Inteligencia Artificial

I.- Introducción
1. Definición de inteligencia artificial
2. Diferencia entre computación algorítmica y computación heurística.
3. Lenguajes proposicionales.
4. Estructuras básicas de los lenguajes proposicionales
5. Programas en LISP y PROLOG.
2.- Definición de agentes inteligentes.
1. Definición de agentes inteligentes.
2. Definición de Ambientes
3. Definición de Sistemas Expertos.
3.- Representación de Problemas en Inteligencia Artificial
1. Métodos de Inteligencia Artificial para resolver problemas.
2. Representación de espacio de estado.
3. Métodos de búsqueda en un espacio estado.
4. Representación reducida del problema.
5. Métodos de búsqueda en representaciones reducidas del problema.
6. Representación en forma de procedimiento o subrutinas.
7. Redes Semánticas.
8. Cuadro de Minsky.
Uso y Modificación del Conocimiento
1. Programa que resuelva problemas generales.
2. Programa que resuelva problemas generales por medio de premisas.
3. Sistemas de creencias.
4. Deducción automática.
5. Plantación.
6. Aprendizaje e inferencia deductiva.
Aplicaciones Específicas
1. Visión, Algoritmos para visión
2. Comprensión del lenguaje. (Lunar, Shrdl, Margi, Sam, Pam, Hersay, Harpy, Hwim, SRI/SDC).
3. Ciencia (Teiresis, Denral, Crysalis, Macayma, Prospector).
4. Medicina(Mycin, Casnet, Internist, Digitalis, Therap, Advisor, Expert).
5. Educacion (Cai, Scholar, Why, Sophia, Wet, Wumpus, Guidon, Buggy, Excheck).
6. Conocimiento (Redes de Quillian, Ham, Act, Memod).
7. Programacion (Paco, Dedalus, Nipq, Libra).

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