Guía DocenteCurso Facultade de Informática |
Grao en Enxeñaría Informática |
Asignaturas |
Sistemas Intelixentes |
Contidos |
Datos Identificativos | 2012/13 | |||||||||||||
Asignatura | Sistemas Intelixentes | Código | 614G01201 | |||||||||||
Titulación |
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Descriptores | Ciclo | Período | Curso | Tipo | Créditos | |||||||||
Grao | 2º cuadrimestre |
Curso de Adaptación Enxeñeiros Téc. en Informática | Obrigatoria | 6 | ||||||||||
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Temas | Subtemas |
1. Introducción | 1.1. Antecedentes de la IA 1.2. Problemática y conceptos |
2. Búsqueda y Resolución de Problemas | 2.1. Espacio de estados 2.2. Búsqueda de soluciones 2.3. Características generales de la búsqueda 2.4. Métodos de exploración |
3. Planificación | |
4. Representación de conocimiento y razonamiento | |
5. Sistemas Conexionistas: Origen y Contexto; Fundamentos Biológicos | 5.1 Evolución Histórica y Precursores. 5.2 Nacimiento de los Sistemas Conexionistas. 5.3. Bases Biológicas de los Sistemas Adaptativos 5.4. Adquisición y organización de los conocimientos en Sistemas Adaptativos. |
6. Arquitectura, Alimentación y Aprendizaje de los Sistemas Conexionistas | 6.1. Elemento de procesado en Sistemas Conexionistas. 6.2 Comparación entre el elemento biológico y el formal 6.3 Alimentación y Arquitectura de los Sistemas Conexionistas. 6.4 Aprendizaje en Sistemas Conexionistas. |
7. Sistemas Conexionistas con Alimentación Hacia Delante | 7.1. Adaline 7.2. Perceptrón 7.3. Metodología. Etapas |
8. Otros Modelos de Sistemas Conexionistas | 8.1 Redes auto-organizativas 8.2. Otros modelos auto-organizativos: Crecimiento de redes 8.3. Memorias de Hopfield |
9. Nuevas Aproximaciones en Sistemas de Inteligencia Sub-simbólica | 9.1 Computación Evolutiva. 9.2 Vida Artificial. 9.3 Tecnologías NBIC |
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