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Fundamentos de Inteligencia Artificial - PDT22 Verano
En el curso se discuten los fundamentos para el entendimiento y aplicación de herramientas básicas para inteligencia artificial. El curso comienza con la historia y definición de inteligencia artificial. Posteriormente, se discuten las estrategias tradicionales para la solución de problemas con inteligencia artificial. Después, se enseñan técnicas de clasificación y optimización. Al final, los estudiantes podrán resolver problemas reales en el área de la inteligencia artificial.
Inicia sesión para inscribirte Descargar información (PDF Flyer)Inicio
21/06/2022
Duración
6 semanas
Dedicación
5 horas por semana
Precio
Beca Microsoft Completa
Idioma
Español
Modalidad
Vía Teams
Horarios
-
Martes y Jueves 18:00-20:30
Inicia 21/06/2022
Prerequisitos
Requisitos
Perfil de ingreso
Perfil de egreso
Obtén certificados oficiales
Contenido del curso
Introducción a la inteligencia artificial
• El problema de la inteligencia. • Historia de la inteligencia artificial. • Definiciones de inteligencia artificial. • Suposiciones básicas. • La inteligencia artificial en la ciencia y en México. • El cuarto chino y la prueba de Turing.
Solución de problemas mediante búsquedas
• El espacio de problemas. • Características de los problemas. • Estrategias para resolver problemas. • Búsqueda primero a profundidad. • Búsqueda primero a lo ancho. • Búsqueda A*. • Heurísticas. • Búsqueda entre adversarios (juegos).
Clasificación
• Introducción al reconocimiento de patrones. • Aprendizaje supervisado y no supervisado. • El algoritmo del vecino más cercano. • Agrupación con k-medias.
Optimización
• Introducción a la optimización. • El problema de la mochila. • El problema del agente viajero.
Redes neuronales artificiales
• Introducción a las redes neuronales artificiales. • La neurona biológica vs la neurona artificial. • El perceptrón. • El perceptrón multicapa.
Instructor del curso

Dr. Osslan Osiris Vergara Villegas
El Dr Manuel Nandayapa recibió el grado de Ingeniero en Electrónica del Instituto Tecnológico de Tuxtla Gutierrez, Chiapas en 1997. El grado de maestría en mecatrónica del CENIDET, Morelos y el Grado de Doctor en ciencias ambientales y de energía de la Universidad Tecnológica de Nagaoka en Japón. Sus áreas de interés incluyen a la mecatrónica, el control, y las interfaces hápticas. El Dr. Nandayapa es profesor de tiempo completo de la Universidad Autónoma de Ciudad Juárez. Además, es miembro de la Sociedad de robótica y automatización de la IEEE.