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INTELIGENCIA
ARTIFICIAL

Descripción

¿Qué es la Inteligencia Artificial? ¿Cómo saber cuándo se puede o no aplicar la IA en la resolución de un problema? ¿Cuáles son y cómo funcionan las principales técnicas de IA? Este curso busca a dar respuesta a esta y otras preguntas.
Por otro lado, el curso no sólo está enfocado en los fundamentos teóricos de cada tema, sino también revisar y entender ejemplos que permiten formar las bases para poder hacer implementaciones particulares.

MODALIDAD

En Línea

(sesiones en vivo)

INICIO

21 de Agosto

(cupo limitado)

DURACIÓN

14 semanas

(2 horas por semana)

horario

Miércoles

6:30 pm a 8:30 pm

(hora de Cd. de México)

INVERSIÓN

$2,000 MXN

(incluye Diploma avalado por la Universidad Lux)

Plan de Estudios

  1. Introducción a la Inteligencia Artificial (IA).

  2. Fundamentos teóricos de los autómatas celulares.

  3. Aplicaciones de los autómatas celulares.

  4. Introducción a la resolución de problemas de optimización combinatoria con IA.

  5. Fundamentos teóricos de la programación evolutiva.

  6. Programación evolutiva en la práctica.

  7. Introducción al aprendizaje automático.

  8. Introducción a las redes neuronales artificiales.

  9. Redes neuronales artificiales avanzadas.

  10. Modelos de aprendizaje competitivo.

  11. Sistemas basados en conocimiento.

  12. Adquisición y representación del conocimiento.

  13. Fundamentos teóricos del procesamiento de lenguaje natural (PLN).

  14. Práctica del procesamiento de lenguaje natural (PLN).

Objetivos

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Conocer, entender y aplicar los conceptos básicos de IA y las técnicas de resolución de problemas más utilizados.

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Conocer y entender la teoría inherente a la IA.

Conocer y entender la técnica de resolución de problemas conocida como autómatas celulares.

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Conocer y entender la manera como la IA aborda los problemas de optimización combinatoria.

Conocer y entender los procesos de aprendizaje automático.

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Conocer y entender la técnica de resolución de problemas conocida como sistemas basados en conocimiento.

Conocer y entender las técnicas de procesamiento de lenguaje natural.

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Realizar implementaciones simples de modelos
de IA con Python.

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