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
Comprende las
dificultades que
enfrenta la IA
1. Antecedentes
históricos de la
inteligencia y de la
inteligencia artificial
Comprende el
funcionamiento de la
conciencia humana.
2. Conceptos y
características
generales de la
inteligencia y de la
inteligencia artificial.
3. Tipos de Inteligencia
Identifica las
características, y
áreas de aplicación
de la Inteligencia
Artificial.
4. El misterio de la
Conciencia
5. Problemas que
resuelve la IA
6. Aplicaciones de la IA.
ESTRATEGIAS DIDÁCTICAS
De Inicio:
HORAS
2
EVALUACIÓN
Diagnóstica:
Diálogos simultáneos
Grupo virtual donde reposa el programa
sintético del curso.
Formativa
Presentación elaborada para el desarrollo
de la clase.
Análisis de trabajos
Intervención individual en
las discusiones.
Presentar la teoría y la bibliografía útil para
el desarrollo de la clase y que reposa en el
grupo virtual.
Sumativa:
Explorar mediante exposición dialogada,
lluvia de ideas y demostración los
conocimientos previos de la temática a
tratar.
Aplicación de pruebas
referentes a los temas
estudiados.
Organizar prácticas en el aula, tareas
taller, investigación y pequeños grupos de
discusión que reposan en el grupo virtual.
Evaluación de los talleres
y cuadros sinópticos
elaborados referente a los
temas estudiados
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
10
taller y los pequeños grupos de discusión.
Seleccionar las ideas claras y precisas.
Identificar lagunas conceptuales y
cubrirlas.
De cierre:
2
Aclara dudas.
Establece comparaciones sobre temas
tratados y comparte juicios críticos en
torno a las exposiciones.
Realización individual de una síntesis del
trabajo colaborativo.
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
Conocer los conceptos 1. Introducción.
básicos que están
involucrados en cada 2. Fundamentos de
una de las áreas.
algunas de las Áreas de la
IA
Explica los campos de
aplicación de las áreas
Lenguaje Natural
y puede dar ejemplos
prácticos de los
Robótica
mismos.
Redes Neuronales
Utiliza software de
aplicación.
Aprendizaje
Automático
Visión Artificial
Sistemas Expertos
ESTRATEGIAS
De Inicio:
HORAS
2
EVALUACIÓN
Diagnóstica:
Diálogos simultáneos
Presentación elaborada para el desarrollo
de la clase.
Formativa
Presentar la teoría y la bibliografía útil para
el desarrollo de la clase y que reposa en el
grupo virtual.
Asignar nota de
aprovechamiento
individual a actividades
específicas con fines de
retroalimentación.
Explorar mediante exposición dialogada,
lluvia de ideas y demostración los
conocimientos previos de la temática a
tratar.
Sumativa:
Organizar prácticas en el aula, tareas
taller, investigación y pequeños grupos de
discusión que reposan en el grupo virtual.
Evaluar los trabajos
prácticos asignados
(investigación, charlas)
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
14
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.
2
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
Comprende que es la
representación del
conocimiento.
1. Problemas de búsqueda.
2. Técnicas de búsqueda
ciega.
3. Técnicas de búsqueda
Utiliza adecuadamente
heurísticamente
cada una de las
informada.
técnicas de
representación del
4. Técnicas de búsqueda
conocimiento.
óptima.
5 Técnicas de búsqueda con
Realiza las
adversarios.
comparaciones entre
las diferentes técnicas.
De Inicio:
TIEMPO
2
EVALUACIÓN
Diagnóstica:
Diálogos simultáneos
Presentación elaborada para el desarrollo
de la clase.
Formativa
Presentar la teoría y la bibliografía útil para
el desarrollo de la clase y que reposa en el
grupo virtual.
Apreciar el entusiasmo, la
creatividad y la
responsabilidad del
estudiante en la ejecución
de las actividades
desarrolladas.
Explorar mediante exposición dialogada,
lluvia de ideas y demostración los
conocimientos previos de la temática a
tratar.
Asignar nota de
aprovechamiento
individual a actividades
específicas con fines de
retroalimentación.
Organizar prácticas en el aula, tareas
taller, investigación y pequeños grupos de
discusión cuyas orientaciones reposan en
el grupo virtual.
De desarrollo:
Resuelve problemas
de búsqueda
Sumativa:
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.
16
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.
2
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
Conoce los
componentes
involucrados en el
tratamiento del
lenguaje natural.
Realiza el análisis
léxico, morfológico,
sintáctico y semántico.
.
CONTENIDOS
1. Introducción al
tratamiento del lenguaje
natural.
2. Análisis léxico y
morfológico
3. Análisis sintáctico y
semántico
ESTRATEGIAS
De Inicio:
TIEMPO
2
Tras la presentación de las
situaciones, mediante un
ejercicio corto, medir el
nivel de conocimiento de
los temas estudiados.
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.
Formativa
Participación en los
comentarios y debates.
Organizar prácticas en el aula, tareas
taller, investigación y pequeños grupos de
discusión que reposan en el grupo virtual.
Sumativa:
De desarrollo:
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.
Diagnóstica:
Diálogo simultáneo
Presentación elaborada para el desarrollo
de la clase.
Comentario, discusión y juicio crítico de
temas inherentes a los contenidos del
módulo.
EVALUACIÓN
12
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.
2
Módulo # 5: APRENDIZAJE
Duración: 12 horas
Competencias del Módulo
Explica las ventajas, desventajas de cada uno de los aprendizajes
SUBCOMPETENCIAS
Comprende las
características y
conceptos básicos del
de cada uno de los
aprendizajes.
CONTENIDOS
1. Introducción
2. Aprendizaje memorístico
3. Aprendizaje a través de
consejos
4. Aprendizaje mediante
Describe cada uno de
experiencia en la
los tipos de
resolución de problemas
aprendizajes y puede
dar ejemplos prácticos
5. Aprendizaje a partir de
de los mismos.
ejemplos o Inducción
6. Aprendizaje basado en
explicaciones
7. Descubrimiento
8. . Analogía
9. Aprendizaje con Redes
Neuronales
ESTRATEGIAS
De Inicio:
TIEMPO
2
EVALUACIÓN
Diagnóstica:
Diálogos simultáneos.
Presentación elaborada para el desarrollo
de la clase.
Formativa
Presentar la teoría y la bibliografía útil para
el desarrollo de la clase y que reposa en el
grupo virtual.
Evaluación de la
participación en clases en
torno a temas específicos
utilizando técnicas
interactivas.
Explorar mediante exposición dialogada,
lluvia de ideas y demostración los
conocimientos previos de la temática a
tratar.
Sumativa:
Organizar prácticas en el aula, tareas
taller, investigación y pequeños grupos de
discusión que reposan en el grupo virtual.
Aplicación de pruebas
referentes a los temas
estudiados.
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.
8
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.
2
V. CRITERIOS Y PORCENTAJES DE EVALUACIÓN (Sugerencias)
CRITERIOS DE EVALUACIÓN
PORCENTAJE
Exámenes parciales
35%
Proyectos, Talleres y asignaciones cortas
30%
Semestral
35%
Total:.n
100%
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 Wesley
Luger, 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