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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.

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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

Se recomienda que los estudiantes tengan instalado Matlab, ver la siguiente liga: https://www.youtube.com/watch?v=UNhysjbH4_s. Conocimiento básico de lenguajes de programación. Computadora con 8GB de RAM que pueda ejecutar el intérprete Matlab;

Requisitos

Cualquier persona con ganas de aprender nuevo conocimiento sobre los fundamentos de inteligencia artificial.

Perfil de ingreso

El estudiante debe mostrar interés por la investigación, debe ser propositivo y tener iniciativa. Además, se espera que se tengan habilidades en razonamiento lógico.

Perfil de egreso

Se tendrá el conocimiento y las habilidades para desarrollar aplicaciones básicas de inteligencia artificial. El estudiante podrá aplicar los conceptos aprendidos a la solución de problemas de búsqueda, clasificación y optimización en diferentes áreas. Además, gracias al conocimiento básico aprendido, los estudiantes tendrán las bases para comprender conceptos más avanzados como aprendizaje profundo.

Obtén certificados oficiales

  • Desarrollo de talento 2022

  • Desarrollo de talento 2022

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

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.