Grao en Intelixencia Artificial |
Asignaturas |
Algoritmos Básicos de la Inteligencia Artificial |
Contenidos |
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Datos Identificativos | 2023/24 | |||||||||||||
Asignatura | Algoritmos Básicos de la Inteligencia Artificial | Código | 614G03019 | |||||||||||
Titulación |
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Descriptores | Ciclo | Periodo | Curso | Tipo | Créditos | |||||||||
Grado | 2º cuatrimestre |
Segundo | Obligatoria | 6 | ||||||||||
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Tema | Subtema |
Tema 1.- Introducción. | ¿Qué es la IA?. Breve historia. Riesgos y beneficios. Agentes inteligentes: racionalidad y tipos. Tipos de entornos |
Tema 2.- Resolución de problemas mediante búsqueda | Algoritmos de búsqueda no informada: anchura, coste uniforme, profundidad, bidireccional y variantes. Algoritmos de búsqueda informada (búsqueda avara, algoritmo A*, búsqueda limitada en memoria) Funciones heurísticas |
Tema 3.- Búsqueda en entornos complejos | Algoritmos de búsqueda local (ascensión de colinas, enfriamiento simulado, algoritmos evolutivos). Búsqueda con acciones no deterministas. Búsqueda en entornos parcialmente observables. Búsqueda online. |
Tema 4.- Problemas de satisfacción de restricciones. | Definición, variantes. Inferencia en la propagación de restricciones. Búsqueda backtracking. Búsqueda local. |
Tema 5.- Búsqueda adversaria y juegos | Teoría de juegos. Decisiones óptimas en juegos. Búsqueda heurística árboles alfa-beta. Búsqueda Montecarlo en árbol. Juegos estocásticos. Juegos parcialmente observables. Limitaciones de los algoritmos. |
Tema 6.- Planificación automática | Planificación clásica. Algoritmos y Heurísticas. Planificación jerárquica y búsquedas. Planificación en dominios no deterministas. Tiempo, ordenación, recursos Análisis de aproximaciones de planificación |
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