Q2-10 (Agosto a Noviembre 2012)







introducción

La inteligencia artificial es el arte de crear máquinas con capacidad de realizar funciones que realizadas por personas requieren de inteligencia. (Kurzweil, 1990).

Para ello, la inteligencia artificial trata de desarrollar agentes racionales no vivos. Entendemos por agente cualquier cosa capaz de percibir su entorno (recibir entradas), procesar tales percepciones y actuar en su entorno (proporcionar salidas). Y entendemos la racionalidad como la característica que posee una elección de ser correcta, más específicamente, de tender a maximizar un resultado esperado.

Por lo tanto, la inteligencia artificial se encarga de construir procesos para ser ejecutados sobre una arquitectura física y producir acciones o resultados que maximizan una medida de rendimiento determinada, basándose en la secuencia de entradas percibidas y en el conocimiento almacenado en tal arquitectura.

Existen distintos tipos de conocimiento y medios de representación del conocimiento. En general distinguimos entre el conocimiento que el humano carga de forma explícita en el agente y el que aprende el mismo agente utilizando técnicas de aprendizaje automático.

Los sistemas de IA son ampliamente usados en economía, medicina o ingeniería, y se han usado en gran variedad de aplicaciones de software, juegos de estrategia como ajedrez y videojuegos. Algunos ejemplos concretos de aplicaciones son: control de sistemas, planificación automática, respuesta a preguntas, reconocimiento de escritura, reconocimiento del habla y reconocimiento de patrones.

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qué queremos hacer?

Este curso pretende ser una introducción al área de Inteligencia Artificial. Se pondrá un énfasis especial en la subárea de Procesamiento del Lenguaje Natural, que será tratada como un eje ortogonal al programa, usándola como fuente de ejemplos, ilustraciones y trabajos prácticos.

Al finalizar el curso, se espera que los estudiantes hayan adquirido:

  • una perspectiva general del a ́rea de Inteligencia Artificial, familiaridad (y capacidad operativa) con t ́ecnicas y m ́etodos de IA,
  • madurez para analizar problemas de IA y proponer soluciones, evaluando diferentes alternativas,
  • madurez para hacer evaluaciones cr ́ıticas del trabajo en el a ́rea, y capacidad para replicar y progresar en l ́ıneas de trabajo ya iniciadas en este ́area.

cuestiones prácticas

La materia consta de 60 horas teóricas, 30 horas prácticas, tutorías y trabajo individual.

La evaluación consistirá en entregas de ejercicios prácticos, un examen final y la entrega de una monografía sobre un proyecto práctico. Se propondrán algunas ideas para desarrollar proyectos, pero los estudiantes también podrán proponer ellos mismos temas para desarrollar proyectos. Los días de cursada serán los miércoles y viernes por la mañana.

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bibliografía y referencias

libros

libros de curso:

Stuart J. Russell and Peter Norvig. Artificial intelligence : a modern approach, Prentice Hall, 2003. edición en castellano: Inteligencia Artificial: Un enfoque moderno (2a edición). Madrid: Pearson Educación, 2004. ISBN 84-205-4003-X.

Tom Mitchell. Machine learning, The McGraw-Hill Companies, 1997.

otros:

Apunte de la materia Inteligencia Artificial de Béjar & Co. del Departament de Llenguatges i Sistemes Informàtics de la Universitat Politècnica de Catalunya.

Ghallab Malik, Dana Nau, Paolo Traverso. Automated planning : theory and practice, Elsevier/Morgan Kaufmann, 2004.

David Poole and Alan Mackworth. Artificial Intelligence: foundations of computational agents. CUP 2010. se puede consultar y comentar la versión preliminar del libro.

Joseph Giarratano, Gary Riley. Expert systems : principles and programming, Thomson Course Technology, 2005.

George F. Luger. Artificial intelligence : structures and strategies for complex problem solving, Addison Wesley Longman, 2005.

Witten, Ian and Eibe Frank. 2000. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques with Java Implementations.

Daniel Jurafsky and James H. Martin. Speech and Language Processing. An In- troduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition. Prentice Hall Series in Artificial Intelligence, 2nd edition, 2009.

Zbigniew Michalewicz, David B. Fogel. How to solve it : modern heuristics, Springer, 2004.

Weiming Shen, Douglas H. Norrie and Jean-Paul A. Barth`es. Multi-agent systems for concurrent intelligent design and manufacturing, Taylor & Francis, 2001.

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otros cursos

En inglés, el muy exitoso curso on-line de Inteligencia Artificial que dio Stanford en el segundo semestre de 2011, a cargo de Sebastian Thrun y Peter Norvig. Se pueden ver los videos de todas las clases.

En castellano, el Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la Universidad Politécnica de Catalunya dá varios cursos relacionados con la Inteligencia artificial, en castellano, todos ellos con mucho material, links interesantes, materiales sobre sesiones prácticas y de laboratorio:


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ediciones anteriores de esta materia

2010
2009

miscelánea

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