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¡Bienvenidos al curso de Inteligencia Artificial II del primer semestre del año 2002!
Luego de haber estudiado los conceptos fundamentales de los sistemas inteligentes (si aún no sabe lo que es IA, aquí hay una introducción), la forma de representación de problemas, los mecanismos de inferencia, y los algoritmos de búsqueda, en este curso se pretende abordar otras herramientas de la llamada computación flexible (softcomputing), inspiradas en mecanismos biológicos. Entre otros temas se abarcarán las redes neuronales artificiales, los algoritmos evolutivos y la lógica difusa. A continuación se presenta la organización del curso, con enlaces al material de apoyo de cada tema.
1 - Sustentación del Proyecto Final: Viernes 31, en el laboratorio, 7-9 am.
Semana |
Fecha |
Tema |
Recursos |
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1
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Ene. 29 - Feb. 1 | Presentación curso | Página del curso |
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Feb. 4 - 8 |
Lógica Difusa Sistemas de Inferencia Difusos (Control Difuso) |
Breve introducción al proceso de lógica difusa Breve curso de Lógica difusa y control difuso (Recomendado) Aplicaciones de Lógica Difusa. Asignación: Bajar PDF. Implementar alguno de los ejemplos Diapositivas sobre Lógica de la Ambigüedad (material de clase por SergioA) |
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3
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Feb. 11 - 15 |
Taller sobre diseño de Controladores Difusos Introducción a los Sistemas Neuronales Neurona Biológica y Artificial |
Intro a RNA (Ing. Electrónica)Asignación:
Ver Información, Introducción, Características y
Aplicaciones Un tutorial de RNA (medio didáctico) Diapositivas sobre Introducción a RNA (material de clase por SergioA: primera parte, segunda parte, tercera parte) |
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4
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Feb. 18 - 22 |
Perceptrón Simple Tareas de clasificación |
Un applet en Java del perceptrón simple (C'est Francais, s'il vous plait).O en español si prefieren. |
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Feb. 25 - Mar. 1 |
Perceptrón multicapa Aprendizaje por retropropagación Simulación de perceptrones |
El algoritmo de retropropagación Presentación en PDF sobre el algoritmo de retropropagación Derivación del algoritmo de retropropagación Una explicación detallada del BackProp (A mitad de página, porque al principio es introduccion a RNA) Herramientas de software para RNA (MatLab, Java, C++) El libro de documentación del Neural Network Toolbox de Matlab Una introducción acerca de NETS Un tutorial sobre NETS El NETS propiamente dicho (simplemente bajenlo y lo descomprimen en un directorio c:\NETS . Desde allí pueden ejecutar el programa NETS.EXE) Diapositivas sobre Perceptrón Multicapa (material de clase por SergioA) |
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6
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Mar. 4 - 8 |
Taller sobre diseño de RNA Sistemas NeuroDifusos |
Algunas herramientas de software de RNA Artículo sobre implementación del Backprop en arquitectura paralela hipercubo Artículo sobre implementación en hardware de Backprop utilizando FPGAs Para los inquietos que quieran ir profundizando en Sistemas NeuroDifusos |
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7
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Mar. 11 - 15 |
Sistemas NeuroDifusos Arquitecturas y aprendizaje |
Introducción a Sistemas NeuroDifusos Datos interesantes sobre la Lógica Difusa Listado de artículos interesantes para bajar sobre sistemas neuro-difusos Glosario de términos de Computación NeuroDifusa Mapa de Kohonen tridimensional(en Java) |
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8
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Mar. 18 - 22 | Topologías y aplicaciones (Exposiciones) | |
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9
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Abr. 1 - 5 | Topologías y aplicaciones (Exposiciones) | |
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10
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Abr. 8 - 12 | Computación celular | |
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11
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Abr. 15 - 19 |
Computación Evolutiva Algoritmos Genéticos |
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12
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Abr. 22 - 26 |
Implementación de AG Taller sobre diseño de AG |
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13
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Abr. 29 - May 3 |
Sistemas Clasificadores Programación Genética |
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14
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May. 6 - 10 |
Vida Artificial Animales artificiales Aprendizaje por refuerzo |
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15
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May. 13 - 17 | Computación con ADN | Diapositivas sobre computación con ADN (material de clase por SergioA) |
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16
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May. 20 - 24 | Asesorías proyecto de curso | Variedad de enlaces en IA (De todo encuentran aquí) |
A continuación algunas direcciones donde pueden profundizar acerca del tema de los siguientes grupos:Controlador de temperatura Neurodifuso (implementación)
Ensayo científico
Por parejas, consultar artíclos científicos sobre Vida Artificial, Aprendizaje Maquinal, Animales Artificiales, Agentes o Robots Autónomos, leerlos y redactar un ensayo con un formato similar al de los artículos escogidos. Esperen más información...
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