| Semana |
Día I: Lunes 5-6, AUL-017 |
Día II: Miércoles 5-6, AUL-017 |
Día III: Viernes 5-6, AUL-017 |
| I |
06/04: Presentación del curso. ¿Qué es la Inteligencia Artificial?
Modelo de espacio de estados. |
08/04: Representaciión. Árboles de búsqueda. |
10/04: Tipos de búsqueda: árbol vs. grafo. |
| II |
13/04: No hay clases. |
15/04: No hay clases. |
17/04: No hay clases. |
| III |
20/04: Breadth-first search. Uniform/cost search. Depth-first iterative deepening.
Depth-first uniform-cost search. |
22/04: Estructura de datos para búsqueda. Heurísticas. |
24/04: Introducción a PSVN. Proyecto 1. |
| IV |
27/04: Greedy best-first search. Best-first search. A*. IDA*. |
29/04: Derivación de heurísticas. Bases de datos de patrones. |
01/05: Feriado. |
| V |
04/05: Hill climbing. Enforced hill climbing. Branch and bound. Algoritmos de búsqueda con pesos. |
06/05: Completitud y optimalidad de A*. |
08/05: No hay clases. |
| VI |
11/05: No hay clases. |
13/05: No hay clases. |
15/05: No hay clases. Entrega Proyecto 1. |
| VII |
18/05: Descomposición de problemas. Grafos AND/OR. Criterios de costo. AO*. |
20/05: Problemas no determinísticos. Políticas, ejecuciones y soluciones. Algoritmos: AO* para problemas acíclicos, AO* basado en ejecuciones para soluciones fuertes, algoritmo para soluciones cíclicas fuertes. |
22/05: Árboles de juego. Valor del juego y variación principal. Algoritmos minimax, Negamax, αβ-pruning y Scout. |
| VIII |
25/05: Árboles de juego. Algoritmo Negascout. Proyecto 2. |
27/05: Planificación automática. STRIPS y SAS+. Heurísticas básicas: additive, max, y FF. Landmarks. Planners: FF y Fast Downward. |
29/05: Satisfacción de restricciones (CSP). Modelo. Espacio de búsqueda. Algoritmo básico de backtracking. Ordenamiento de variables y valores. |
| IX |
01/06: No hay clases. |
03/06: CSP. Propagación de restricciones. Forward checking. Consistencia de arco y superior. Consistencia fuerte. Treewidth y algoritmo paramétrico. Análisis de fallas. Backtracking no cronológico. |
05/06: SAT y SAT-CNF. CNF vs. DNF. 2-CNF. Forma clausal. Condicionamiento. Backtracking simple. Selección del branching literal. Backtracking con selección de literal y terminación. Unit propagation. DPLL. |
| X |
08/06 SAT. Análisis de fallas. Apredizaje de claúsulas. Backtracking no cronológico. Aplicación: Planning as SAT. Entrega Proyecto 2. |
10/06: Resolución proposicional. Sintáxis y semántica de LP. Regla de inferencia. Principio de refutación. Sintáxis y nociones de semántica de LPO. Forma clausal en LPO y algoritmo de transformación a forma clausal. |
12/06: Resolución en LPO. Forma clausal instanciada. Resolución instanciada. Principio de resolución en LPO. Unificación. Algoritmo de resolución. Estrategias. Semi-decidibilidad. Proyecto 3. |
| XI |
15/06: Sistemas de transición probabilísticos. MDPs. Soluciones. Probabilidad de alcanzar el objetivo y costo esperado. Ecuaciones recursivas y de Bellman. |
17/06: Cálculo de V* y Q*. Política greedy. Value Iteration. Políticas propias. Mejora de política propia subóptima. Policy iteration.
| 19/06: Entrega Proyecto 3. |
| XII |
22/06: Entrega Proyecto 3. |
24/06: Examen. |
26/06: Revisión. |