Plan de estudio

1. Conceptos generales relativos a la IA;
2. Fundamentos e historia de IA, y
3. Aplicaciones y estado del arte de IA.

1. Definición de agentes inteligentes;
2. Arquitecturas y programas de agentes;
3. Agentes de búsqueda de soluciones;
4. Búsqueda sin información;
5. Problemas de búsqueda sin información, y
6. Búsqueda sin sensores.

Búsqueda con heurísticas

1. Funciones heurísticas y algoritmos voraces de búsqueda;
2. Algoritmo A*;
3. Búsquedas locales;
4. Temple simulado, y
5. Algoritmos genéticos.

1. Búsqueda de solución de juegos;
2. El algoritmo Minimax;
3. Poda Alfa-Beta, y
4. Juegos estocásticos.

1. Introducción a problemas de satisfacción de restricciones;
2. Problema criptoaritmético;
3. Bactracking;
4. Propagación de restricciones, y
5. Estructura de los problemas.

1. Agentes basados en conocimiento;
2. El mundo de Wumpus;
3. El agente lógico;
4. Reglas de inferencia;
5. Verificación de modelos e inferencia;
6. Prueba de teoremas y validación por resolución;
7. Conversión a FNC y algoritmo de resolución;
8. Encadenamiento hacia adelante y hacia atrás, y
9. Lógica de primer orden.

1. Representación del conocimiento en dominios inciertos;
2. Semántica de redes bayesianas;
3. Representación de distribuciones condicionales;
4. Inferencia exacta en redes bayesianas, y
5. Inferencia aproximada en redes bayesianas.