IA95012
Proyecto de sistemas inteligentes I Intelligent Systems Project I
CIP: 110102  Inteligencia Artificial /Robótica   CL-L-U-CA-UDC:  3-0-8-3-3.5       

Disciplina asociada:  

Inteligencia Artificial

Escuela:  

Ingeniería y Ciencias

Departamento Académico:   

Computación

Programas académicos:   

Requisitos:  

No tiene.

Equivalencia:  

No tiene.

Intención del curso en el contexto general del plan de estudios:  

Objetivo general de la Unidad de Formación:  

El objetivo general de este curso es que los alumnos sean capaces de llevar a cabo las fases iniciales en el desarrollo de una aplicación real que integre técnicas de inteligencia artificial, evaluando diferentes alternativas de solución y analizando la factibilidad de esas alternativas.

Técnica didáctica sugerida:  

No especificado

Bibliografía sugerida:  

LIBROS DE TEXTO:
* Freeman, James A., Neural networks: algorithms, applications, and programming techniques, Reading, Mass.: Addison-Wesley, 1991,  201513765
* Russell, Stuart J. (Stuart Jonathan), Artificial intelligence : a modern approach, 2nd ed., Englewood Cliffs, N.J. : Prentice Hall/Pearson Education., 2003,  137903952
* Goldberg, David E. (David Edward), Genetic algorithms in search, optimization, and machine learning, Massachusetts : Reading, Mass. : Addison-Wesley Pub. Co., 1989, eng,  0201157675

Perfil del Profesor:  

(110102)Maestría en Inteligencia Artificial /Robótica ; (110102)Doctorado en Inteligencia Artificial /Robótica ; (110701)Maestría en Ciencias Computacionales ; (110103)Maestría en Tecnología de la Información/Informática/Sistemas Computacionales ; (110701)Doctorado en Ciencias Computacionales ; (110103)Doctorado en Tecnología de la Información/Informática/Sistemas Computacionales
CIP: 110102, 110701, 110103

Experiencia recomendada:  

En el desarrollo de proyectos.

Idioma en que se imparte la materia:  


Español
CIP: 110102  Artificial Intelligence and Robotics.   CL-L-U-CA-UDC:  3-0-8-3-3.5       

Discipline:  

Artificial Intelligence

School:   

Engineering and Sciences

Academic Department:   

Computing

Programs:   

Prerequisites:  

None.

Equivalences:  

None.

Course intention within the general study plan context:  

Course objective:  

The general aim of this course is that the students be able to carry out the initial stages in the development of a real application which integrates artificial intelligent techniques, evaluating different options of solutions and analyzing the feasibility of those options.

Teaching and learning tecniques:  

Not Specified

Suggested Bibliography:  

TEXT BOOKS:
* Freeman, James A., Neural networks: algorithms, applications, and programming techniques, Reading, Mass.: Addison-Wesley, 1991,  201513765
* Russell, Stuart J. (Stuart Jonathan), Artificial intelligence : a modern approach, 2nd ed., Englewood Cliffs, N.J. : Prentice Hall/Pearson Education., 2003,  137903952
* Goldberg, David E. (David Edward), Genetic algorithms in search, optimization, and machine learning, Massachusetts : Reading, Mass. : Addison-Wesley Pub. Co., 1989, eng,  0201157675

Academic credentials required to teach the course:  

(110102)Master Degree in Artificial Intelligence/Robotics and (110102)Doctoral Degree in Artificial Intelligence/Robotics and (110701)Master Degree in Computational Sciences and (110103)Master Degree in Information Technology. and (110701)Doctoral Degree in Computational Sciences and (110103)Doctoral Degree in Information Technology.
CIP: 110102, 110701, 110103

Language of Instruction:  


Spanish