UNIVERSIDAD DE PANAMÁ
FACULTAD DE INFORMÁTICA, ELECTRÓNICA Y COMUNICACIÓN LICENCIATURA EN INGENIERÍA EN INFORMÁTICA
Programa Analítico de Asignatura
I. DATOS GENERALES:
Denominación de la asignatura: INTELIGENCIA ARTIFICIAL Departamento: INFORMÁTICA
Código Asignatura: 10144 Abreviatura: Inf 513
Horas Semanales: 5 Semestre: Primero
Horas Teóricas: 3 Créditos: 4
Horas Prácticas: 0 Horas de Laboratorio: 2 Duración: 16 semanas
Asignatura Pre-requisitos: Programación V
Profesores(as) responsables de la elaboración del Programa Analítico:
EVELIA DANIEL, ISIS DE LOS RÍOS ANGÉLICA PIERRE Fecha de elaboración: _12__/ _11__/___2011_
Fecha de aprobación por el Departamento: ___/ ___/___
II. JUSTIFICACIÓN Y DESCRIPCIÓN
La Inteligencia artificial es un área de las Ciencias Computacionales que se encarga de estudiar la representación de los procesos mentales humanos mediante estructuras y sistemas computacionales.
La inteligencia artificial intenta comprender las entidades inteligentes (humanos), con el propósito de (a diferencia de la sicología y la filosofía) construir entidades inteligentes.
Este campo, como disciplina de la informática tiene como objetivo la construcción de programas de computadora que implementen las habilidades inherentes al ser humano, como son: el razonamiento, la expresión, la visión, la locomoción y la cognición. Para poder comprender y entender los procesos cognoscitivos mencionados es necesario conocer las formas y técnicas que ayuden a modelar estos procesos, para permitir el manejo y tratamiento computacional apropiado.
En esta asignatura se tratará la resolución general de problemas, las técnicas de búsquedas, búsqueda de la solución en un espacio de estados, heurísticas, inferencia y control, las cuales subyacen, de una u otra forma, en las diversas aplicaciones de la IA; así como los campos de aplicación, sus áreas, relaciones entre los tipos de aprendizajes y el tratamiento del lenguaje natural, para dotar al Ingeniero en Informática de las herramientas y conocimientos que le permite entender y desarrollar sistemas autónomos integrados.
El curso mezcla apropiadamente la teoría y las prácticas en cada uno de sus módulos y utiliza un grupo virtual que contiene el material teórico y las actividades a desarrollar permitiendo que se mantenga la comunicación fuera del aula de clases y se le dé secuencia a los trabajos en todo momento. El desarrollo y uso de presentaciones organizadas, claras y atractivas que permiten exponer la teoría, sus ejemplos y las aplicaciones inmediatas que evitan la pérdida de tiempo en el desarrollo de las clases.
Los cinco módulos a tratar en esta asignatura utilizarán técnicas participativas que promuevan el aprendizaje
crítico tales como: lluvia de ideas, exposición dialogada, grupo de discusión, investigación, demostración, taller,
prácticas, tareas, estudio de casos y otras; y serán evaluadas según los criterios aprobados y en atención a las actividades y estrategias que se ajusten al logro de los objetivos y competencias esperadas.
Se aplicará pruebas diagnósticas, formativas y sumativas de acuerdo a los reglamentos y criterios de
evaluación de la Universidad de Panamá.
III. COMPETENCIAS 1. Genéricas
a. Capacidad de abstracción, análisis y síntesis
b. Capacidad para aplicar los conocimientos en la práctica c. Capacidad para identificar, plantear y resolver problemas d. Capacidad para actuar en nuevas situaciones
e. Capacidad de comunicación oral y escrita f. Capacidad de trabajo en equipo
2. Específicas
a. Administrar Centros de Cómputo
b. Diseñar e Implementar programas en lenguajes de procedimientos, funcionales y lógicos, concurrentes, de simulación, de base de datos y de máquina.
c. Diseñar e implementar programas en lenguajes de actualidad.
d. Administrar y evaluar proyectos informáticos.
e. Analizar y dar funcionamiento a varios tipos de software.
f. Diseñar, poner en marcha y evaluar sistemas para automatización de oficinas.
g. Crear modelos matemáticos de sistemas biológicos, administrativos, económicos, administrativos, de ingeniería y simularlos por medio de lenguajes usuales o de simulación, para posteriormente evaluar los resultados.
h. Analizar, diseñar, implementar, evaluar y administrar sistemas de información gerencial.
i. Realizar estudios de factibilidad relativo a sistemas de información.
j. Desempeñarse como analistas de sistemas o analistas de soporte técnico.
k. Analizar, evaluar y dimensionar la topología, el rendimiento, factibilidad, factibilidad, encaminamiento y control de flujo en sistemas teleinformáticos.
l. Atender problemas de ingeniería de protocolos, como lo son la especificación, diseño, realización y validación de los mismos.
m. Ponderar y evaluar la importancia socio-económicas de las realizaciones informáticas.
n. Modelar sistemas teleinformáticos, su arquitectura y comportamiento, niveles, servicios, protocolos e interfaces.
o. Ensamblar y probar microcomputadoras.
p. Profesar en los centros de enseñanza las materias propias de la profesión del ingeniero informático.
q. Realizar las investigaciones en las diversas áreas de la informática, tales como: teleinformática, ingeniería del conocimiento, ingeniería del software, sistemas expertos, complejidad de algoritmos.
r. Participar en proyectos interdisciplinarios de gran complejidad y envergadura que involucran el uso de
la informática.
IV. PROGRAMACIÓN ANALÍTICA
Módulo # I: INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Duración: 14 horas.
Competencias del Módulo
Conoce los conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial, además de sus alcances y limitaciones para la solución de problemas.
SUBCOMPETENCIAS CONTENIDOS ESTRATEGIAS DIDÁCTICAS HORAS EVALUACIÓN
Comprende las dificultades que enfrenta la IA
Comprende el funcionamiento de la conciencia humana.
Identifica las características, y áreas de aplicación de la Inteligencia Artificial.
1. Antecedentes históricos de la inteligencia y de la inteligencia artificial 2. Conceptos y
características generales de la inteligencia y de la inteligencia artificial.
3. Tipos de Inteligencia 4. El misterio de la
Conciencia 5. Problemas que
resuelve la IA 6. Aplicaciones de la IA.
De Inicio:
Grupo virtual donde reposa el programa sintético del curso.
Presentación elaborada para el desarrollo de la clase.
Presentar la teoría y la bibliografía útil para el desarrollo de la clase y que reposa en el grupo virtual.
Explorar mediante exposición dialogada, lluvia de ideas y demostración los conocimientos previos de la temática a tratar.
Organizar prácticas en el aula, tareas taller, investigación y pequeños grupos de discusión que reposan en el grupo virtual.
De desarrollo:
Comentario, discusión y juicio crítico de temas inherentes a los contenidos del módulo.
Intercambiar en la clase información resultante de las prácticas, tareas y del taller.
Orientar y aclarar dudas en las tareas, el
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Diagnóstica:
Diálogos simultáneos Formativa
Análisis de trabajos Intervención individual en
las discusiones.
Sumativa:
Aplicación de pruebas referentes a los temas estudiados.
Evaluación de los talleres y cuadros sinópticos elaborados referente a los temas estudiados
taller y los pequeños grupos de discusión.
Seleccionar las ideas claras y precisas.
Identificar lagunas conceptuales y cubrirlas.
De cierre:
Aclara dudas.
Establece comparaciones sobre temas tratados y comparte juicios críticos en torno a las exposiciones.
Realización individual de una síntesis del trabajo colaborativo.
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Módulo # 2: ÁREAS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Duración: 18 horas.
Competencias del Módulo
Conoce las diferentes técnicas de inteligencia artificial que utilizan cada una de sus áreas.
SUBCOMPETENCIAS CONTENIDOS ESTRATEGIAS HORAS EVALUACIÓN
Conocer los conceptos básicos que están involucrados en cada una de las áreas.
Explica los campos de aplicación de las áreas y puede dar ejemplos prácticos de los mismos.
Utiliza software de aplicación.
1. Introducción.
2. Fundamentos de algunas de las Áreas de la IA
Lenguaje Natural Robótica
Redes Neuronales Aprendizaje Automático Visión Artificial Sistemas Expertos
De Inicio:
Presentación elaborada para el desarrollo de la clase.
Presentar la teoría y la bibliografía útil para el desarrollo de la clase y que reposa en el grupo virtual.
Explorar mediante exposición dialogada, lluvia de ideas y demostración los conocimientos previos de la temática a tratar.
Organizar prácticas en el aula, tareas taller, investigación y pequeños grupos de discusión que reposan en el grupo virtual.
De desarrollo:
Comentario, discusión y juicio crítico sobre las áreas de la IA.
Intercambiar en la clase información resultante de las prácticas, tareas y del taller.
Orientar y aclarar dudas en las tareas, el taller y los pequeños grupos de discusión.
Seleccionar las ideas claras y precisas.
Identificar lagunas conceptuales y
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Diagnóstica:
Diálogos simultáneos Formativa
Asignar nota de aprovechamiento individual a actividades específicas con fines de retroalimentación.
Sumativa:
Evaluar los trabajos prácticos asignados (investigación, charlas) Evaluación de las pruebas
parciales de los temas estudiados.
cubrirlas.
De cierre:
Aclara dudas.
Establece comparaciones sobre temas tratados y comparte juicios críticos en torno a las exposiciones.
Realización individual de una síntesis del trabajo colaborativo.
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Módulo # 3: BÚSQUEDAS Duración: 20 horas.
Competencias del Módulo
Conocer los paradigmas de la Inteligencia artificial para la solución automática de problemas.
Implementa las técnicas de búsqueda en un lenguaje de programación
SUBCOMPETENCIAS CONTENIDOS ESTRATEGIAS TIEMPO EVALUACIÓN
Comprende que es la representación del conocimiento.
Utiliza adecuadamente cada una de las técnicas de representación del conocimiento.
Realiza las
comparaciones entre las diferentes técnicas.
Resuelve problemas de búsqueda
1. Problemas de búsqueda.
2. Técnicas de búsqueda ciega.
3. Técnicas de búsqueda heurísticamente informada.
4. Técnicas de búsqueda óptima.
5 Técnicas de búsqueda con adversarios.
De Inicio:
Presentación elaborada para el desarrollo de la clase.
Presentar la teoría y la bibliografía útil para el desarrollo de la clase y que reposa en el grupo virtual.
Explorar mediante exposición dialogada, lluvia de ideas y demostración los conocimientos previos de la temática a tratar.
Organizar prácticas en el aula, tareas taller, investigación y pequeños grupos de discusión cuyas orientaciones reposan en el grupo virtual.
De desarrollo:
Comentario, discusión y juicio crítico sobre las diferentes técnicas de búsquedas.
Intercambiar en la clase información resultante de las prácticas, tareas y del taller.
Orientar y aclarar dudas en las tareas, el taller y los pequeños grupos de discusión.
Seleccionar las ideas claras y precisas.
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Diagnóstica:
Diálogos simultáneos Formativa
Apreciar el entusiasmo, la creatividad y la
responsabilidad del estudiante en la ejecución de las actividades
desarrolladas.
Asignar nota de aprovechamiento individual a actividades específicas con fines de retroalimentación.
Sumativa:
Aplicación de pruebas referentes a los temas estudiados.
Evaluación de los talleres, y cuadro sinópticos elaborados sobre los temas estudiados
Identificar lagunas conceptuales y cubrirlas.
De cierre:
Aclara dudas.
Establece comparaciones entre las diferentes técnicas de búsquedas.
Realización individual de una síntesis del conocimiento adquirido en este módulo.
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Módulo # 4: TRATAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL Duración: 16 horas Competencias del Módulo
Implementar un sistema de lenguaje natural para realizar los análisis del TLN
SUBCOMPETENCIAS CONTENIDOS ESTRATEGIAS TIEMPO EVALUACIÓN
Conoce los componentes involucrados en el tratamiento del lenguaje natural.
Realiza el análisis léxico, morfológico, sintáctico y semántico.
.
1. Introducción al tratamiento del lenguaje natural.
2. Análisis léxico y morfológico
3. Análisis sintáctico y semántico
De Inicio:
Presentación elaborada para el desarrollo de la clase.
Presentar la teoría y la bibliografía útil para el desarrollo de la clase y que reposa en el grupo virtual.
Explorar mediante exposición dialogada, lluvia de ideas y demostración los conocimientos previos de la temática a tratar.
Organizar prácticas en el aula, tareas taller, investigación y pequeños grupos de discusión que reposan en el grupo virtual.
De desarrollo:
Comentario, discusión y juicio crítico de temas inherentes a los contenidos del módulo.
Intercambiar en la clase información resultante de las prácticas, tareas y del taller.
Orientar y aclarar dudas en las tareas, el taller y los pequeños grupos de discusión.
Seleccionar las ideas claras y precisas.
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Diagnóstica:
Diálogo simultáneo Tras la presentación de las
situaciones, mediante un ejercicio corto, medir el nivel de conocimiento de los temas estudiados.
Formativa
Participación en los comentarios y debates.
Sumativa:
Aplicación de pruebas referentes a los temas estudiados.
Evaluación del Proyecto sobre TLN
Identificar lagunas conceptuales y cubrirlas.
De cierre:
Aclara dudas.
Establece comparaciones sobre temas tratados y comparte juicios críticos en torno a las exposiciones.
Realización grupal de una síntesis del trabajo colaborativo.
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Módulo # 5: APRENDIZAJE Duración: 12 horas Competencias del Módulo
Explica las ventajas, desventajas de cada uno de los aprendizajes
SUBCOMPETENCIAS CONTENIDOS ESTRATEGIAS TIEMPO EVALUACIÓN
Comprende las características y conceptos básicos del de cada uno de los aprendizajes.
Describe cada uno de los tipos de
aprendizajes y puede dar ejemplos prácticos de los mismos.
1. Introducción
2. Aprendizaje memorístico 3. Aprendizaje a través de
consejos
4. Aprendizaje mediante experiencia en la resolución de problemas 5. Aprendizaje a partir de
ejemplos o Inducción 6. Aprendizaje basado en
explicaciones 7. Descubrimiento 8. . Analogía
9. Aprendizaje con Redes Neuronales
De Inicio:
Presentación elaborada para el desarrollo de la clase.
Presentar la teoría y la bibliografía útil para el desarrollo de la clase y que reposa en el grupo virtual.
Explorar mediante exposición dialogada, lluvia de ideas y demostración los conocimientos previos de la temática a tratar.
Organizar prácticas en el aula, tareas taller, investigación y pequeños grupos de discusión que reposan en el grupo virtual.
De desarrollo:
Comentario, discusión y juicio crítico de temas inherentes a los contenidos del módulo.
Intercambiar en la clase información resultante de las prácticas, tareas y del taller.
Orientar y aclarar dudas en las tareas, el taller y los pequeños grupos de discusión.
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Diagnóstica:
Diálogos simultáneos.
Formativa
Evaluación de la
participación en clases en torno a temas específicos utilizando técnicas interactivas.
Sumativa:
Aplicación de pruebas referentes a los temas estudiados.
Evaluación de los talleres, y cuadro sinópticos elaborados sobre los temas estudiados .
Seleccionar las ideas claras y precisas.
Identificar lagunas conceptuales y cubrirlas.
De cierre:
Aclara dudas.
Establece comparaciones sobre temas tratados y comparte juicios críticos en torno a las exposiciones.
Realización grupal de una síntesis del trabajo colaborativo.
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V. CRITERIOS Y PORCENTAJES DE EVALUACIÓN (Sugerencias)
VI. REFERENCIA BIBLIOGRÁFICA:
Betanzos, Alonso; Berdiñas, Guijarro. (2004). Ingeniería del Conocimiento. Aspectos Metodológicos. Editorial Pearson Prentice Hall.
Giarratano, Joseph. (2001). Sistemas Expertos, Principios y Programación. Editorial Thompson
Jackson, Peter. (2000). Introduction To Expert Systems. Editorial Addisson WesleyLuger, George, (2005). Artificial Intelligence: Structures And Strategies For Complex Pr Oblem Solving (5th Ed.). Editorial Addison Wesley.
Marín, Roque. (2008) Inteligencia Artificial Y Sistemas Inteligentes. Editorial McGraw-Hill
Pajares, Gónzalo; Santos, Matilde. (2005). Inteligencia Artificial e Ingenieria Del Conocimiento. Editorial RAMA Rich, Elaine ; Knight, Kevin, (2008). Artificial Intelligence. Editorial. Editorial Mc Graww Hill
Stuart J. Russell y Peter Norvig (2004 ) Inteligencia Artificial, un enfoque práctico. Editorial Pearson Prentice Hall Winston, Patrick Henry. (2008). Artificial Intelligence. Editorial Addisson Wesley
CRITERIOS DE EVALUACIÓN PORCENTAJE