Material de teoría para las clases
Aquí podéis encontrar las transparencias de teoría utilizadas en las clases así como referencias a materiales que pueden ser interesantes.
TEMA 1: Introducción a la Inteligencia Artificial
- Transparencias:
- Introducción a la IA (una por pagina)
- Enlaces
TEMA 2: Resolución de problemas mediante búsqueda
- Apuntes
- Apuntes de resolución de problemas/búsqueda
- Transparencias
- Introducción a la búsqueda y Búsqueda no informada (formato notas) (una por pagina)
- Búsqueda heurística (formato notas) (una por pagina)
- Búsqueda local (formato notas) (una por pagina)
- Juegos (formato notas) (una por pagina)
- Satisfacción de restricciones (formato notas) (una por pagina)
- Demos
- Podéis probar la implementación del problema del TSP que tenéis en las demos de las clases de AIMA os permitirá comparar el funcionamiento del Hill Climbing con Simulated Annealing, usando diferentes parámetros.
- Esta es una demo de funcionamiento de algoritmos genéticos. Intenta generar una frase a partir de cadenas de caracteres generadas al azar. Se puede jugar con los diferentes parámetros de un algoritmo genético.
- Creacion automatica de vehiculos
usando algoritmos genéticos
- Se pueden probar los algoritmos de satisfacción de restricciones con
este programa (CSPeditor).
Este permite crear gráficamente grafos de restricciones y ejecutarlos con
back tracking cronológico y forward checking, también se puede utilizar
ordenación de variables. Tenéis algunos problemas de la colección de
problemas que podéis probar. El programa esta incompleto (versión alfa) y
desgraciadamente no tiene manual.
- Otros enlaces
-
- Funcionamiento de los algoritmos de Busqueda Heuristica
- Explicación y demostración de diferentes algoritmos de búsqueda heurística utilizando ejemplos clásicos. Se puede ver la ejecución de los algoritmos y el árbol de búsqueda. (Proyecto de Fin de Carrera). Todas las paginas en un zip
- Aplicación de los algoritmos genéticos y vida artificial
-
TEMA 3: Representación del conocimiento
- Apuntes
- Apuntes de representación del conocimiento
- Transparencias
- Introducción a la representación del conocimiento (formato notas) (una por pagina)
- Sistemas de producción (formato notas) (una por pagina)
- Frames (formato notas) (una por pagina)
- Ontologías (formato notas) (una por pagina)
- Proyectos de desarrollo de Ontologías (formato notas) (una por pagina)
- Ingeniería del Conocimiento para SBCs (una por pagina)
- Metodologías de resolución de problemas en SBCs (una por pagina)
- Razonamiento aproximado: métodos probabilísticos/Redes bayesianas (formato notas) (una por pagina)
- Razonamiento aproximado: lógica difusa (formato notas) (una por pagina)
- Demos
- Para ver el funcionamiento de los sistemas de reglas se puede utilizar este pequeño interprete de pseudo-prolog (CILog) de las demos de AISpace. El programa permite ver como se van generando los subobjetivos y las instanciaciones. En el zip hay un problema de la lista y un programa para obtener coloreado de grafos.
- Para ver el funcionamiento de las redes bayesianas podéis utilizar el
editor de redes bayesianas de las demos de
AISpace. Se pueden crear las redes y hacer preguntas. Utiliza el
algoritmo de eliminación de variables y se puede ejecutar paso a paso,
aunque el algoritmo que utiliza es algo diferente al que se utiliza en
teoría.
El programa tiene varias redes ya incluidas y en el zip hay una versión del ejemplo de CLIPS que se ve en clase de laboratorio (Reparacion de coches).
La demo permite ver como varían las probabilidades de los nodos si variamos las observaciones. - Esta demo muestra un conjunto de reglas difusas que controlan una grua y permiten mover una carga de un lugar a otro. Las reglas se pueden editar y cambiar el comportamiento de la grua.
- Material adicional
- Introducción a como hacer una ontología:
"Natalya F. Noy and Deborah L. McGuinness" Ontology Development 101: A Guide to Creating Your First Ontology " Stanford University" - Ingeniería del Conocimiento en un SBC de identificación de arboles
- Ingeniería del Conocimiento en un SBC de generación de rutas en una ciudad
- Otros enlaces
TEMA 4: Planificación
- Transparencias
- Introducción a la planificación(una por pagina)
- Técnicas de planificación (una por pagina)
- Tutorial sobre PDDL (una por pagina)
TEMA 5: Aprendizaje Automático
- Transparencias
- Aprendizaje automatico/arboles de decision (formato notas) (una por pagina)
TEMA 6: Otras áreas, técnicas y aplicaciones de la Inteligencia Artificial
- Este tema no tiene material de teoría, ya que se trabajarán los resultados de los trabajos de innovación.