En este curso lograrás familiarizarte con los principios filosóficos y algorítmicos de las técnicas más populares de inteligencia artificial.
El curso está estructurado como un compendio de algoritmos organizados por el área de inteligencia artificial a la cual pertenecen.
Las áreas que trataremos son: Knowledge Based AI, Search Algorithms, Machine Learning.
Cada unidad consiste en una introducción al objetivo del algoritmo, una descripción de su operación, y ejemplos de aplicación.
Tendrás la oportunidad de poner en práctica lo aprendido empleando librerías populares de inteligencia artificial como https://scikit-learn.org y http://gym.openai.com.
Syllabus
1. Introducción
Descripción de la Inteligencia Artificial
Historia de la Inteligencia Artificial
Distinción entre temas que rodean la Inteligencia Artificial
Aplicaciones
Iniciación a librerías de Inteligencia Artificial
2. Algoritmos tradicionales de Inteligencia Artificial
Inteligencia Artificial basada en el conocimiento
Algoritmos de búsqueda
Algoritmos para jugar juegos
3. Machine learning: Aprendizaje supervisado
Introducción al aprendizaje supervisado
Predicción
Clasificación
Introducción a las redes neurales
4. Machine learning: Aprendizaje no supervisado y reforzado
Aprendizaje no supervisado
Algoritmos de agrupamiento
Reducción de dimensionalidad
Reforzado
Procesos de decisión de Markov con espacios de estados finitos
4 weeks long, 4-5 hours a week
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