Aplicacions de la Intel.ligència Artificial ( AIA )
| Crèdits: |
Departament: |
Tipus: |
Requisits: |
| 7.5 |
LSI |
Optativa per l'EI
|
|
IA
- Pre-requisit per l' EI
|
|
|
Professors
| Responsable: | Ulises Cortés García (ia lsi.upc.edu). |
| Altres: | Javier Béjar Alonso (bejarlsi.upc.edu). |
Objectius Generals
L'objectiu de l'assignatura és complementar i ampliar els conceptes apresos a l'assignatura obligatòria d'Intel·ligencia Artificial i les assignatures optatives Aprenentatge i Processament del Llenguatge Natural. Per aconseguir aquest objectiu l'assignatura s'anirà adaptant i actualitzant cada quadrimestre.
Per un millor aprofitament dels coneixements, aquesta assignatura te una vessant eminentment pràctica i dóna a l'estudiant un conjunt de problemes que ha de resoldre i implementar. Els darrers cursos l'èmfasi de l'assignatura han estat els Agents Autònoms i la seva aplicacio al comerç electrònic.
Donada la importancia de la component pràctica, aquesta tindra un pes important en el metode d'avaluacio.
Al final d'aquesta assignatura l'alumna tindra una visio més profunda dels metodes de la Intel·ligencia Artificial i la seva aplicabilitat al mon real.
Objectius Específics
Coneixements
- Coneixements teorics i practics sobre temes avançats d'Intel.ligencia Artificial (Tecnologies d'agents, Cerca avançada, Representacio del coneixmenent, logiques per la Intel.ligencia Artificial, planificacio, ...)
- Coneixements sobre aplicacions reals d'Intel.ligencia Artificial
Habilitats
- Identificar les necesitats d'utilitzar tecniques d'Intel.ligencia artificial per resoldre un problema
- Analitzar un problema i determinar quines técniques d'intel.ligencia artificial son mes adients per una aplicacio
- Utilitzacio i aplicacio d'eines d'intel.ligencia Artificial
Competències
- Capacitat de resoldre problemes aplicant els mètodes de la ciència i l'enginyeria
- Capacitat per crear i utilitzar models de la realitat.
- Saber aplicar el cicle de resolució de problemes típic de la ciència i l'enginyeria: especificació, generació d'idees i alternatives, disseny d'una estratègia de solució, execució de l'estratègia, validació, interpretació i avaluació dels resultats. Capacitat d'analitzar el procés un cop acabat.
- Capacitat per argumentar lògicament les decisions preses, la feina feta o un punt de vista. Capacitat per donar opinions, raonaments i justificacions fonamentades per tal de convèncer.
- Capacitat per prendre decisions en presència d'incertesa o de requisits contradictoris
- Capacitat per relacionar i estructurar informació de diverses fonts, per integrar idees i coneixements.
Continguts
Hores estimades de:
| T |
P |
L |
Alt |
L Ext. |
Est |
A Ext. |
| Teoria |
Problemes |
Laboratori |
Altres activitats |
Laboratori extern |
Estudi |
Altres hores fora d'horari fixat |
|
1. Perspectives de la Intel.ligencia Artificial
|
| T |
P |
L |
Alt |
L Ext |
Est |
A Ext |
Total |
| 2,0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
2,0 |
|
|
Introduccio a les arees d'aplicacio d'intel.ligencia artificial
|
|
2. Introduccio als agents intel.ligents
|
| T |
P |
L |
Alt |
L Ext |
Est |
A Ext |
Total |
| 4,0 |
2,0 |
2,0 |
0 |
2,0 |
9,0 |
0 |
19,0 |
|
|
¿Que es un agent? L'agent com element basic de construccio. Tipologies d'agents. Arquitectures de construccio d'agents
|
|
3. Ontologías
|
| T |
P |
L |
Alt |
L Ext |
Est |
A Ext |
Total |
| 4,0 |
4,0 |
2,0 |
0 |
2,0 |
9,0 |
0 |
21,0 |
|
|
¿Que es una ontologia? Metodologies de construccio d'ontologies. Logiques de descripcio. Lenguatges d'ontologies
|
|
4. Logiques per la Intel.ligencia Artificial
|
| T |
P |
L |
Alt |
L Ext |
Est |
A Ext |
Total |
| 4,0 |
4,0 |
2,0 |
0 |
2,0 |
9,0 |
0 |
21,0 |
|
|
Raonament per aplicacions d'Intel.ligencia Artificial. Logiques modals. Logiques Temporals. Raonament amb incertessa
|
|
5. Comunicacio
|
| T |
P |
L |
Alt |
L Ext |
Est |
A Ext |
Total |
| 4,0 |
4,0 |
2,0 |
0 |
2,0 |
9,0 |
0 |
21,0 |
|
|
Necesitats de comunicacio entre agents. Speech Act Theory. Lleguatges de comunicacio entre agents
|
|
6. Algoritmes de cerca avançada
|
| T |
P |
L |
Alt |
L Ext |
Est |
A Ext |
Total |
| 4,0 |
4,0 |
2,0 |
0 |
2,0 |
9,0 |
0 |
21,0 |
|
|
Algoritmes de cerca del millor. Tabu Search, meta heuristiques. Algoritmes genetics
|
|
7. Planificacio
|
| T |
P |
L |
Alt |
L Ext |
Est |
A Ext |
Total |
| 4,0 |
4,0 |
2,0 |
0 |
2,0 |
9,0 |
0 |
21,0 |
|
|
Descripcio de problemes de planificacio. Algoritmes de planificacio: Planificacio lineal, amb ordre parcial, jerarquica
|
|
8. Coordinacio, negociacio
|
| T |
P |
L |
Alt |
L Ext |
Est |
A Ext |
Total |
| 4,0 |
4,0 |
2,0 |
0 |
2,0 |
9,0 |
0 |
21,0 |
|
|
Necessitat de coordinacio en sistemes multiagents. Negociacio entre agents
|
| - Total per tipus |
T |
P |
L |
Alt |
L Ext |
Est |
A Ext |
Total |
| 30,0 |
26,0 |
14,0 |
0 |
14,0 |
63,0 |
0 |
147,0 |
- Hores addicionals dedicades a l'avaluació:
|
3,0 |
- Total hores de treball per l'estudiant |
150,0 |
|
Metodologia docent
La metodologia consistira en l'exposicio de la teoria en classes de teoria i l'aplicacio dels conceptes en les classes de problemes i laboratori
Mètode d'avaluació
L'avaluacio consta d'un examen final, problemes fets durant el curs i una nota de laboratori. L'examen final estara enfocat a avaluar els coneixements teorics de l'assignatura. La nota de problemes s'obtindra mitjançant l'entrega de petits problemes proposats durant el curs. La nota de laboratori s'obtindra de l'avaluacio dels informes realitzats amb un conjunt de practiques que es desenvoluparan al llarg del curs.
El calcul de la nota final es fara de la seguent manera
Nota final= Nota examen * 0.5 + Nota problemes * 0.2 + Nota laboratori * 0.3
Bibliografía bàsica
- Russell, S. and Norvig, P. Artificial Intelligence A Modern Approach, Prentice-Hall, 2003.
- M. Wooldrige Introduction to MultiAgent Systems , John Wiley and Sons , 2002.
- M. Luck, R. Ashri and M. d'Inverno Agent-Based Software Development, Artech House, 2004.
- M. d'Inverno and M. Luck Understanding Agent Systems, Springer-Verlag, 2004.
Bibliografía complementària
- M. Minsky Society of Mind, Touchstone. Simon & Schuster 0-671-65713-5, 1988.
- G. Dysson Darwin among the machines , Peguin Books 0-140-26774-1, 1997.
Enllaços web
-
 http://www.lsi.upc.edu/~bejar/aia/aia.html
Material del curso. Transparencias y lecturas.
-
http://aima.cs.berkeley.edu/
Página oficial del AIMA
-
http://aima.cs.berkeley.edu/ai.html
Enlaces a recursos de Inteligencia Artificial
Capacitats prèvies
Els alumnes had d'haver cursat previament l'assignatura Intel.ligencia Artificial
|
fib.upc.edu