A17. Búsqueda heurística avanzada
102481
2025-26
MÁSTER UNIVERSITARIO EN INVESTIGACIÓN EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL
4,5
OPTATIVA
Anual
Castellano
En esta materia se estudiarán distintos métodos de búsqueda heurística para la
resolución de problemas. Se verán estrategias basadas en el algoritmo A*,
estrategias de búsqueda para juegos y búsqueda en tiempo real.
Búsqueda con memoria acotada: DFBnB, IDA*, SMA*, RBFS
Arboles Y/O y búsqueda con adversarios (juegos).
Búsqueda en tiempo real.
Módulo 1: Introducción
Módulo 2: Búsqueda for fuerza bruta
Módulo 3: Búsqueda heurística A* (I)
Módulo 4: Búsqueda heurística A* (I)
Módulo 5: Búsqueda con memoria acotada
Módulo 6: Búsqueda heurística en tiempo real
Módulo 7: Búsqueda con adversario
Unidades
CG1 - Entender los conceptos, los métodos y las aplicaciones de la
inteligencia artificial.
CG2 - Evaluar nuevas herramientas computacionales y de gestión del
conocimiento en el ámbito de la Inteligencia Artificial.
CG3 - Gestionar de manera inteligente los datos, la información y su
representación.
CE1 - Utilizar los diferentes algoritmos de búsqueda basados en la gestión del
conocimiento que sean de aplicación en los problemas que surgen en el ámbito
de la Inteligencia Artificial.
CE5 - Analizar las fuentes documentales propias del ámbito de la investigación
en Inteligencia Artificial para poder determinar cuáles de ellas son
relevantes en la resolución de problemas concretos.
A1 - Sesiones presenciales virtuales (clases en vídeo): visionado
inicial del material audiovisual que constituye las lecciones de la
asignatura. Se asume 3 veces el tiempo real de vídeo, puesto que el estudiante
deberá parar, repetir, etc. algunas secuencias (10 horas, aproximadamente).
A2 - Trabajos individuales: realización de ejercicios, resolución de
problemas, realización de prácticas y/o trabajos/proyectos individuales (23
horas).
A3 - Trabajo autónomo: estudio del material básico, lecturas
complementarias y otros contenidos (62 horas).
A4 - Foros y chats: lanzamiento, lectura y contestación de cuestiones y
temas para la discusión general (10 horas).
A5 - Tutorías: consultas y resolución de dudas, aclaraciones, etc.
(7,5 horas).
Puede consultar en este enlace el Cronograma
de Carga de Trabajo.
E1 - Valoración de los cuestionarios de evaluación: los
estudiantes realizarán por cada unidad didáctica un cuestionario de evaluación
podrá constar de cuestiones, resolución de problemas y/o preguntas tipo test y
será objeto de puntuación en la nota final (peso en la nota final 20%).
E2 - Valoración de la participación en foros y chats: se
valorará el nivel de participación/debate de los estudiantes que contará para
la nota final (peso en la nota final 10%).
E3 - Valoración de los trabajos individuales: los estudiantes
realizarán por cada tema los trabajos finales (peso en la nota final 70%).
Para la convocatoria ordinaria, habrá 3 fechas de entrega de trabajos
final de curso. Los alumnos podrán entregar sus trabajos en cualquier momento,
pero sólo en estas fechas se recogerán y evaluarán los que se hayan entregado.
Habrá una convocatoria extraordinaria en todas las asignaturas.
Las actas de la convocatoria ordinaria se cerrarán en julio de 2025 y las de
la convocatoria extraordinaria en septiembre de 2025.
Todas las asignaturas estarán en la plataforma a disposición de los
estudiantes desde octubre hasta julio.
Nils J. Nilsson (2000) Inteligencia artificial: una nueva síntesis.
McGraw-Hill. ISBN 9788448128241
S. Russell y P. Norvig (2022) Artificial intelligence: a moden approach.
Prentice Hall (4th Ed). ISBN-13: 978-1-292-40113-3.
J. Pearl (1984). Heuristics: intelligent search strategies for computer
problem solving. Addisson-Wesley. ISBN:0-201-05594-5
M. Ginsberg (1993) Essentials of artificial intelligence. Morgan Kaufmann
S. Edelkamp, S. Schrödl (2012) Heuristic search. Theory and
applications. Morgan Kaufmann. ISBN: 978-0-12-372512-7.
Harabor, D., and Grastien, Al. (2011). Online graph pruning for
pathfinding on grid maps. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial
Intelligence, 25(1), 1114-1119. https://doi.org/10.1609/aaai.v25i1.7994
Este documento puede utilizarse como documentación de referencia de esta asignatura para la solicitud de reconocimiento de créditos en otros estudios. Para su plena validez debe estar sellado por la Secretaría de Estudiantes UIMP.
Descripción no definida
Anual
Créditos ECTS: 4,5
Mandow Andaluz, Lorenzo
DOCTOR INGENIERO EN INFORMÁTICA.
CATEDRÁTICO DE UNIVERSIDAD (CIENCIA DE LA COMPUTACIÓN E INTELIGENCIA ARTIFICIAL).
UNIVERSIDAD DE MÁLAGA.
Giráldez Crú, Jesús
Doctor en Informática.
Investigador Ramón y Cajal.
Universidad de Sevilla.