Objetivos
Conocer todas las nociones y características de las IA y su aplicación directa en algoritmos.
Dirigido a
Cualquiera que desee:
- Conocer la diferencia entre Inteligencia Artificial y programa informático.
- Repasar varios acontecimientos históricos que marcaron los inicios de la hoy conocida como Inteligencia Artificial.
- Conocer diferentes autores, sus proyectos y la importancia histórica de sus trabajos científicos.
- Entender cómo funciona una IA y de qué forma aprende imitando el comportamiento humano.
- Conocer las características que tienen en común todas las Inteligencias Artificiales.
- Comprender cuales son los retos principales que traen estas características.
- Aprender los símbolos, y su relación con los métodos y técnicas empleados en la Inteligencia Artificial.
- Entender la programación lógica y como se forman sus expresiones básicas.
- Conocer los sistemas expertos y su importancia como antecedentesde otros sistemas de IA actuales.
- Conocer dos de los lenguajes empleados en la construcción desistemas expertos y la lógica proposicional: LISP y PROLOG.
- Comprender las diferencias y similitudes entre la lógica proposicional y la lógica de predicados, así como otros modelos de lógica.
- Dominar los elementos, conectores y fórmulas bien formadas de la lógica proposicional.
- Aprender los conceptos y componentes de la lógica de predicados de primer orden, incluyendo el alfabeto, las oraciones del lenguaje de primer orden, la semántica y la interpretación.
- Comprender los sistemas deductivos y su objetivo, así como el sistema de Hilbert y las reglas de inferencia.
- Desarrollar habilidades en la aplicación de la lógica deductiva y en la construcción de demostraciones.
- Comprender la importancia de la lógica en diversas áreas, incluyendo la filosofía, la informática y las ciencias formales.
- Aplicar los conocimientos adquiridos en la resolución de problemas y situaciones concretas.
- Comprender los fundamentos teóricos de los algoritmos de aprendizaje automático supervisado y no supervisado, así como sus fortalezas y debilidades en diferentes situaciones y escenarios.
- Aprender cómo implementar y aplicar redes neuronales artificiales, árboles de decisión, algoritmos de clasificación y algoritmos de regresión para resolver problemas de clasificación y predicción.
- Familiarizarse con los conceptos de aprendizaje por refuerzo, algoritmos genéticos, algoritmos de clustering y reducción de dimensionalidad, y aprender cómo aplicarlos en diferentes
situaciones, como en robótica o en la toma de decisiones en tiempo real.
- Comprender los algoritmos de procesamiento de imágenes y voz, como la reducción de ruido en imágenes, análisis de sentimientos, detección de objetos en imágenes y reconocimiento de voz, y aprender a aplicarlos en diferentes situaciones.
- Aprender a aplicar algoritmos de procesamiento del lenguaje natural y predicción, como el procesamiento del lenguaje natural y la predicción de series temporales, y aprender a optimizar las redes neuronales para mejorar su rendimiento.
- Comprender qué son los algoritmos y su importancia para los negocios.
- Conocer ejemplos de algoritmos utilizados en el mundo empresarial.
- Aprender cómo los algoritmos pueden mejorar la eficiencia y productividad en los negocios.
- Identificar los desafíos de la implementación de algoritmos en los negocios y cómo superarlos.
- Conocer los beneficios y desafíos de la geolocalización en el ámbito empresarial.
- Explorar las tendencias y perspectivas futuras de la geolocalización en el mundo empresarial y cómo aprovecharlas para mejorar el rendimiento empresarial.
- Comprender la definición de sistemas basados en conocimiento y las diferencias entre estos y los sistemas expertos.
- Conocer ejemplos de aplicaciones de sistemas basados en conocimiento en distintos campos, como la medicina, la gestión empresarial, la robótica y la educación.
- Identificar las ventajas y desventajas de los sistemas basados en conocimiento.
- Aprender acerca de los diferentes tipos de conocimiento (declarativo, procedimental y heurístico) y los métodos de representación del conocimiento (reglas, marcos, redes semánticas, ontologías, entre otros).
- Conocer los procesos y herramientas para adquirir y validar conocimiento, así como los métodos para transferir conocimiento de sistemas existentes a nuevos sistemas.
- Comprender los conceptos fundamentales de los motores de inferencia y su función en la Inteligencia Artificial.
- Identificar las ventajas y desventajas de los motores de inferencia en la Inteligencia Artificial.
- Conocer los diferentes tipos y modelos de inferencia utilizados en la Inteligencia Artificial y sus diferencias.
- Comprender los modelos de inferencia específicos, como los modelos basados en reglas, probabilísticos, basados en redes neuronales y lógica difusa.
- Analizar las aplicaciones actuales y las tendencias en el desarrollo de los motores de inferencia, así como los desafíos y el futuro de esta tecnología en la Inteligencia Artificial.
- Identificar patrones en diferentes tipos de datos y en diferentes áreas de la Inteligencia Artificial, desarrollando habilidades críticas para analizar y comprender problemas complejos.
- Proporcionar conocimientos fundamentales sobre técnicas de aprendizaje automático, incluyendo tanto enfoques supervisados como no supervisados, para detectar patrones y construir modelos predictivos.
- Interpretar los resultados obtenidos de los modelos de aprendizaje automático, comprendiendo cómo se detectan patrones y cómo se aplican estos patrones en la toma de decisiones.
- Resolver problemas complejos en una variedad de campos de la Inteligencia Artificial.
- Desarrollar aplicaciones prácticas de Inteligencia Artificial que utilicen patrones, construyendo soluciones a problemas reales y contribuyendo al desarrollo de la tecnología de la Inteligencia
Artificial.
- Comprender la importancia de la ética y la responsabilidad en el desarrollo y aplicación de la Inteligencia Artificial y los algoritmos.
- Adquirir conocimientos y habilidades técnicas necesarias para diseñar, desarrollar y evaluar sistemas de Inteligencia Artificial y algoritmos de manera ética y responsable.
- Desarrollar habilidades para identificar y mitigar sesgos y discriminación en los sistemas de Inteligencia Artificial y algoritmos.
- Ser capaz de evaluar los sistemas y aplicaciones para asegurar que cumplan con los estándares éticos y legales.
- Evaluar el impacto de la Inteligencia Artificial y los algoritmos en diferentes sectores, como el empleo, la educación, la atención médica, la agricultura, la energía y el medio ambiente.
Salidas Profesionales
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