CURSO DE POSTGRADO

[Cecilia Montoya]

CURSO DE POSTGRADO (proyecto FOMEC 313)
DEPARTAMENTO DE INFORMATICA
UNIVERSIDAD NACIONAL DE SAN LUIS
SAN LUIS - ARGENTINA

Por favor, les agradeceré la difusión y re-envío de este mail a personas
que puedan estar interesados en este curso.

- Curso: TRENDS IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE PLANNING

- Profesor: Dr. Hector Geffner (Obtuvo el título de Ph.D. Computer
Science en la
Universidad de
California, Estados Unidos y actualmente es Profesor Full en la
Universidad
Simón Bolivar, Caracas, Venezuela)

- Idioma: CASTELLANO
 
- Fecha: desde el 29 de mayo al 1 de junio del 2000

- Horario previsto: Lunes 29/05 : de 10 a 13 hs.
                              Martes 30/05: de 9 a 12 y de 17 a 20 hs.
                              Miercoles 31/05:  de 17 a 20 hs.
                              Jueves 1/06: de 9 a 12 hs.

- Lugar: Departamento de Informática - Universidad Nacional de San Luis

- Dirección: Ejército de los andes 950 -  Local 106 -  San Luis -
Argentina

- Información:  Para más información puede escribir a alguna de las
siguientes
direcciones:
                        Departamento de Informática: deptinf en unsl.edu.ar

                        Cecilia Montoya: cmontoya en unsl.edu.ar
 

1. Contenidos generales del curso:

Búsqueda Heurística:

        Modelos de espacio de estados, algoritmos de búsqueda
heurística, A*,
IDA*; Branch & Bound;
        Algoritmos Sub-óptimos. Heurísticas: de donde vienen ?. Bases de
datos
de Patrones, Mejoras. Aplicaciones

Planning: Planning como resolución de problemas general;

        Representando problemas de planning: Strips, ADL; PDDL
        Planning como Búsqueda Heurística: HSP, Graphplan
        Planning Secuencial vs. Paralelo
        Derivación Automática de  heurísticas admisibles para planning

Planning y Control:

        Planning con Información Incompleta: Conformant Planning
        Planning con Sensing: Contingent Planning
        Decision-theoretic Planning: Probabilidades y Costos
        Lenguajes, Modelos, y Algoritmos:
            - Procesos de Decisión Markovianos (MDPs) y  MDPs
Parcialmente
Observables (POMDPs)
            - Algoritmos de Búsqueda, Programación Dinámica, y
Programación
Dinámica  de Tiempo Real

Otros enfoques en Planning:

     Planning como SAT
     Planning como  Satisfacción de restricciones
     Planning como Comprobación del Modelo (Model Checking)

Desafíos:

    Manejar acciones con duraciones diferentes
    Manejar recursos
    Aplicaciones;  Planning + Scheduling
    Tendencias que surgen de la  AIPS2000 Planning Competition
 

2. Links y  Bibliografía:

 - ver papers en  mi pagina www.ldc.usb.ve/~hector
 - ver links en www.ldc.usb.ve/~hector/cursos/ai/pointers.html
 

3. Forma de Evaluación

La aprobación del curso consitirá en la realización de un proyecto de
trabajo
propuesto durante la semana de su dictado. Los objetivos y alcances de
este
proyecto serán acordes a los contenido y crédito horario total del
curso.