Objetivos:

Para comenzar a estudiar detenidamente los diferentes métodos inferenciales simbólicos se introduce en este capítulo el concepto de la computación simbólica y se diferencia de la computación conexionista, dos paradigmas que han alternado (y compaginado en menos casos) su importancia en la historia de la IA y se hace, inicialmente, así, con una introducción histórica muy relevante en cuanto que muestra la evolución, dependiente del estado de la ciencia, en unos años de definición de los dos paradigmas. El alumno aprenderá las ventajas y limitaciones que conlleva cada una de ellos, con el fin de que en la construcción de un sistema inteligente pueda escoger la que mejor se adecue al tipo de problema que desea abordar.

1.1 Introducción y perspectiva histórica de la IA y de los SBCs

1.2 Computación simbólica y computación conexionista.

Objetivos:

Se pretende que el alumno conozca en profundidad los principales paradigmas de representación convencionales, reglas, marcos y redes semánticas, y su uso inferencial. El alumno deberá conocer las ventajas y limitaciones que conllevan y bajo qué condiciones estos sistemas como herramientas para la resolución de problemas.

Se pretende que el alumno tenga una comprensión clara de los fundamentos de los métodos de razonamiento y no sólo de la forma en que se aplican. De este modo, si algún día el alumno va a construir un sistema experto real, estará capacitado para escoger o combinar e integrar diferentes modelos de representación e inferencia.

2.1 Sistemas de producción sobre reglas.

2.2 Métodos sobre redes asociativas: redes semánticas y marcos.

2.3 Integración de tipos de conocimiento y de métodos

Objetivos:

Se pretende que el alumno conozca en profundidad la tecnología del razonamiento basado en casos, su fundamento y su aplicación. Que se familiarice con su estructura y que conozca varios ejemplos de sistemas basados en casos.

También el alumno conocerá las ventajas e inconvenientes de estos sistemas, bajo que condiciones es adecuada su utilización, cuándo es mejor solución que un sistema experto convencional y en qué condiciones la compatibilidad con éstos mejora los resultados por separado.

3.1 La base de casos

3.2 Ejemplos de sistemas basados en casos

Objetivos

El objetivo de este capítulo es que el estudiante conozca el paradigma y los principales mecanismos de resolución de problemas de satisfacción de restricciones. Debe saber modelar pequeños problemas para su resolución con el apoyo de herramientas y lenguajes de formalización.

4.1 Conceptos básicos. Modelado de problemas.

4.2 Técnicas de CSP.

5.3 Extensiones.

Objetivos:

En este capítulo se pretende que el alumno obtenga una visión lo más realista posible del proceso de construcción de sistemas expertos en una primera aproximación y en particular de la etapa de modelado del conocimiento, como eje metodológico central en la construcción de SBCs. Se trata realmente de comprender la necesidad del modelado conceptual que permita plantearse el desarrollo de estos sistemas con técnicas de producción que cada vez tienen más puntos de encuentro con las utilizadas en la Ingeniería del Software.

Se pretende que el alumno sea capaz de identificar adecuadamente, un problema para determinar cuándo resulta posible, apropiado y justificado construir un sistema experto; que conozca las técnicas de elicitación del conocimiento mediante entrevistas con expertos humanos y que sea capaz de modelar ese conocimiento, recogiendo las ideas sintetizadas sobre la metodología CommonKADS.

La metodología propuesta en el desarrollo de los SBC requiere modelar la estructura que permite solucionar una tarea concreta (clasificación, diagnóstico, diseño, etc.) a partir de un conjunto de métodos específicos ya existentes (organizados en librerías de métodos). El planteamiento metodológico requiere una mayor abs­tracción con que pueden especificarse los problemas gracias a la utilización de herra­mientas que incorporan métodos específicos de solucionar problemas.

Tanto el modelado, el diseño y el uso o defini­ción de componentes reutilizables debe acelerar notablemente el desarrollo final del sistema con unas herramientas concretas.

Un objetivo derivado será que el alumno se sienta cómodo y pierda el posible reparo a utilizar herramientas para esta etapa de diseño del modelo de distinta naturaleza. Se pretende que, a través de los ejercicios propuestos, adquiera una cierta seguridad y destreza en su uso.

En definitiva, se desea constatar definitivamente que construir SBCs no consiste en codificar reglas de producción y construir representaciones del conocimiento especí­ficas, sino en un proceso de ensamblaje basado en la reutilización de componentes.

5.1. Fundamentos de la Ingeniería del Conocimiento (Características de los SBCs, evolución y aspectos metodológicos de su desarrollo)

5.2 Adquisición del conocimiento: Elicitación del conocimiento

5.3 Modelado Conceptual.

5.4 Reutilización de componentes. Ontologías.Tareas. Tipos de problemas. Verbos inferenciales. Estructuras para la resolución de tareas.

5.5 Construcción del modelo

5.6 Ejemplos en tareas de diagnóstico y planificación

Objetivos:

El objetivo fundamental de este tema es que el estudiante reconozca las diferentes lógicas que se estudian en este tema como herraientas para la representación del conocimiento y su uso inferencial. Para ello, se estudian diferentes variantes lógicas cada una con una especialización en áreas del conocimiento bien definidas. Se incide especialmente en las lógicas descriptivas y su implicación en la descripción formal de ontologías.

6.1 La representación del conocimiento y las lógicas modales. Familias lógicas: temporales, espaciales y de situaciones.

6.2. Lógicas descriptivas

6.3. Ontologías

6.4. Ingeniería Ontológica

6.5. Introducción a OWL.

6.6. Razonadores