UNAM - Introducción a la inteligencia artificial

Descripción

Conoce los fundamentos teóricos y prácticos de la IA, desde matemáticas básicas hasta algoritmos de búsqueda y aprendizaje.

Incluye módulos de razonamiento, representación del conocimiento, aprendizaje supervisado/no supervisado y redes neuronales.

Se abordan impactos y consideraciones éticas de la IA.

• Álgebra lineal, probabilidad y lógica
• Búsqueda, heurísticas y juegos
• Aprendizaje automático y redes neuronales
• Ética y sociedad en IA

CURSO 1: Fundamentos de IA
• Historia, aplicaciones y problemas de IA
• Representación del conocimiento

CURSO 2: Matemáticas para IA
• Álgebra lineal y probabilidad
• Optimización básica

CURSO 3: Búsqueda y razonamiento
• Búsqueda informada/no informada
• Juegos y agentes

CURSO 4: Aprendizaje automático
• Supervisado, no supervisado y evaluación
• Sobreajuste, regularización y métricas

CURSO 5: Redes neuronales
• Perceptrón y redes multicapa
• Entrenamiento y generalización

CURSO 6: Ética y sociedad
• Impactos sociales y principios éticos
• Sesgos y explicabilidad (visión general)

CURSO 7: Laboratorios de IA
• Implementaciones y prácticas guiadas

CURSO 8: Proyecto final de IA
• Integración de técnicas y presentación