Künstliche Intelligenz 2018 I Hugo Vega UNMSM Fakultät für Systeme und Informatik Künstliche Intelligenz

Introducción
Künstliche Intelligenz ist ein Bereich der Informatik, dessen Ziel es ist, die praktischen und theoretischen Grundlagen für die Entwicklung von Computersystemen zu entwickeln, die intelligente Eigenschaften aufweisen und die im Allgemeinen unlösbaren Problemen entsprechen. Viele Probleme, die in der Industrie auftreten, Dienstleistungen und Unterhaltung entsprechen intelligenten Problemen, und deren Lösung in Organisationen immer unverzichtbarer wird aufgrund der zunehmend steigenden Wettbewerbsanforderungen.
Zu den verschiedenen Arten intelligenter Systeme gehören Mensch-Maschine-Spiele, wissensbasierte Systeme, Optimierungs- und Machine-Learning-Systeme.
Im vorliegenden Kurs, wird eine Einführung in die künstliche Intelligenz und ihre Anwendungen in Industrie, Dienstleistungen und Unterhaltung gegeben, und es wird gezeigt, wie auf künstlicher Intelligenz basierende Technologien Wert schaffen und Organisationen wettbewerbsfähiger machen können. Es werden auch ihre Anwendungen in der Softwaretechnik gezeigt.
Es wird vertieft auf das Design und die Implementierung von Mensch-Maschine-Spielen und wissensbasierten Systemen eingegangen.
Kursziele
Am Ende des Kurses wird der Schüler allgemeine Kenntnisse im Bereich der künstlichen Intelligenz erworben haben, Diseñará e implementará juegos de competición humano-máquina basados en inteligencia artificial y sistemas basados en el conocimiento, Haciendo uso de manera clara y precisa de la técnicas de búsqueda en un espacio de estado y de la metodología CommonKADS.
Unidades de aprendizaje
30 h/2-7
15 h/11-thirteen
10 h/14-15
Problemas de decisión, localización y optimización.
Descripción de algunos problemas NP-difícil.
Clase N°1
Máquina inteligente.
Aplicaciones en la industria y servicios (Robotik, planificación, gestión de desperdicios).
Turing-Test.
Clase N°2
three,4
Representación de problemas de juegos humano – máquina.
Clase N°3
Clase N°four
Arboles Binarios Lisp
Ejercicios de Recursividad
Laboratorio N°1
Laboratorio N°2
La imposibilidad de usar métodos de caminos mínimos.
Das Konzept der Blind- und Informierten Suchmethoden.
Der Zustandsbaum. Die Blinden Methoden: Breite, Tiefe, Nicht-deterministisch.
Klasse Nr. 5
Labor Nr. drei
6
Klasse basilisco de roko Nr. 6
Intelligentes System – Arduino
Intelligentes System (Archivos)
Labor Nr. vier
Algorithmus des menschlichen Spiels – máquina.
Strategien des Maschinen-Spiels: nicht deterministisch, Zuerst der Beste, Min-Max und beste Nutzendifferenz.
Min-Max- und Alpha-Beta-Algorithmus.
8
Taxonomie und Anwendungen von Expertensystemen.
Anforderungen für die Entwicklung von Expertensystemen und Vorteile der Nutzung von Expertensystemen.
Einige wissensbasierte Probleme.
Klasse Nr. acht
Labor Nr. 5
Lebenszyklus eines ES.
Klasse Nr. 9
Projektfortschritt
Labor Nr. 6
Übung in Prolog
Erstellung der Faktenbasis und Wissensbasis.
Strukturen der Wissensrepräsentation (Schlussfolgerungsregeln, Frames, Objekte, Ontologien, Metadaten, Thesaurus).
Klasse Nr. 10
Die Inferenzmaschine.
Abgleichtechniken, Der RETE-Algorithmus.
Techniken zur Konfliktlösung.
Laboratorium Nr. 8
Qualität eines Expertensystems.
Validierung intelligenter Systeme, Quantitative Validierungsmethoden.
Effizienz und Fehler von Expertensystemen. Überprüfung der Funktionalität des ES der 2. Arbeit.
Aufgaben: Übungen zur Qualität und Validierung von ES, Validierung des vorgeschlagenen Systems der 2. Arbeit.
Lösung der 3. Laborübung
Laboratorium Nr. 9
Expertensystem vs. maschinelles Lernen.
Lerntechniken und Entwicklungsphasen des maschinellen Lernens.
Anwendungen des maschinellen Lernens in Industrie und Dienstleistungen.
Das Problem der kombinatorischen Optimierung.
Conceptos de heurísticas y meta-heurísticas.
Algoritmos exactos vs algoritmos heurísticos.
Técnicas heurísticas y meta-heurísticas.
Laboratorio N°10
Presentación de trabajos computacionales
Los alumnos mostrarán sus habilidades en cuanto al desarrollo de sistemas expertos y sus aplicaciones en los sectores de la industria y servicio. Los alumnos presentarán un informe y un software program..
Articulo Proyecto Closing
Proyecto Last (Archivos)
Laboratorio N°eleven
sechzehn