1 Asignatura: Inteligencia Artificial l Turno: mañana, grupo 1, aula 1 l Prof: Fernando Díez. »Despacho B-346. l Horario. »Lunes y miércoles 10:00 a 11:00.

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1 1 Asignatura: Inteligencia Artificial l Turno: mañana, grupo 1, aula 1 l Prof: Fernando Díez. »Despacho B-346. l Horario. »Lunes y miércoles 10:00 a 11:00 horas »Martes 9:00 a 10:00 horas l Tutorías. Solicitar a »fernando.diez@uam.es l Fichas alumnos »Es obligatorio entregarlas. l Créditos: 7,5 (6 ECTS).

2 2 Información del curso (WWW) l URL: »http://www.ii.uam.es/~fdiez/docencia/03-04/IA/IA.html l Profesores: »Fernando Díez (grupo 1, turno mañana) »Ruth Cobos (grupo 2, turno mañana) »Francisco Sáiz (grupo 3, turno tarde) l Reglas de calificación. »NF=0.2*NP + 0.8*NT »NT=max(F, 0.3*P + 0.7*F) –NF: nota final; NP: nota prácticas; NT: nota teoría; F: examen final, P: examen parcial l Temario y Bibliografía. »Ver URL anterior. l Prácticas. »No se convalidan.

3 3 Temario, I »El lenguaje LISP. 6 clases. »Introducción: Inteligencia, Racionalidad, y Agentes racionales. 1 clase. –Propósito de la Inteligencia Artificial. –Definiciones y Aproximaciones a la Inteligencia Artificial. –Agentes Racionales y Entornos. »Resolución de problemas mediante búsqueda. 6 clases. –Pasos en la resolución de problemas. –Formulación de problemas. –Problemas ejemplo. –Búsqueda de soluciones. –Estrategias de búsqueda. Búsqueda ciega o no informada. l Criterios de evaluación. Primero en anchura. Coste uniforme. Primero en profundidad. En profundidad limitada. Profundización iterativa.

4 4 Temario, II »Métodos de búsqueda informada. 6 clases. –Búsqueda el primero mejor. l Búsqueda Avara (Greedy). l Búsqueda A*. –Funciones heurísticas. –Búsqueda con limitaciones de memoria. –Algoritmos de mejora iterativa: l Escalada l Enfriamiento simulado »Juegos con adversarios. 3 clases. –Decisiones perfectas en juegos con dos adversarios. –Decisiones imperfectas. –Poda alfa-beta –Juegos que incluyen factores de suerte

5 5 Temario, III »Razonamiento e inferencia con lógica proposicional. 4 clases. –Sintaxis y semántica. –Forma normal conjuntiva de una fórmula. –Resolución en lógica proposicional. –Representación, razonamiento y lógica. –Mecanismos de inferencia »Razonamiento e inferencia con lógica de primer orden. 10 clases. –Ontología, sintaxis y semántica en cálculo de predicados. –Ejemplos de uso de la lógica de primer orden. –Resolución: un procedimiento de inferencia completo. –Reglas de inferencia con cuantificadores. –Modus Ponens generalizado. –Encadenamiento hacia delante y hacia atrás. –Cálculo de situaciones. –Completitud y decidibilidad.

6 6 Temario, IV »Planificación. 3 clases. –Un agente de planificación sencillo. –De resolución de problemas a planificación. –Planificación con cálculo de situaciones. –Representaciones básicas para planificación. –Representación de planes. –Ejemplo de planificador de orden parcial- –El algoritmo de planificación de orden parcial (POP).

7 7 Bibliografía, I l Teoría: »S. Russell y P.Norvig: Artificial Intelligence, a modern approach. Prentice Hall, 1995. Inglés y español. »N.J. Nilsson: Principios de Inteligencia Artificial. Díaz de Santos, Madrid, 1987. Inglés y español. »N.J. Nilsson: Artificial Inteligence, a new synthesis. Morgan Kaufmann Publishers, 1998, Inglés. »E. Rich y K. Knight: Inteligencia Artificial. Mc Graw Hill, Madrid, 1994. Inglés y español. »M.D. Davis, R. Sigal, F.J.Weyuker: Computability, Complexity and Languages, Fundamentals of Theoretical Computer Science. Academic Press, 1994. Inglés.

8 8 Bibliografía, II l Prácticas: »H. Winston y P. Henry: LISP. Berthold Klaus Paul Horn, tercera edición, 1993. Inglés y español. »G.L. Steele: Common LISP Language. Segunda edición, 1990. Inglés. –Versión WWW: l “http://www.cs.cmu.edu/afs/cs.cmu.edu/proje ct/ai-repository/ai/html/cltl/mirrors.html” »P. Graham: ANSI Common Lisp. Prentice Hall. Inglés.