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Assignatura/matèria en el conjunt del pla d'estudis (màx. 4000 caràcters)
Asignatura que se imparte durante el primer semestre del primer curso de la titulación.
Requisits per cursar-la
Prerequisits
Corequisits
Professorat
Nom
Correu
Horari de consulta
Crèdits teòrics
Crèdits pràctics
Carlos Jose Ansotegui Gil
carlos@diei.udl.cat
4.5
Competències
Competències estratègiques de la Universitat de Lleida
Domini de les Tecnologies de la Informació i la Comunicació.
Objectius
Aplicar y evaluar solvers completos e incompletos basados en Satisfactibilidad Modulo Teorías
Aplciar y evaluar algoritmos de Data Mining en la arquitectura Weka
Aplicar y evaluar herramientas de Sistemas Expertos
Domini d'una llengua estrangera
Objectius
Presentar oralmente la descripción de un sistema inteligente en Inglés.
Redactar documentos que describan la arquitectura, diseño e implementación de sistemas inteligentes en Inglés.
Competències específiques de la titulació
Capacitat per aplicar mètodes matemàtics, estadístics i d'intel ligència artificial per a modelar, dissenyar i desenvolupar aplicacions, serveis, sistemes intel ligents i sistemes basats en el coneixement
Objectius
Diseñar, implementar y evaluar algoritmos de búsqueda no informada e informada como subsistemas, caracterizando sus complejidades
en espacio y tiempo.
Seleccionar heurísticas e implementar las funciones de evaluación correspondiente para algoritmos de búsqueda.
Modelizar problemas de decisión y optimización mediante el lenguaje de la lógica proposicional y el lenguaje de la SMT-Lib.
Aplicar y evaluar solvers completos e incompletos para el problema de la Satisfactibilidad y de la Satisfactibilidad Modulo Teorías, y sus versiones de optimización.
Construir y aplicar a problemas sistemas basados en reglas.
Seleccionar y aplicar diferentes motores de inferencia para sistemas basados en reglas.
Comparar y contrastar modelos para la representación del conocimiento, identificando sus fortalezas y debilidades.
Evaluar e implementar algoritmos simples para aprendizaje supervisado y no supervisado.
Seleccionar la técnica más apropiada de aprendizaje supervisado en función del dominio: árboles de decisión, redes bayesianas y redes neuronales [opcional].
Competències transversals de la titulació
Capacitat de concebre, dissenyar i implementar projectes i / o aportar solucions noves, utilitzant eines pròpies de l'enginyeria
Objectius
Integrar técnicas de búsqueda heurística, optimización satisfactibilidad modulo teorías, aprendizaje automático y sistemas expertos como partes de un sistema inteligente.
Continguts
Continguts de la matèria
A continuación, desarrollamos los temas que forman parte del programa
de la asignatura de Sistemas Inteligentes:
- T1. Introducción a los Sistemas Inteligentes.
- T2. Búsqueda Avanzada
- T3. Optimización de satisfacción de restricciones mediante satsifactibilidad módulo teorías
- T4. Herramientas de representación del conocimiento y razonamiento
- T5. Aprendizaje automático avanzado
- T6. Arquitectura e implementación de Sistemas Inteligentes
T1. Introducción a los Sistemas Inteligentes.
- Descripción del concepto de Sistema Inteligente
- Ejemplos de Sistemas Inteligentes
T2. Búsqueda Avanzada
- Repaso Búsqueda no informada e informada:
- Búsqueda informada avanzada.
- Búsqueda con adversarios avanzada.
T3. Optimización de satisfacción de restricciones mediante satsifactibilidad módulo teorías
- Repaso del problema de la Satisfactibilidad (SAT)
- Algoritmos de SAT completos e incompletos y solvers:
- Satisfactibilidad Modulo Teorías (SMT), modelización y solvers.
- Optimización en SMT, modelización y solvers.
T4. Herramientas de representación del conocimiento y razonamiento
- Repaso lógica de primer orden, redes semánticas y marcos.
- Herramientas de sistemas expertos.
- Ontologías y su aplicación en la Web semántica
- T5. Aprendizaje automático avanzado
- Aprendizaje supervisado.
- Aprendizaje no supervisado.
- Herramienta Weka.
T6. Arquitectura e implementación de Sistemas Inteligentes
- Diseño de sistemas inteligentes.
- Integración de técnicas de búsqueda, optimización, razonamiento y aprendizaje.
Bibliografia
Bibliografia recomanada
- Artificial Intelligence: A Modern Approach
S. J. Russell and P. Norvig
Prentice Hall, 2009
- Essentials of Artificial Intelligence
Ginsberg
Morgan Kaufmann Pub, 1993
- Inteligencia Artificial.
José T. Palma and Roque Marín Morales.
Mc Graw Hill, 2008
- Handbook of Satisfiability
Biere, Armin and Heule, Marijn J. H. and van Maaren, Hans and Walsh, Toby
IOS Press, 2009
- Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques