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Asignatura: Comunicación
ucontinental.edu.pe
Sílabo de Ingeniería del Conocimiento
I. Datos Generales
Código A0249
Carácter Obligatorio
Créditos 3
Periodo Académico 2017
Prerrequisito Proyectos de software
Horas Teóricas: 2 Prácticas: 2
II. Sumilla de la Asignatura
La asignatura corresponde al área de estudios de especialidad, es de naturaleza teórico
práctica. Tiene como propósito desarrollar en el estudiante la capacidad de desarrollar
sistemas y aplicaciones de la inteligencia artificial incorporando al conocimiento de
aprendizaje, evolución y de gestión, demostrando responsabilidad y colaboración.
La asignatura contiene: Fundamentos de la inteligencia artificial. Sistemas basados en el
conocimiento. Ingeniería del conocimiento. Lógica y razonamiento automatizado.
Representación del conocimiento mediante reglas de producción. Representación
estructurada del conocimiento. Tratamiento de la incertidumbre. Técnicas de búsqueda.
Sistemas expertos. Arquitecturas. Sistemas basados en reglas.
III. Competencia
Representa y aplica de manera estructurada el conocimiento, así como desarrolla sistemas
y aplicaciones de la Inteligencia Artificial incorporando al conocimiento de aprendizaje,
evolución y de gestión, demostrando responsabilidad y colaboración.
Asignatura: Comunicación
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IV. Organización de los Aprendizajes
Unidad Conocimientos Procedimientos Actitudes
I
Fundamentos de la inteligencia artificial. Aplica algoritmos ciegos e inteligentes de búsqueda.
Perseverante en sus
tareas hasta lograr
los resultados
previstos.
Demuestra interés
en el curso y se
muestra
colaborativo con
sus demás
compañeros
Representación del conocimiento. Base de conocimiento. Lógica y
razonamiento automatizado.
Representa el conocimiento mediante lógica de
predicados y empleando software lógico inteligente.
Lógica difusa. Resuelve problemas de optimización mediante lógica
difusa.
II
Sistemas basados en el conocimiento. Sistemas expertos.
Arquitecturas. Sistemas basados en reglas.
Analiza y desarrolla Sistemas expertos de
encadenamiento hacia atrás.
Metodología del CommonKADS. Diseño de la red de inferencias de
conocimiento.
Analiza y desarrolla sistemas expertos de
encadenamiento hacia adelante.
Diseño de árbol de inferencia del conocimiento. Analiza y desarrolla sistemas expertos de interfaz web
Evaluación Parcial
III
Ingeniería del conocimiento de aprendizaje: Aprendizaje de sistemas.
Redes neuronales artificiales: neuronas, pesos y arquitecturas.
Metodología de desarrollo.
Diseña y desarrolla un sistema de redes neuronales
artificiales. Identifica arquitecturas de RNA. Técnicas y
aplicaciones. Validación de sistemas en redes neuronales. Perseverante en sus
tareas hasta lograr
los resultados
previstos.
Demuestra interés
en el curso y se
muestra
colaborativo con
sus demás
compañeros
Arquitectura perceptrón: Técnicas de obtención de conocimiento,
modelado e interpretación de código fuente de programación.
Diseña y desarrolla red neuronal artificial basada en
arquitectura Perceptrón.
IV
Ingeniería del conocimiento evolutivo: Algoritmos genéticos
artificiales. Población, cruce y mutación.
Analiza y aplica las fases del algoritmo genético en
problemas de optimización matemática.
Codificación del algoritmo genético en lenguaje de programación. Codifica en lenguaje de programación los principios del
algoritmo genético para funciones univariables.
Gestión del conocimiento: Factores determinantes, análisis y mapas.
Ciudad del conocimiento. Parques tecnológicos. Business
Intelligence.
Codifica en lenguaje de programación los principios del
algoritmo genético para funciones multivariables.
Evaluación Final
Asignatura: Comunicación
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V. Estrategias Metodológicas
El proceso de aprendizaje consiste en el desarrollo teórico de los conceptos básicos y estrategias
adecuadas para resolver problemas mediante shells de Inteligencia Artificial, utilizando la
metodología de los sistemas blandos, con los procedimientos de observación, comparación y
aplicación de técnicas expositivas dialogadas, trabajos en grupo e individuales, haciendo uso
del texto universitario, incidiendo en la investigación.
VI. Sistema de Evaluación
Rubros Instrumentos Peso
Evaluación Diagnóstica Prueba de desarrollo
Consolidado 1
Prueba de desarrollo.
Rúbrica para evaluar un informe de
trabajo.
Lista de cotejo de evaluación de trabajos
prácticos de laboratorio.
20%
Evaluación Parcial Prueba mixta 20%
Consolidado 2
Prueba de desarrollo.
Rúbrica para evaluar un informe de
trabajo.
Lista de cotejo de evaluación de trabajos
prácticos de laboratorio.
20%
Evaluación Final Prueba mixta 40%
Evaluación de recuperación (*) Prueba mixta
(*) Reemplaza la nota más baja obtenida en los rubros anteriores
Fórmula para obtener el promedio:
PF = C1 (20%) + EP (20%) + C2 (20%) + EF (40%)
VII. Bibliografía
7.1 Básica
Gómez Pérez, A., Fernández López, M. y Corcho, O. (2003). Ontological engineering.
Springer-Verlag.
Stefik, M. (1995). Introduction to knowledge systems. Morgan Kaufmann.
Martín Del Brío, B. y Sanz Molina, A. (2002). Redes neuronales y sistemas difusos.
Alfaomega.
Russell, S. y Norving, M. (2004). Inteligencia artificial (2ª Ed.). Pearson Educación.
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7.2 Complementaria
Jain, R., Abraham, A., Faucher, C. y Zwaag, B. (2003). Innovations in knowledge
engineering. Advanced Knowledge International Pty Ltd.
Nilsson, N. (2001). Inteligencia artificial. McGraw Hill.
Schreiber, A., Akkermans, H., Anjewierden, A., De Hoog, R., Shadbolt, N., Van de
Velde, W. and Wielinga, B. (1999). Engineering and managing knowledge. The
commonKADS methodology. Massachusetts: The MIT Press.
Viñuela Isasi, P. y Galván, I. M. (2004). Redes de neuronas artificiales: Un enfoque
práctico. Pearson Educación.
7.3 Recursos Digitales
Tolón Becerra, A. y Xavier, L. B. (2010). Use of knowledge model for neo-endogenous
governance in rural areas: Construction of knowledge based systems in the spanish
rural comarcas /Uso del modelo de conocimiento para la gobernanza
neoendógena en los espacios rurales: Elaboración de sistemas basados en
conocimiento en las comarcas rurales españolas. Observatorio Medioambiental, 13,
65-83. Recuperado de
http://search.proquest.com/docview/853504331?accountid=146219
Parisi, A.F., Parisi, F. y Guerrero, J.L. (2003). Modelos predictivos de redes neuronales
en índices Bursátiles. El Trimestre Económico, 70(280), 721-744. Recuperado de
http://search.proquest.com/docview/220868884?accountid=146219
Millán, F.R., Roa, V. y Tapia, M.S. (2001). Modelado matemático de isotermas de
adsorción de humedad en alimentos usando redes neuronales
artificiales. Interciencia, 26(5), 190-194. Recuperado de
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González, A. d. J., Joaquí, C.Z. y Collazos, C. A. (2009). Karagabi kmmodel: Modelo
de referencia para la introducción de iniciativas de gestión del conocimiento en
organizaciones basadas en conocimiento/ Karagabi kmmodel: Reference model for
the introduction of knowledge management initiatives in knowledge based
organizations. Ingeniare: Revista Chilena De Ingeniería, 17(2), 223-235. Recuperado
de http://search.proquest.com/docview/203605354?accountid=146219
Martínez Torres, M. d. R., Palacios Florencio, B., Toral Marín, S.L. y Barrero García, F.J.
(2011). Aplicación de algoritmos genéticos a la identificación de la estructura de
enlaces en portales web/Applying genetic algorithms for the identification of
websites’ structure. Revista Española de Documentación Científica, 34(2), 232-252.
Recuperado de
http://search.proquest.com/docview/871040252?accountid=146219
2017.