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Bienvenido a la página de Inteligencia
Artificial II (CI-5438). Aquí se publicará
toda la información del curso.
Noticias:
19/09/2011:
- La página en aula virtual del curso es
https://asignaturas.usb.ve/osmosis/dokeos/CI5438/ .
Esta inscripción es obligatoria, ya que los anuncios se
harán por esta página.
Recuerden inscribirse con un correo que revisen diariamente.
- Las clases de teoría serán en MYS 015
(laboratorio de BD, al lado de sala E, MYS PB).
- En la clase del 21/09/2011 discutiremos un artículo
introductorio al aprendizaje de máquinas. Este
artículo, que deben leer,
está aqui
Horarios:
Teoría:
Lunes: 7-8 MYS 015
Miercoles: 7-8 MYS 015
Práctica: Martes: 7-8
Consulta: por definir
Bibliografía:
- Russel, S. y Norvig, P.: Artificial Intelligence: A Modern
Approach. Prentice Hall, 1995.
- Mitchell, T.: Machine Learning. MacGraw-Hill, 1997
Cronograma
| semana |
teoría 1 |
teoría 2 |
práctica |
| 1 |
Presentación del curso
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Clase 1 :
RN 18.1-18.2
Leer artículo
de Mitchell
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Práctica
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| 2 |
Clase 2 :
Introduccion al Aprendizaje
Michell: Cap 1.
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Clase 3 :
Agentes
RN: cap. 2
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| 3 |
Clase 4 :
A´rboles de decisión.
RN: cap 18.3
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Clase 5 :
A´rboles de decisión.
RN: cap 18.3. MIT: cap 3.
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| 4 |
Redes Neurales
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Clase 6 :
Redes Neurales
RN: 20.5
Mitchell Cap. 4
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| 5 |
Clase 7 :
Redes Neurales
Mitchell Cap. 4
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Redes Neurales
RN: 20.5
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| 6 |
Clase 8 :
Algoritmos Evolutivos
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Clase 9
Algoritmos Genéticos
Clase 9.b (complemento cap
9. Mitchell):
GABIL
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| 7 |
Exposiciones
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Exposiciones
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| 8 |
SVMs
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SVMs
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| 9 |
Clase 10 :
Incertidumbre, probabilidades
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Clase 11 :
Independencia, Regla de Bayes
RN: 13.5-13.7
Redes Bayesianas
RN:14.1-14.3
Inferencia Exacta en Redes Bayesianas
RN:14.4-14.5
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| 10 |
Teoría de Utilidad
Redes de Decisión
RN:16.1-16.5
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Decisiones Secuenciales (MDPs)
RN:17.1
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| 11 |
Continuación Clase 12:
Alg. de Prog Dinámica.
RN:17.2-17.4
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Aprendizaje por reforzamiento
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| 12 |
Exposiciones
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Exposiciones
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Entrega Proyecto
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dirigir comentarios al webmaster
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