Temas Subtemas
1. Introducción 1.1 Aspectos históricos
1.2 Cuestiones preliminares
1.3 Consideraciones generales
2. Resolución de Problemas 2.1 Introducción a la resolución de problemas en IA
2.2 El concepto de “espacio de estados”
2.3 Características generales de los procesos de búsqueda
2.4 Métodos de búsqueda puros: anchura y profundidad
2.5 Estrategias de exploración del espacio de estados
3. Representaciones estructuradas del conocimiento 3.1 Aspectos generales
3.2 Métodos declarativos de representación
3.3 Métodos procedimentales de representación
3.4 Ejemplos y realización de un caso práctico
4. Sistemas de producción 4.1 Arquitectura: Base de conocimientos, memoria activa, motor de inferencias.
4.2 Dinámica de los sistemas de producción
4.3 Ciclo básico de un sistema de producción
5. Breve Introducción al Razonamiento en IA 5.1 Fundamentos de razonamiento categórico
5.2 Fundamentos de razonamiento bayesiano
6. Sistemas Conexionistas: Origen y Contexto; Fundamentos Biológicos 6.1 Evolución Histórica y Precursores.
6.2 Nacimiento de los Sistemas Conexionistas.
6.3. Bases Biológicas de los Sistemas Adaptativos
6.4. Adquisición y organización de los conocimientos en Sistemas Adaptativos.
7. Arquitectura, Alimentación y Aprendizaje de los Sistemas Conexionistas 7.1. Elemento de procesado en Sistemas Conexionistas.
7.2 Comparación entre el elemento biológico y el formal
7.3 Alimentación y Arquitectura de los Sistemas Conexionistas.
7.4 Aprendizaje en Sistemas Conexionistas.
8. Sistemas Conexionistas con Alimentación Hacia Delante 8.1. Adaline
8.2. Perceptrón
8.3. Aplicaciones
9. Otros Modelos de Sistemas Conexionistas 9.1 Redes auto-organizativas
9.2. Otros modelos auto-organizativos: Crecimiento de redes
9.3. Memorias de Hopfield
10. Nuevas Aproximaciones en Sistemas de Inteligencia Sub-simbólica 10.1 Computación Evolutiva: Algoritmos Genéticos:
10.2 Computación Evolutiva: Programación Genética
10.3 Vida Artificial.