viernes, 22 de mayo de 2020

Sinóptico de Inteligencia Artificial

REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA

MINISTERIO DEL PODER POPULAR PARA LA EDUCACIÓN UNIVERSITARIA, CIENCIAS Y TECNOLOGÍA

UNIVERSIDAD BOLIVARIANA DE VENEZUELA

SEDE LOS CHAGUARAMOS - CARACAS

PROGRAMA DE FORMACIÓN DE GRADO: INFORMÁTICA PARA LA GESTIÓN SOCIAL








UNIDAD CURRICULAR: INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL










ELABORADO POR: PROF. RAMÓN ANSELMO RENGIFO AVENDAÑO

CÉDULA: 3.977.279

FECHA: 15-01-2017


Página dos




Introducción


La dinámica de la sociedad actual se circunscribe en torno al avance de la tecnología; en nuestro país el avance de la tecnología es impresionante, a tal punto que está ocupando un puesto importante en la prioridad de nuestro accionar diario. Transformó en cotidianidad: el uso del teléfono smart, un televisor inteligente, el uso de semáforos inteligentes como medida de control para el tráfico de vehículos y personas, los ascensores residenciales y de oficinas, las cajas automáticas de los vehículos. En el ámbito de la salud, encontramos las tomografías axiales computarizadas, los robot que realizan intervenciones quirúrgicas; en la educación tenemos los sistemas tutoriales inteligentes y muchas cosas mas. Es decir, las tecnologías en sus diversas modalidades apoyan las actividades diarias de la población.

El desarrollo tecnológico no anda al mismo ritmo que los avances educativos. Vemos que hay interacción en las plazas públicas, las bibliotecas son universales y existe una diversidad de entornos virtuales. Poco a poco, las universidades nacionales han comenzado ha incluir dentro de sus mallas curriculares la asignatura Inteligencia Artificial (IA) en razón de su influencia en el quehacer diario de la población. Es de hacer notar que esta unidad curricular no aparece dentro de la malla curricular del PFG de nuestra universidad.

El propósito de esta propuesta es analizar su incorporación a la malla curricular de nuestra Universidad como una unidad curricular: electiva, tomando en consideración los puntos anteriores y en razón de ir actualizando al profesional que estamos formando.

El objetivo del PFG en la formación del egresado que aparece en la página web de la UBV sirve para justificar la propuesta, dice : “forma ciudadanos profesionales que tienen las competencias para resolver los problemas que se presentan en los centros informáticos del Estado y que facilite la comunicación con el ciudadano, con las comunidades y dentro de las organizaciones. Las y los profesionales de informática están orientados a lo social a objeto de que contribuyan con el desarrollo de los Objetivos Históricos del Plan de la Patria, incrementando la eficiencia y la productividad, que resuelvan problemas utilizando la tecnología informática en beneficio de la sociedad, y en definitiva, de la humanidad.”.


 Esta Unidad curricular cumple con este precepto ya que impulsa el desarrollo endógeno desde un punto de vista social.

Además, desde un punto de vista legal se apoya en el objetivo histórico número uno del plan de la patria que dice: “Defender, expandir y consolidar el bien mas preciado que hemos reconquistado después de 200 años: La Independencia Nacional”, específicamente el objetivo nacional 1.5 : “Desarrollar nuestras capacidades científico-tecnológicas vinculadas a las necesidades del pueblo”, que se ha convertido en el elemento fundamental de este PFG. Es conveniente mencionar el apoyo que se le da al objetivo estratégico y general 2.2.12.5. “Continuar incorporando tecnologías de la información y comunicación al proceso educativo” al garantizar calidad y pertinencia de la educación que brinda nuestra universidad.

En el mundo actual, muchas decisiones se basan en los resultados dados por sistemas inteligentes que indican sugerencias a considerar. En nuestro país esos sistemas son: la bolsa de valores, toma de decisiones de la alta gerencia de empresas basándose en información generada por la minería de datos, resultados financieros esperados en razón de escenarios propuestos por la alta gerencia, mercadeo de productos, modificación de cadenas de producción en las empresas manufactureras, robots que apoyan al desarrollo de la tareas del hogar, las tomografías axiales computarizadas, la recuperación de escenarios basados en restos, Identificación de restos humanos, los tutores inteligentes en educación, industria farmacéutica, los semáforos instalados en muchas de nuestras avenidas; a nivel internacional, tenemos la reciente victoria de Donald Trump en el proceso electoral de Estados Unidos.


Objetivos del curso


El objetivo de esta asignatura permitirá introducir a las y los estudiantes en el mundo de la Inteligencia Artificial (IA) desde un marco creativo, práctico y crítico permitiendo incrementar sus capacidades para resolver problemas informáticos. Los análisis fortalecerán el conocimiento construido en relación al proceso tecnológico globalizado que existe. Indicando parámetros de acción para ejercer actividades del debate crítico y dialéctico en el ambiente donde se desenvuelve.

Objetivo General


Facilitar a las y los estudiantes los principios y fundamentos de la Inteligencia Artificial, las técnicas que se utilizan para el análisis y desarrollo de sistemas inteligentes.


Objetivos Específicos.


  1. Conocer los conceptos básicos de la IA y su vinculación a la sociedad.

  2. Analizar el papel que desempeña la IA y la influencia de los agentes en el desarrollo de sistemas.

  3. Establecer y comprender las diferentes áreas de la IA y sus técnicas específicas que le permitan a las y los estudiantes conocer los mecanismos del modelado.


Contenidos.


Unidad 1: Introducción a la Inteligencia Artificial.


Objetivos Específicos.

  1. Definir la Inteligencia Artificial.

  2. Analizar la evolución histórica de la IA.

  3. Identificar la diferencias entre inteligencia humana e inteligencia Artificial.


Contenido

  1. Definición y características de la IA

  2. Evolución Histórica

  3. Áreas de la IA

  4. IA vs Inteligencia Humana

Unidad 2: Sistemas de agentes


Objetivos Específicos.

  1. Definir un agente y un multiagente.

  2. Analizar las plataforma orientadas a objetos y orientadas a agentes.

  3. Identificar un agente por su arquitectura.


Contenido

  1. Agentes

  2. Sistemas multiagentes

  3. POA vs POO

  4. Tipos de ambientes o entornos.

  5. Clasificación de los agentes


  1. Arquitectura de agentes

  2. Entornos y lenguaje para desarrollar agentes y multiagentes.

Unidad 3: Representación del Conocimiento


Objetivos Específicos.

  1. Establecer la base de conocimientos de los agentes.

  2. Analizar la construcción de agentes basados en conocimientos.

  3. Conocer los sistemas de razonamiento especializado.


Contenido

  1. El problema de la representación del conocimiento.

  2. Lógica proposicional.

  3. Lógica de predicados.

  4. Redes Semánticas.

  5. Marcos.



Unidad 4: Sistemas de Tutores inteligentes (STI).


Objetivos Específicos.

  1. Definir el tutor inteligente

  2. Analizar el alcance educativo de un STI.

  3. Analizar la arquitectura de un STI.


Contenido

  1. Configuración del STI

  2. Arquitectura del STI.

  3. Características del STI

  4. Modelo del tutor

  5. Modelo del docente

  6. Modelo del dominio.


Unidad 5: Búsquedas


Objetivos Específicos.

  1. Definir estrategias de búsqueda.

  2. Conocer los algoritmos de búsqueda local.

  3. Analizar la búsqueda en línea.


Contenido

  1. Búsquedas heurísticas

  2. Escalador de colinas

  3. Búsqueda por el Umbral.

  4. Metaheuristicas

  5. Algoritmos genéticos.

Unidad 5: Manejo de incertidumbre


Objetivos Específicos.

  1. Conocer los tipos de Incertidumbre.

  2. Identificar los axiomas de la probabilidad.

  3. Conocer la regla de Bayes.


Contenido

  1. Tipos de incertidumbre.

  2. Probabilidades.

  3. Método Bayesiano.


Metodologías de enseñanza-aprendizaje


En el proceso de enseñanza-aprendizaje de los contenidos anteriormente reseñados se emplearán las siguientes actividades formativas:


  • Clases Teóricas presenciales.

  • Clases Prácticas: resolución de problemas presenciales.

  • Prácticas en Laboratorio presenciales.

  • Tutorías: individuales y grupales.



Actividades presenciales:

1. En el aula: exposición y discusión de los conocimientos básicos de la asignatura. Planteamiento y resolución teórica de ejercicios y supuestos relacionados. Orientadas a la enseñanza de las competencias específicas de la asignatura, especialmente las relacionadas con los conocimientos básicos y las técnicas de programación imperativa.



2. En el laboratorio: planteamiento y desarrollo de ejercicios prácticos que permitan solventar problemas y analizar hipótesis y contribuyan al desarrollo de la capacidad de análisis de resultados, razonamiento crítico y comprensión de los métodos de resolución planteados. Servirán como base para la adquisición de las competencias genéricas descritas en el apartado 2.


Actividades no presenciales:

Análisis y asimilación de los contenidos de la materia, resolución de problemas, consulta bibliográfica, preparación de trabajos individuales y grupales, realización de exámenes presenciales y autoevaluaciones. Orientadas especialmente al desarrollo de métodos para la autoorganización y planificación del trabajo individual y en equipo.

Tutorías: asesoramiento individual y en grupos durante el proceso de enseñanza-aprendizaje, bien en forma presencial o a distancia. 


Actividades


Lecturas críticas de los materiales propuestos para la discusión en los encuentros del grupo de estudio. Trabajos Individuales y colectivos que propicien la participación en aula en foros, charlas, conferencias, entre otros.

Conversaciones y reflexiones en plenaria, en función al diálogo colectivo y participativo.

Elaboración de notas y registros escritos de las experiencias vividas a través de la unidad curricular.

Desarrollo de programas en laboratorios de informática.

Utilización de la plataforma del Aula Virtual.

Análisis y asimilación de los contenidos de la materia, resolución de problemas, preparación de trabajos individuales y grupales, realización de exámenes presenciales.

En el aula: Exposición y discusión de los conocimientos básicos de la asignatura. Planteamiento y resolución teórica de ejercicios.

En el laboratorio: planteamiento y desarrollo de ejercicios prácticos que permitan solventar problemas y analizar hipótesis y contribuyan al desarrollo de la capacidad de análisis de resultados.


Tutorías: Asesoramiento individual y en grupos durante el proceso de enseñanza-aprendizaje, bien en forma presencial o a distancia.

Técnicas e Instrumentos


  1. Pizarra magnética

  2. Marcadores

  3. Material Educativo Computarizado: Material Instruccional, Software Instruccional

  4. Computador

  5. Plataforma Tecnológica

  6. Aula de encuentros

  7. Trabajo en grupo

  8. Consultas

  9. Investigación documental, entre otros.


Ponderación


Formativa y sumativa.


Bibliografía


Libro de texto:


Rusell S., Norvig p., (2004). Inteligencia Artificial, un enfoque moderno. 2da edición. Pearson Educación S.A, Madrid. España.


Libros de consulta:


Díaz L., Bartó C, (2013) Sistemas Inteligentes Aplicados a los Procesos de Evaluación. Departamento Computación, Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales, Universidad Nacional de Córdoba. Argentina.


Mira, J., Delgado, A.E., Boticario, J.G. y Díez, F.J.: Aspectos básicos de la inteligencia artificial. Sanz y Torres, Madrid, 1995.



Lecturas recomendadas:


Altuna E., Guibert L., Estrada V. (2014). Método para la construcción del modelo de dominio en un Tutor Inteligente de Programación. Revista Scielo. Centro de Tecnologías para la Formación. Universidad de las Ciencias Informáticas. Carretera a San Antonio de los Baños Km. 2 ½, Reparto Torrens, Boyeros, La Habana, Cuba. C.P.: 19370 http://scielo.sld.cu/scielo.php?pid=S2227-18992014000400006&script=sci_arttext,


Alvarado R., Michael E (2015), Una mirada a la inteligencia artificial, http://ojs.urepublicana.edu.co/index.php/ingenieria/article/view/234,


Beer, R.D. (1990) Intelligence as Adaptive Behavior: An Experiment in Computational

http://www.revista.unam.mx/vol.2/num1/proyec1/ .


Cabada R., Barrón M., Gonzalez F. Oramas R.(2014) , Diseño e implementación de un sistema de aprendizaje inteligente y afectivo para la enseñanza de las matemáticas del segundo año de primaria. Revista research in computing sciencie 77. Instituto Tecnológico de Culiacán, Juan de Dios Bátiz s/n, Col. Guadalupe, Culiacán Sinaloa, 80220, México


Canales A. , Peredo R. , Balladares L., Sosa J. (2010). Arquitectura de sistemas tecnológicos para la educación basada en Web. Technology System Architecture for Web-Based Education. Centro de Investigación en Computación del IPN, México DF.

C.R. Huapaya, G.M. Arona y F.A. Lizarralde (2009) Enseñanza de la Ingeniería con Sistemas Tutoriales Inteligentes. Universidad Nacional de Mar del Plata, Facultad de Ingeniería, Juan B. Justo Nº 4302, (7600) Mar del Plata, Buenos Aires-Argentina.


Duque Camilo. Inteligencia artificial. http://es.slideshare.net/camilorene/inteligencia-artificial-clase-1


Mateus S., Gonzalez N., Branch J. (2014). Aplicación de Redes Neuronales Artificiales en Entornos Virtuales Inteligentes. Facultad de Ingenierías Politécnico Colombiano Jaime Isaza Cadavid, Carrera 48 7-151, Of: P19-16, Medellín-Colombia.


Romero, J., Dafonte, C., Gómez, A. y Penousal, F. (2004). Inteligencia Artificial y Computación Avanzada. Santiago de Compostela: Fundación Alfredo Brañas. España.