IA96115
Sistemas autónomos Autonomous Systems
CIP: 110102  Inteligencia Artificial /Robótica   CL-L-U-CA:  3-0-12-3       

Disciplina asociada:  

Inteligencia Artificial

Escuela:  

Por definir

Departamento Académico:   

Por definir

Programas académicos:   

Requisitos:  

No tiene.

Equivalencia:  

IA95115 ; IA99115

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

Objetivo general de la Unidad de Formación:  
Introducción a los agentes inteligentes, arquitecturas de agentes, racionalidad, agentes autónomos. Conocimiento incierto, razonamiento probabilístico, inferencia Bayesiana, agentes basados en decisiones simples, agentes basados en decisiones secuenciales, Aplicaciones en análisis de decisiones. Aprendizaje, arquitectura de aprendizaje, clasificación del aprendizaje, aprendizaje inductivo, espacios versión, aprendizaje conexionista, aprendizaje Bayesiano, aprendizaje basado en recompensa, aprendizaje genético, aprendizaje basado en explicaciones, aprendizaje basado en relevancia, aprendizaje con programación lógica inductiva. Aplicaciones en minería de datos y vehículos autónomos.

Técnica didáctica sugerida:  
No especificado

Bibliografía sugerida:  
LIBROS DE TEXTO:
* Rusell, Stuart J, Artificial intelligence: a modern approach / Stuart J. Rusell, Peter Norving, Sin información : Upper Saddle River, N.J.: Prentice-Hall, 1995, eng,  7131038052
* Poole, David L. (David Lynton), Computational intelligence : a logical approach, New York : Oxford University Press., 1998,  195102703
* Pearl, Judea., Probabilistic reasoning in intelligent systems : networks of plausible inference / Judea Pearl., Revised second printing., California : San Francisco, Calif. : Morgan Kaufmann Publishers, c1988., c1988., eng,  1558604790
* Nilsson, Nils J., Artificial Intelligence : a new synthesis, San Francisco, Calif. : Morgan Kaufmann Publishers., 1998,  1558604677 : HRD$59.95
* Machine learning : an artificial intelligence approach / contributing authors, John Anderson ... [et al.] ; editors, Ryszard S. Michalski, Jaime G. Carbonell, Tom M. Mitchell., Los Altos, Calif. : M. Kaufmann, c1983-,  0934613095 (v. 1) :

Perfil del Profesor:  
(110102)Doctorado en Inteligencia Artificial /Robótica ; (110701)Doctorado en Ciencias Computacionales
CIP: 110102, 110701

Idioma en que se imparte la materia:  


Español
CIP: 110102  Artificial Intelligence and Robotics.   CL-L-U-CA:  3-0-12-3       

Discipline:  

Artificial Intelligence

School:   

Undefined

Academic Department:   

Undefined

Programs:   

Prerequisites:  

None.

Equivalences:  

IA95115 ; IA99115

Course intention within the general study plan context:  

Course objective:  
Introduction to intelligent agents, architectures for intelligent agents, rationality, autonomous agents. Uncertain knowledge, probabilistic reasoning, Bayesian inference, decision-based agents, agents for sequential decision makings, Applications of decision analysis. Computer learning, learning agents architecture, learning taxonomies, inductive learning, version space learning, conexionist learning, Bayesian learning, reinforcement learning, genetic learning, explanation learned learning, relevance-based learning, learning in inductive logic programming. Applications of data mining and autonomous vehicles.

Teaching and learning tecniques:  
Not Specified

Suggested Bibliography:  
TEXT BOOKS:
* Rusell, Stuart J, Artificial intelligence: a modern approach / Stuart J. Rusell, Peter Norving, Sin información : Upper Saddle River, N.J.: Prentice-Hall, 1995, eng,  7131038052
* Poole, David L. (David Lynton), Computational intelligence : a logical approach, New York : Oxford University Press., 1998,  195102703
* Pearl, Judea., Probabilistic reasoning in intelligent systems : networks of plausible inference / Judea Pearl., Revised second printing., California : San Francisco, Calif. : Morgan Kaufmann Publishers, c1988., c1988., eng,  1558604790
* Nilsson, Nils J., Artificial Intelligence : a new synthesis, San Francisco, Calif. : Morgan Kaufmann Publishers., 1998,  1558604677 : HRD$59.95
* Machine learning : an artificial intelligence approach / contributing authors, John Anderson ... [et al.] ; editors, Ryszard S. Michalski, Jaime G. Carbonell, Tom M. Mitchell., Los Altos, Calif. : M. Kaufmann, c1983-,  0934613095 (v. 1) :

Academic credentials required to teach the course:  
(110102)Doctoral Degree in Artificial Intelligence/Robotics and (110701)Doctoral Degree in Computational Sciences
CIP: 110102, 110701

Language of Instruction:  


Spanish
D.R.© ITESM, Eugenio Garza Sada 2501, Col. Tecnológico, Monterrey, N.L. México. 2025.
Vicerrectoría Académica