Aplicación de Técnicas de Inteligencia Artificial

Código: ATIA     Créditos ECTS: 3     Semestre: 2     Línea(s): IA

Más información sobre la asignatura en:



Objetivos pedagógicos

Conocer los modelos de representación y las técnicas de resolución de los problemas de satisfacción de restricciones. Aplicación a problemas de scheduling.

Pre/Co-requisitos recomendados

Algoritmos y estructuras de datos. Técnicas algorítmicas.

Programa resumido

  1. Tipología y representación de restricciones.
  2. Técnicas inferenciales. Técnicas de búsqueda de la solución. Optimización.
  3. Entornos de satisfacción de restricciones,
  4. Aplicación a problemas de scheduling.

Prácticas

Las prácticas se dirigen a la resolución de problemas de satisfacción de restricciones (scheduling, logística, configuración, etc.) y evaluación de las técnicas heurísticas aplicadas.

Actividades y dedicación (horas)

Actividades presenciales Trabajo no presencial    Otros  
Teoría Seminarios   Problemas Prácticas Tutorías   práctico  personal      (*)
14 3 4 10 6      12 26     

Evaluación

La calificación de la asignatura vendrá determinada por una evaluación tipo cuestionario y, fundamentalmente por el desarrollo y evaluación de las memorias correspondientes a los trabajos prácticos.

Bibliografía más relevante

  1. R. Dechter, "Constraint Processing", Morgan Kaufmann, 2003.
  2. F. Barber (ed), et al., "Inteligencia Artificial, Rev.Iberoamericana de IA (AEPIA)", No.20 "Monografía: Problemas de Satisfacción de Restricciones", 2003. http://aepia.dsic.upv.es/revista/revista.html
  3. R. Dechter, "Constraint Satisfaction", The MIT Encyclopedia of Cognitive Science No.26, 1999.

VOLVER