INTELIGENCIA ARTIFICIAL. Que es IA. Los fundamentos de la inteligencia artificial. Historia de la inteligencia artificial. AGENTES ITELIGENTES. Como debe proceder un agente. Estructura de los agentes inteligentes. Ambientes. PROCEDIMIENTOS PARA LA SOLLUCION DE PROBLEMAS. Solución de problemas mediante la búsqueda. Agentes que resuelven problemas. Formulación de problemas. METODOS DE BUSQUEDA RESPALDADOS CON INFORMACION. Búsqueda preferente por lo mejor. Funciones heurística. Búsqueda limitada por la capacidad de la memoria. JUEGOS. Introducción: los juegos como problemas de búsqueda. Decisiones perfectas en juegos de dos participantes. Decisiones imperfectas. CONOCIMIENTO Y RAZONAMIENTO. Agentes que razonan de manera lógica. Un agente basado en el conocimiento. El ambiente del mundo de wumpus. LOGICA DE PRIMER ORDEN. Sintaxis y semántica. Términos. Oraciones atómicas. Oraciones complejas. CONFORMACION DE UNA BASE DE CONOCIMIENTOS. Características de las buenas y de las malas bases de conocimiento. Ingeniería del conocimiento. El dominio de los circuitos electrónicos. LA INFERENCIA EN LA LOGICA DE PRIMER ORDEN. Reglas de inferencia relacionadas con cuantificadores. Ejemplo de una demostración. Modus ponens (modo de colocar) generalizado. SISTEMAS DE RAZONAMIENTO LOGICO. Indización, recuperación y unificación. Sistemas de programación lógicos. Demostradores de teoremas. COMO ACTUAR EN FORMA LOGICA. Planificación. Un agente de planificación simple. De la solución de problemas a la planificación. PLANIFICACION PRÁCTICA. Planificadores prácticos. Descomposición jerárquica. Análisis de la descomposición jerárquica. PLANIFICACION Y ACTUACION. Planificación condicional. Un agente de replanificacion simple. Planificación y ejecución totalmente integradas. CONOCIMIENTO INCIERTO Y RAZONAMIENTO. Incertidumbre. Como actuar ante la incertidumbre. Notación básica en probabilidad. SISTEMAS DE RAZONAMIENTO PROBABILISTICO. Representación del conocimiento en un dominio incierto. La semántica de las redes de creencia. La inferencia en las redes de creencia. TOMA DE DECISIONES SENCILLAS. Combinación de creencias y deseos en condiciones de incertidumbre. Las bases de la teoría de la utilidad. Funciones de utilidad. TOMA DE DECISIONES COMPLEJAS. Problemas de decisión secuencial. Iteración de valores. Iteración de política. APRENDIZAJE. Aprendizaje a partir de la observación. Un modelo general de agentes con capacidad para aprender. Aprendizaje inductivo. Aprendizaje con arboles de decisión. EL APRENDIZAJE EN LAS REDES NEURONALES Y DE CREENCIA. Como funciona el cerebro. Redes neuronales. Perceptores. APRENDIZAJE POR REFUERZO. Aprendizaje pasivo en ambientes. Aprendizaje pasivo en un ambiente desconocido. Aprendizaje activo en un entorno desconocido. EL CONOCIMIENTO EN EL APRENDIZAJE. El conocimiento en el aprendizaje. Aprendizaje basado en explicaciones. Aprendizaje a través a través del uso de información relevante. COMUNICACION, PERCEPCION Y ACTUACION. Agentes que se comunican. La comunicación como acción. Tipos de agentes de comunicación. PROCESAMIENTO PRÁCTICO DEL LENGUAJE NATURAL. Aplicaciones prácticas. Análisis gramatical eficiente. Ampliación del diccionario. PERCEPCION. Formación de imágenes. Operaciones del procesamiento de imágenes en la visión primera. Obtención de información tridimensional por percepción visual. ROBOTICA. Tareas: para que sirven los robots. Partes: de que están hechos los robots. Arquitecturas. CONCLUIONES. Fundamentos filosóficos. Las grandes interrogantes. Los fundamentos del razonamiento y de la percepción. Acerca de la posibilidad de lograr un comportamiento inteligente. IA: PRESENTE Y FUTURO. Hemos triunfado. Que es lo que estamos tratando de hacer. Y si triunfamos. ANALISIS DE COMPLEJIDAD Y LA NOTACION O. Análisis asintótico. Problemas inherentemente difíciles. NOTAS SOBRE EL LENGUAJES Y ALGORITMOS. Definición de lenguajes mediante la forma de Backus-Naur (FBN). Descripción de algoritmos mediante pseudocódigo.

Russell, Stuart 1996 1996