mg. ing. miguel a. córdova solís · 2020. 7. 29. · unidad iv: algoritmos genéticos resultado...
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Presentación de la asignatura
Ingeniería del conocimientoMg. Ing. Miguel A. Córdova Solís
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Importancia de la asignatura
La presente asignatura es de especialidad y en la malla curricular pertenece al áreade Computer Science.
Es importante porque se desarrollan tópicos de la inteligencia artificial comoalgoritmos inteligentes, representación del conocimiento artificial, sistemasexpertos, lógica difusa, redes neuronales artificiales y algoritmos genéticos,relacionándolas con el desarrollo de aplicaciones de software inteligentes que sonsistemas capaz de recordar, procesar y aprender de manera autónoma, aplicandoen todas las disciplinas del saber.
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Resultado de aprendizaje
Los estudiantes representan y aplican de manera estructurada el conocimiento, asícomo desarrolla sistemas y aplicaciones de la Inteligencia Artificial incorporando alconocimiento de aprendizaje, evolución y de gestión, demostrando responsabilidady colaboración.
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Organización de aprendizajes
Unidad I Unidad II Unidad III Unidad IV
Inteligencia artificial y lógica
difusa
Sistemas expertos
Redes neuronales artificiales
Algoritmos genéticos
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Unidad I: Inteligencia artificial y lógica difusa
Resultado de aprendizaje:
Serás capaz de diferenciar algoritmos ciegos yheurísticos de búsqueda, representar elconocimiento mediante lógica de predicadosy empleando software lógico inteligente.
Contenidos:
Introducción a la inteligencia
artificial
Representación del conocimiento
Lógica difusa
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Unidad I: Inteligencia artificial y lógica difusaActividades:
Desarrolla ejercicios de búsqueda aplicando y proponiendo algoritmos y diferenciando entre los algoritmos ciegos y los heurísticos.
Desarrolla un sistema difuso para determinar el sueldo.
Producto:
Desarrolla un sistema inteligente que a partir de predicados y reglas sea capaz de inferir nuevos conocimientos, la cual será programado con el lenguaje del PROLOG y la metodología indicada en la Unidad I.
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Unidad II: Sistemas expertos
Resultado de aprendizaje:
Serás capaz de analizar y desarrollar sistemasexpertos de encadenamiento hacia atrás y sistemasexpertos de encadenamiento hacia adelante.
Contenidos:
Sistemas expertos con encadenamiento hacia
atrás
Sistemas expertos con encadenamiento hacia
adelante
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Unidad II: Sistemas expertosActividades:
Diseña y desarrolla un sistema experto para la detección precoz de la infección respiratoria aguda en niños de 2 meses a 4 años.
Diseña y desarrolla un sistema experto para identificar problemas técnicos en la wifi de una red.
Producto:
Desarrolla un sistema experto desde el diseño hasta las pruebas, siguiendo la metodología indicada en la Unidad II.
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Unidad III: Redes Neuronales Artificiales
Resultado de aprendizaje:
Serás capaz de diseñar, desarrollar y validar unsistema de redes neuronales artificiales, basado enarquitectura perceptrón multicapa.
Contenidos:
Redes neuronales artificiales
Arquitectura de redes neuronales
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Unidad III: Redes Neuronales Artificiales
Actividades:
Diseña y desarrolle un sistema basado en redes neuronales artificiales paradiagnóstico de fallas en automóviles.
Diseña y desarrolle un sistema basado en redes neuronales artificiales conarquitectura Perceptrón multicapa para el control de movimiento de un robot.
Producto:
Desarrolla un sistema basado en redes neuronales artificiales, desde el diseñohasta las pruebas, siguiendo la metodología indicada en la Unidad III.
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Unidad IV: Algoritmos genéticos
Resultado de aprendizaje:
Serás capaz de analizar y aplicar las fases delalgoritmo genético en problemas de optimizaciónmatemática y codifica mediante lenguaje deprogramación los procesos del algoritmogenético.
Contenidos:
Algoritmos genéticosCodificación de
algoritmos genéticos
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Unidad IV: Algoritmos genéticos
Actividades:
Desarrolla las fases de algoritmo genético para resolver problemas de optimización de producción multivariables.
Adapta el código en lenguaje C++ del algoritmo genético para resolver problemas de optimización de producción multivariables.
Producto:
Desarrolla un sistema basado en algoritmos genéticos, siguiendo los procesos de selección, cruce y mutación, indicado en la Unidad IV.
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Recursos educativos
Logro de la competencia
Silabo
Manual autoformativo
Video clases
Foros
Biblioteca virtual
Instaladores y Shell de desarrollo
Envío oportuno
productos académicos
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Recomendaciones finales
Revise el manual y los recursos por el aula virtual.
Participe de las video clases.
Pregunte al docente por el foro de consulta y novedades.
Envíe de manera oportuna, siguiendo las indicaciones de tus trabajos
Generemos una comunidad de aprendizaje.
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