.
Inteligencia Artificial Y ComputacionalMaría Dovale
El documento describe brevemente la historia y desarrollo de la inteligencia artificial, desde Alan Turing y su máquina de Turing en los años 1930 y 1940, hasta los avances recientes en aprendizaje automático y redes neuronales artificiales. También menciona varios campos clave de la IA como lógica bayesiana, sistemas basados en reglas, redes neuronales y aprendizaje automático.
Este documento presenta una introducción a los sistemas basados en conocimiento y áreas clave de la inteligencia artificial como sistemas expertos y redes neuronales. Explica la historia y definiciones de estos conceptos, así como ejemplos de su aplicación en áreas como la toma de decisiones financieras.
Este documento presenta la asignatura Investigación de Operaciones para la carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales. Incluye la información básica de la asignatura como su nombre, clave, créditos y objetivos. También describe las competencias que los estudiantes desarrollarán en áreas específicas y genéricas. El temario contiene cinco unidades que cubren temas como programación lineal, análisis de redes, programación no lineal, teoría de inventarios y líneas de espera. Además, propor
Este documento presenta el módulo formativo "Física I" impartido en la carrera de Ingeniería Electrónica en Comunicaciones de la Universidad Técnica de Ambato. El módulo se enfoca en desarrollar cuatro elementos de competencia en los estudiantes: reconocer unidades de medida, analizar vectores, analizar movimiento de partículas, y describir fuerzas de la naturaleza. El documento incluye detalles sobre objetivos, contenidos, metodología, evaluación y material de apoyo para el módu
El documento describe las fases del proceso de adquisición de conocimiento para la construcción de sistemas basados en el conocimiento (SBC). Estas fases son: 1) identificación del problema, 2) conceptualización, 3) formalización, 4) implementación y 5) prueba. El objetivo es extraer el conocimiento de expertos humanos y representarlo de forma que pueda ser procesado por un sistema computacional.
Este documento presenta el plan de estudios para el curso de Fundamentos de Investigación para estudiantes de Ingeniería en Sistemas Computacionales en el Instituto Tecnológico de Culiacán. El curso se divide en 4 unidades que cubren temas como el desarrollo de la profesión, la investigación como proceso de construcción social, herramientas de comunicación para la investigación, y gestión de información para la investigación documental. El objetivo general es aplicar herramientas metodológicas de investigación para elaborar escritos acadé
Este documento presenta la asignatura de Cálculo Vectorial. Incluye información sobre el nombre de la asignatura, créditos, objetivos, competencias a desarrollar, temario con cinco unidades y sugerencias didácticas para promover el aprendizaje activo. El propósito principal es que los estudiantes aprendan los principios básicos del cálculo en varias variables para interpretar y resolver modelos matemáticos.
Este documento presenta la asignatura Estructuras de Datos. La asignatura enseña el uso eficiente de estructuras de datos lineales y no lineales para resolver problemas del mundo real. El curso cubre temas como listas, pilas, colas, árboles y grafos, así como algoritmos de ordenamiento y búsqueda. El objetivo es que los estudiantes aprendan a seleccionar y aplicar estructuras de datos para optimizar soluciones computacionales.
Tecnicas de inteligencia_artificial_y_sistemas_multi-agentes (1)mayitooo
Este documento presenta la descripción de una asignatura de inteligencia artificial y sistemas multiagentes. Incluye información sobre el nombre, clave, créditos y horario de la asignatura, así como su ubicación en el plan de estudios y contribución al perfil del egresado. Además, detalla los objetivos generales, el temario dividido en seis unidades y las sugerencias didácticas y de evaluación.
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Este documento presenta el plan de estudios de la asignatura Programación II para la carrera de Ingeniería Electrónica. Incluye información sobre los objetivos, temario, unidades de aprendizaje, sugerencias didácticas, evaluación y prácticas de la asignatura, la cual se enfoca en el desarrollo de aplicaciones utilizando el paradigma de programación orientada a objetos.
El documento presenta el diagnóstico y análisis inicial de un estudio de caso sobre métodos probabilísticos. Incluye objetivos de entender los fundamentos de los modelos probabilísticos y aplicarlos dependiendo del caso. Se diseña un mentefacto sobre toma de decisiones en inventarios y se identifican los modelos probabilísticos requeridos para la proyección, compra y decisión en el estudio de caso, justificando la selección con citas bibliográficas.
Es material de estudio para la materia Metodología de la Investigación de la carrera Licenciatura en Informática de la Universidad Blas Pascal (Córdoba -Argentina). Gracias Julian D por tu aporte.
Algoritmos y lenguajes de programación 9 junio finalEnrique Y Ch
Este documento presenta la información de una asignatura de Algoritmos y Lenguajes de Programación. Incluye el nombre, clave, créditos y horario de la asignatura, así como su historia, ubicación en el plan de estudio, objetivos, temario, unidades de aprendizaje, sugerencias didácticas, de evaluación y prácticas propuestas. El documento proporciona los detalles necesarios sobre la asignatura para maestros y estudiantes.
Este documento presenta el silabo de un curso de pregrado sobre Inteligencia Artificial. El curso dura 17 semanas y cubre temas como representación de problemas, métodos de búsqueda, juegos inteligentes, sistemas expertos e ingeniería de conocimiento. Los estudiantes desarrollarán proyectos sobre juegos inteligentes y sistemas expertos. La evaluación incluye controles de lectura, proyectos, exámenes parcial y final, y trabajo de laboratorio.
El documento describe los componentes clave de un proyecto de investigación. Explica que un proyecto debe responder preguntas sobre qué y cómo se investigará el problema, incluyendo la teoría relevante y el diseño metodológico. También debe incluir objetivos, variables e hipótesis.
Este documento presenta el programa de la asignatura Informática 1 de la Universidad Autónoma de Occidente. Describe los objetivos generales y específicos del curso, así como los contenidos programáticos divididos en 7 unidades que cubren temas como sistemas numéricos, lógica booleana, programación orientada a objetos usando Java, tipos de datos, variables, operadores, algoritmos y estructuras de control. También se detalla la metodología de enseñanza y evaluación del curso.
Este documento presenta una introducción a los sistemas expertos y los sistemas basados en conocimiento. Brevemente describe la evolución de los sistemas expertos desde la década de 1960 y su aplicación en dominios especializados. También resume los principales componentes de un sistema experto, incluida la base de conocimiento y el motor de inferencias, y destaca la importancia de representar el conocimiento de forma independiente del mecanismo de razonamiento.
Web 2.0 permite a los usuarios ser creadores y compartir contenido e interactuar con otros, adquiriendo una nueva dimensión social y participativa. Las tecnologías Web 2.0 incluyen blogs, wikis y redes sociales que permiten a los usuarios publicar, editar y comentar contenido de manera colaborativa.
Este documento proporciona instrucciones para crear y publicar un blog usando la plataforma Blogger. Explica los tres pasos para crear una cuenta de Blogger, asignar un nombre y plantilla al blog, y cómo crear y publicar entradas en el blog incluyendo formato de texto, imágenes y videos. También cubre cómo editar y ver el blog una vez publicado.
Este documento presenta una introducción a la reingeniería del software. Explica que la reingeniería del software implica el análisis y modificación de sistemas de software existentes para mejorar su mantenibilidad. También describe los objetivos de la asignatura, que incluyen reflexionar sobre cómo garantizar la calidad del software. Además, presenta la definición de reingeniería del software, los sistemas de información heredados, y los costos y beneficios de la reingeniería.
El documento presenta una sesión sobre el manejo de bases de datos MySQL en Python. Explica que la API de Python soporta varios servidores de bases de datos como MySQL y describe las interfaces genéricas y APIs específicas como MySQLdb. Luego detalla cómo instalar MySQLdb e incluye ejemplos de cómo conectarse a una base de datos, crear consultas SQL dinámicas, y realizar operaciones básicas como inserción, lectura, actualización y eliminación de datos.
El documento presenta una sesión sobre la creación de funciones en Python. Explica que una función es un bloque de código reutilizable que realiza una acción simple. Detalla los pasos para definir una función, incluyendo la sintaxis, parámetros y cómo llamar a una función. Finalmente, proporciona ejercicios prácticos sobre funciones para calcular tiempos y áreas.
Evidencias de la tercera sesión: Programación en Pythonmaluacsa
El documento presenta una sesión sobre sentencias condicionales y control de ciclos en Python. Explica sentencias if, elif, else y anidadas. Muestra ejemplos de su uso para evaluar condiciones y ejecutar código correspondiente. También presenta ejemplos prácticos y ejercicios sobre el tema.
Este documento presenta una introducción a la programación en Python impartida en el Instituto Tecnológico de Tuxtepec. Explica por qué Python es un lenguaje fácil de aprender y usar además de ser potente. Incluye ejemplos de expresiones evaluadas en Python y scripts, así como tres ejercicios resueltos para practicar conceptos básicos como solicitar entrada al usuario y realizar cálculos.
El documento presenta los tipos de datos numéricos en Python, incluyendo enteros, flotantes, enteros largos y números complejos. Explica las funciones matemáticas incorporadas como abs, ceil y floor, así como funciones de números aleatorios y trigonométricas. Finalmente, menciona las constantes matemáticas pi y e.
Este documento presenta una introducción a la programación en Python. Explica brevemente el origen y características de Python, incluyendo que es un lenguaje interpretado, de propósito general y orientado a objetos. También describe cómo instalar Python e IDEs como IDLE y Geany, y presenta ejemplos de código Python para expresiones matemáticas y ejercicios. Concluye que Python es un lenguaje fácil de aprender con una sintaxis sencilla.
El documento describe las ventajas e inconvenientes de usar un portafolio de evidencias. Entre las ventajas se encuentran que permite mostrar el proceso de aprendizaje del estudiante, fomenta el aprendizaje cooperativo, y estimula la autodisciplina y responsabilidad. Algunos inconvenientes son que requiere mucho tiempo si no se establecen claramente los objetivos y puede resultar en material innecesario. El portafolio más que un instrumento de evaluación, permite ver las fortalezas y debilidades del estudiante.
Este documento discute las ventajas e inconvenientes del uso de portafolios de evidencia. Entre las ventajas se encuentran que permite el aprendizaje cooperativo entre estudiantes y profesores, fomenta la autodisciplina y responsabilidad en los estudiantes, y permite la autoevaluación. Las desventajas incluyen que requiere mucho tiempo si no se establecen claramente los objetivos de aprendizaje y puede resultar en material innecesario. El documento concluye que los portafolios permiten ver las fortalezas y debilidades de
Este documento presenta un resumen de una actividad realizada en el software LogixPro. En la actividad, la estudiante María Luisa Acosta completó una tabla antes, durante y después de trabajar con LogixPro. Antes no sabía nada sobre el software. Durante su uso, descubrió que LogixPro simula PLCs y usa lógica de escalera. Al final, aprendió que LogixPro es una herramienta importante para la industria y cómo representar diagramas de contactos.
Esta sesión trata sobre los lenguajes de programación en PLC. Se mencionan dos lenguajes populares: KOP (Esquema de Contactos), que es gráfico y más sencillo de entender, y AWL (Lista de Instrucciones), que es textual y orientado a la máquina. KOP es para usuarios familiarizados con esquemas eléctricos, mientras que AWL permite programar en lenguaje de máquina y optimizar el tiempo de ejecución y uso de memoria.
El documento presenta información sobre un curso de Programmable Logic Controller (PLC). Explica que los PLC se usan ampliamente para controlar procesos y máquinas de tamaño medio. Antes del curso, el estudiante no sabía qué era un PLC, pero luego aprendió que un PLC consta de una CPU, memoria no volátil y DRAM que procesan las entradas y producen las salidas.
El documento presenta instrucciones para una actividad en la que los estudiantes deben completar una tabla antes, durante y después de leer un texto. La tabla incluye columnas para predecir lo que dirá el título y el tema del texto, identificar información clave durante la lectura, y resumir lo aprendido. El objetivo es que los estudiantes desarrollen habilidades de comprensión lectora.
1. 1.- DATOS DE LA ASIGNATURA
Nombre de la asignatura: Inteligencia artificial I
Carrera: Ingeniería en Sistemas Computacionales
Clave de la asignatura: SCB - 0416
Horas teoría-horas práctica-créditos 4-0-8
2.- HISTORIA DEL PROGRAMA
Lugar y fecha de
Observaciones
elaboración o Participantes
(cambios y justificación)
revisión
Instituto Tecnológico Representantes de la Reunión nacional de
de Toluca del academia de sistemas y evaluación curricular de la
18 al 22 agosto 2003. computación de los carrera de Ingeniería en
Institutos Tecnológicos. Sistemas Computacionales.
Instituto Tecnológico Academia de sistemas y Análisis y enriquecimiento de
de: computación. las propuestas de los
Cd. Madero programas diseñados en la
23 agosto al 7 reunión nacional de
noviembre del 2003 evaluación.
Instituto Tecnológico Comité de consolidación Definición de los programas
de León de la carrera de de estudio de la carrera de
1 al 5 de marzo 2004. Ingeniería en Sistemas Ingeniería en Sistemas
Computacionales. Computacionales.
2. 3.- UBICACIÓN DE LA ASIGNATURA
a). Relación con otras asignaturas del plan de estudio
Anteriores Posteriores
Asignaturas Temas Asignaturas Temas
Teoría de la
computación
Probabilidad y Funciones y
estadística distribuciones
muestrales.
- Variables
aleatorias
b). Aportación de la asignatura al perfil del egresado
• Capacidad de análisis, de desarrollo y de programación de modelos
matemáticos, estadísticos y de simulación.
• Coordina y realiza investigaciones que fortalezcan el desarrollo cultural,
científico y tecnológico.
• Aplica nuevas tecnologías a la solución de problemas de su entorno laboral.
• Desarrolla interfaces hombre-máquina.
4.- OBJETIVO(S) GENERAL(ES) DEL CURSO
El estudiante representará problemas basados en conocimiento en términos
formales y diseñará la solución a problemas típicos de la Inteligencia Artificial
( I.A.).
3. 5.- TEMARIO
Unidad Temas Subtemas
1 Fundamentos. 1.1 El propósito de la IA y su evolución
histórica.
1.2 Las habilidades cognoscitivas según la
psicología. Teorías de la inteligencia
(conductismo, Gardner, .
1.3 El proceso de razonamiento según la
lógica (Axiomas, Teoremas,
demostración).
1.4 El modelo de adquisición del
conocimiento según la filosofía.
1.5 El modelo cognoscitivo.
1.6 El modelo del agente inteligente.
1.7 El papel de la heurística.
2 Representación del 2.1 Mapas conceptuales.
conocimiento y 2.2 Redes semánticas.
razonamiento. 2.3 Razonamiento monótono.
2.4 La lógica de predicados: sintaxis,
semántica, validez e inferencia.
2.5 La demostración y sus métodos.
2.6 El método de Resolución de Robinson
2.7 Conocimiento no-monótono y Otras
lógicas.
2.8 Razonamiento probabilístico.
2.9 Teorema de Bayes.
3 Sistemas de razonamiento 3.1 Reglas de producción.
lógico. 3.2 Sintaxis de las reglas de producción.
- A1 ∧ A2 ... ∧ An => C
- representación objeto-atributo-valor
3.3 Semántica de las reglas de producción
3.3.1 Conocimiento causal.
3.3.2 Conocimiento de diagnóstico.
3.4 Arquitectura de un sistema de
Producción (SP) (ó Sistemas
basados en reglas, SBR).
3.4.1 Hechos.
3.4.2 Base de conocimientos.
3.4.3 Mecanismo de control.
3.5 Ciclo de vida de un sistema de
Producción.
4. 5.- TEMARIO (Continuación)
4 Búsqueda y satisfacción de 4.1 Problemas y Espacios de estados.
restricciones. 4.2 Espacios de estados determinísticos y
espacios no determinísticos.
4.3 Búsqueda sistemática.
4.3.1 Búsqueda de metas a
profundidad.
4.3.2 Búsqueda de metas en anchura
4.3.3 Búsqueda óptima.
4.4 Satisfacción de restricciones.
4.5 Resolución de problemas de juegos.
6.- APRENDIZAJES REQUERIDOS
• Comprensión de las estructuras de control, las listas, árboles, recursividad y
teoría de la probabilidad.
7.- SUGERENCIAS DIDÁCTICAS
• Propiciar la búsqueda y selección de información sobre temas de
inteligencia humana y artificial.
• Organizar exposición de temas por equipo.
• Elaborar un proyecto vinculado a problemas de juegos.
• Propiciar debates sobre temas relacionados, con sesiones de preguntas y
respuestas.
• Propiciar la resolución en conjunto de problemas relacionados con la
materia.
• Utilizar un software para el diseño y análisis de los temas del curso.
• Desarrollar un mapa conceptual sobre inteligencia artificial, donde se
establezcan los conceptos y sus relaciones.
8.- SUGERENCIAS DE EVALUACIÓN
• Desarrollo de proyecto final (informe, presentación y defensa del proyecto).
• Evaluación de informes sobre tareas o trabajos de investigación.
• Evaluación escrita.
• Desempeño y participación en el aula.
5. 9.- UNIDADES DE APRENDIZAJE
UNIDAD 1.- Fundamentos.
Objetivo Fuentes de
Actividades de Aprendizaje
Educacional Información
El estudiante 1.1 Buscar y seleccionar información sobre 1, 2, 3, 4
conocerá las formas las teorías de la inteligencia humana.
de representación 1.2 Discutir en grupo, las diferentes teorías
simbólicas y su de la inteligencia humana.
aplicación. 1.3 Buscar información sobre los modelos
de adquisición del conocimiento.
1.4 Discutir en grupo las diferencias de los
modelos de adquisición del
conocimiento.
1.5 Discutir en grupo, las diferentes
manifestaciones de la inteligencia
humana.
UNIDAD 2.- Representación del conocimiento y razonamiento.
Objetivo Fuentes de
Actividades de Aprendizaje
Educacional Información
Aplicará las técnicas 2.1 Buscar información sobre las formas de 1, 3, 6, 7
de representación representación del conocimiento.
basadas en lógica de 2.2 Diseñar la representación de algún
predicados y sus concepto, a través de una forma de
reglas de inferencia, representación del conocimiento.
en la solución de 2.3 Realizar la representación de frases del
problemas. lenguaje natural en términos de
predicados.
2.4 Buscar información sobre los
elementos de un sistema axiomático.
2.5 Discutir las reglas de inferencia válidas
en una lógica de predicados.
2.6 Buscar información sobre demostración
y equivalencia lógica.
2.7 Discutir los conceptos de demostración
y equivalencia lógica.
2.8 Buscar información sobre el método de
resolución y unificación.
2.9 Exponer en clase el método de
resolución y unificación.
6. 2.10 Buscar información sobre
incertidumbre, imprecisión y
subjetividad.
2.11 Discutir en grupo ejemplos de
conocimiento incierto, impreciso y
subjetivo.
2.12 Realizar un modelo de red bayesiana
a un problema de diagnóstico.
UNIDAD 3.- Sistemas de razonamiento lógico.
Objetivo Fuentes de
Actividades de Aprendizaje
Educacional Información
Aplicará la 3.1 Buscar información sobre la sintaxis y
representación semántica de un sistema de
basada en reglas de producción (SP).
producción, en la 3.2 Discutir en grupo, conocimiento causal
solución de y conocimiento de diagnóstico.
problemas basados 3.3 Diseñar la solución a un problema
en conocimiento. propuesto utilizando la metodología de
sistemas basados en conocimiento.
3.4 Implementar el diseño de la solución
de un problema utilizando una
herramienta de programación
simbólica.
3.5 Discutir en grupo los resultados de la
implementación.
UNIDAD 4.- Búsqueda y satisfacción de restricciones.
Objetivo Fuentes de
Actividades de Aprendizaje
Educacional Información
Aplicará técnicas 4.1 Describir gráficamente problemas en
sistemáticas básicas términos de espacios de estados
de profundidad y (problema de misioneros y caníbales,
anchura en la problemas de juego entre dos
solución de adversarios, etc).
problemas de 4.2 Buscar información sobre los métodos
búsqueda de metas. de búsqueda sistemática básica: a
profundidad y anchura.
4.3 Discutir en grupo los algoritmos de los
métodos de búsqueda sistemática
básica: a profundidad y anchura.
7. 4.4 Buscar información sobre los métodos
de búsqueda óptima: funciones de
evaluación, funciones de costo y
heurísticas.
4.5 Discutir en grupo los algoritmos de los
métodos de búsqueda óptima:
funciones evaluación, funciones de
costo y heurísticas.
4.6 Realizar un proyecto para resolver un
problema de un juego clásico (gato,
damas chinas, misioneros y caníbales,
etc), empleando un método de
búsqueda óptima.
10. FUENTES DE INFORMACIÓN
1. Mocker Robert J. Dologite D.G.
Knowledge-based Systems: An introducction to expert systems.
Ed. MacMillan, 1992.
2. Lógica matemática.
Ed. Suppes, ed. Reverté, 1988.
3. José Cuena.
Lógica informática.
2ª. Edición, 1986, México.
Ed. Alianza Editorial, S.A., Madrid, 1985.
4. Stuart Russell, P eter Norvig.
Inteligencia Artificial (Un enfoque moderno).
Ed. Prentice Hall, 1995 http://aima.cs.berkeley.edu/
5. Neil C. Rowe.
Artificial Intelligence through Prolog.
Ed. Prentice Hall, 1988.
6. Joseph Giarratano, Gary Riley.
Sistemas expertos, principios y programación (CLIPS).
Ed. International Thompson Editores, 3ª. Edición, 1996, México.
7. Elaine Rich, Kevin Knight.
Inteligencia Artificial.
Ed. McGraw-Hill, 2da. Ed. 1994.
8. 8. Gregorio Fernández Fernández.
Universidad Politécnica de Madrid. Escuela Técnica Superior de
Ingenieros de Telecomunicación.
Departamento de Ingeniería de Sistemas Telemáticos.
Grupo de Sistemas Inteligentes.
http://turing.gsi.dit.upm.es/~gfer/ssii/rcsi/
9. Notas sobre mapas conceptuales:
http://profesor.sis.uia.mx/aveleyra/comunica/mmps/mapasconceptuales.
htm
11. PRÁCTICAS
Unidad Práctica
1 1 Desarrollar un mapa conceptual sobre inteligencia artificial,
donde se establezcan los conceptos y sus relaciones .
2 Desarrollar los métodos de búsqueda en profundidad y en
anchura en un grafo dirigido. Por ejemplo, usar un mapa de
carreteras e ir de una ciudad a otra.
3 Resolver problemas de juegos clásicos de la IA, empleando
un lenguaje simbólico: gato, damas chinas, el agente
viajero, misioneros y caníbales, el problema de las jarras.
(Si se emplea Jess, se pueden implementar en el algún sitio
servidor WEB).