DEPARTAMENTO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Asignatura: Introducción a la Inteligencia Artificial
 
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Índice de Problemas Resueltos de Inteligencia Artificial Aplicada: Búsqueda y Representación

PRESENTACIÓN

INTRODUCCIÓN
     Motivación y guía didáctica [1]
     Contexto [5]
     Modelar conocimiento como tarea fundamental en IA [6]
     Contenido [13]

CAPÍTULO 1. BÚSQUEDA SIN INFORMACIÓN DEL DOMINIO [19]
     1.1 Contexto previo [19]
1.1.1 ¿Por qué está aquí este capítulo? [19]
1.1.2 ¿Dónde hay conocimiento teórico del campo? [19]
1.1.3 ¿Qué conocimientos previos se suponen necesarios para comprender este capítulo? [19]
1.1.4 ¿Qué software de apoyo está disponible? [20]
     1.2 Contenido teórico [20]
1.2.1 Introducción [20]
1.2.2 Búsqueda en amplitud [20]
1.2.3 Búsqueda en profundidad [22]
1.2.4 Métodos derivados de los anteriores [24]
1.2.5 Búsqueda general en grafos [25]
     1.3 Problemas resueltos [27]
     1.4 Contexto adicional [38]
1.4.1 ¿Qué conocimientos nuevos se supone que debe haber aprendido el lector en este capítulo? [38]
1.4.2 Pistas de autoevaluación [38]

CAPÍTULO 2. BÚSQUEDA HEURÍSTICA [39]
     2.1 Contexto previo [39]
2.1.1 ¿Por qué está aquí este capítulo? [39]
2.1.2 ¿Dónde hay conocimiento teórico del campo? [39]
2.1.3 ¿Qué conocimientos previos se suponen necesarios para comprender este capítulo? [40]
2.1.4 ¿Qué software de apoyo está disponible? [40]
     2.2 Contenido teórico [40]
2.2.1 Introducción [40]
2.2.2 Una estrategia irrevocable: método del gradiente [40]
2.2.3 Estrategias de exploración de alternativas [41]
     2.2.3.1 Búsqueda "primero el mejor" [41]
     2.2.3.2 Búsqueda en haz [42]
     2.2.3.3 Algoritmo A* [42]
     2.2.3.4 Exploración de grafos Y/O [44]
2.2.4 Búsqueda con adversarios [48]
     2.2.4.1 Método MINIMAX [50]
     2.2.4.2 Método de poda a-b [52]
     2.3 Problemas resueltos [53]
     2.4 Contexto adicional [105]
2.4.1 ¿Qué conocimientos nuevos se supone que debe haber aprendido el lector en este capítulo? [105]
2.4.2 Pistas de autoevaluación [106]

CAPÍTULO 3. LÓGICA [107]
     3.1 Contexto previo [107]
3.1.1 ¿Por qué está aquí este capítulo? [107]
3.1.2 ¿Dónde hay conocimiento teórico del campo? [107]
3.1.3 ¿Qué conocimientos previos se suponen necesarios para comprender este capítulo? [108]
3.1.4 ¿Qué software de apoyo está disponible? [108]
     3.2 Contenido teórico [109]
3.2.1 Introducción [109]
3.2.2 Lógica de predicados con identidad [109]
3.2.3 Lógica modal [110]
3.2.4 Lógica difusa [113]
3.2.5 Lógicas no monótonas [119]
     3.3 Problemas resueltos [120]
     3.4 Contexto adicional [153]
3.4.1 ¿Qué conocimientos nuevos se supone que debe haber aprendido el lector en este capítulo? [153]
3.4.2 Pistas de autoevaluación [153]

CAPÍTULO 4. REGLAS [155]
     4.1 Contexto previo [155]
4.1.1 ¿Por qué está aquí este capítulo? [155]
4.1.2 ¿Dónde hay conocimiento teórico del campo? [155]
4.1.3 ¿Qué conocimientos previos se suponen necesarios para comprender este capítulo? [156]
4.1.4 ¿Qué software de apoyo está disponible? [156]
     4.2 Contenido teórico [157]
4.2.1 Introducción [157]
4.2.2 Inferencia [158]
4.2.3 Control del razonamiento o resolución de conflictos [159]
4.2.4 Apéndice 4.A: Algoritmo RETE [159]
4.2.5 Apéndice 4.B: Factores de certeza de MYCIN [166]
     4.3 Problemas resueltos [167]
     4.4 Contexto adicional [204]
4.4.1 ¿Qué conocimientos nuevos se supone que debe haber aprendido el lector en este capítulo? [204]
4.4.2 Pistas de autoevaluación [204]

CAPÍTULO 5. REDES ASOCIATIVAS [207]
     5.1 Contexto previo [207]
5.1.1 ¿Por qué está aquí este capítulo? [207]
5.1.2 ¿Dónde hay conocimiento teórico del campo? [207]
5.1.3 ¿Qué conocimientos previos se suponen necesarios para comprender este capítulo? [208]
5.1.4 ¿Qué software de apoyo está disponible? [208]
     5.2 Contenido teórico [208]
5.2.1 Introducción [208]
5.2.2 Redes relacionales [209]
     5.2.2.1 Modelo de memoria semántica de Quillian [209]
     5.2.2.2 Grafos de dependencia conceptual de Schank [211]
5.2.3 Redes proposicionales [213]
     5.2.3.1 Redes de Shapiro y grafos de Sowa [213]
5.2.4 Redes de clasificación [215]
5.2.5 Redes causales [215]
     5.2.5.1 Redes bayesianas [215]
     5.3 Problemas resueltos [218]
     5.4 Contexto adicional [244]
5.4.1 ¿Qué conocimientos nuevos se supone que debe haber aprendido el lector en este capítulo? [244]
5.4.2 Pistas de autoevaluación [244]

CAPÍTULO 6. MARCOS Y GUIONES [245]
     6.1 Contexto previo [245]
6.1.1 ¿Por qué está aquí este capítulo? [245]
6.1.2 ¿Dónde hay conocimiento teórico del campo? [245]
6.1.3 ¿Qué conocimientos previos se suponen necesarios para comprender este capítulo? [246]
6.1.4 ¿Qué software de apoyo está disponible? [246]
     6.2 Contenido teórico [247]
6.2.1 Marcos [247]
6.2.2 Guiones [251]
6.2.3 Apéndice 6.A: Ejemplo de un sistema completo: DIAVAL [253]
     6.3 Problemas resueltos [258]
     6.4 Contexto adicional [322]
6.4.1 ¿Qué conocimientos nuevos se supone que debe haber aprendido el lector en este capítulo? [322]
6.4.2 Pistas de autoevaluación [323]

CAPÍTULO 7. PERSPECTIVA INTEGRADA [325]
     7.1 Contexto previo [325]
7.1.1 ¿Por qué está aquí este capítulo? [325]
7.1.2 ¿Dónde hay conocimiento teórico del campo? [326]
7.1.3 ¿Qué conocimientos previos se suponen necesarios para comprender este capítulo? [327]
7.1.4 ¿Qué software de apoyo está disponible? [328]
     7.2 Motivación [329]
     7.3 Estructura y contenidos [331]
     7.4 Arquitecturas integradas [332]
     7.5 Esquema de una arquitectura [335]
7.5.1 Características estructurales [337]
7.5.2 Características funcionales [339]
     7.6 Ejemplo introductorio [346]
     7.7 Problemas asociados [353]
7.7.1 Apilar bloques [353]
     7.7.1.1 Representación [353]
     7.7.1.2 Inferencia [359]
7.7.2 Revisión del problema "apilar bloques" [363]
     7.7.2.1 ¿Qué pretende este problema? [363]
     7.7.2.2 ¿De qué tipo de problemas es representativo? [365]
     7.7.2.3 ¿Qué dificultades puede haber encontrado? [365]
7.7.3 Agenda personalizada: CAP [370]
     7.7.3.1 Planteamiento del problema [372]
     7.7.3.2 Elementos básicos [377]
     7.7.3.3 Duración de una reunión [383]
     7.7.3.4 Fecha de una reunión [388]
     7.7.3.5 Fecha de una reunión con aprendizaje [396]
     7.8 Contexto adicional [401]
7.8.1 ¿Qué conocimientos nuevos se supone que debe haber aprendido el lector en este capítulo? [401]
7.8.2 Pistas de autoevaluación [401]

REFERENCIAS [405]