Información General

• Profesor: Julio Waissman Vilanova

• Localización: Cubículo 1, edificio 3K-4

• Horario: Lunes a viernes de 11:00 a 12:00 hrs.

• Material de apoyo para el curso

• Lenguage de programación: Para el curso el lenguaje de programación utilizado es Python. Existen muchos y muy buenos tutoriales de Python en la red. Se asume que los alumnos del curso de Inteligencia Artificial tienen cierto nivel de competencias en programación, y que aprender un nuevo lenguaje no es un problema.

• Asesorías: Todas las asesorías individuales presenciales que requieran los alumnos son posibles y deseables. Solamente se les solicita acordar una cita con el profesor, con el fin de encontrar un horario conveniente para ambos.

• Bibliografía: Inteligencia Artificial Un Enfoque Moderno, 2 ed., Stuart Russell y Peter Norvig (Pearson Educación). De preferencia usar la   3er edicion en inglés, la segunda edición es correcta y se encuentra en la biblioteca. Evitar la primera edicion, ya que la traducción es pésima. A lo largo del curso se iran   agregando referencias a material disponible en la Web con bibliografía y tutoriales actualizados e interactivos.

Contenido de la materia

El temario del curso se encuentra aquí y puede resumirse como:

1. Introducción a la IA
2. Agentes racionales
3. Búsquedas locales
4. Satisfacción de restricciones
5. Búsquedas informadas
6. Búsquedas con adversario
7. Representación del conocimiento en redes bayesianas
8. Aprendizaje automático
9. Toma de decisión bajo incertidumbre

Calificación

La calificación del curso se realiza de la siguiente manera:

1. Exámenes rápidos (20%)
2. Examen intermedio (20%)
3. Examen final (30%)
4. Tareas (30%)

Para aprobar el curso es necesario tener una calificación mayor o igual a 60 en las tareas. Las tareas se califican con el promedio del 80% (redondeado) de las mejores tareas presentadas por un alumno. Una tarea entregada fuera del plazo de entrega no tiene calificación.