Introducción a la Inteligencia Artificial y los Algoritmos (IFCT0141)

Recorrido por la historia de la inteligencia artificial: su evolución desde los inicios, los hitos clave del campo, el concepto y las disciplinas que lo componen, y el impacto de la IA en la sociedad actual.

Qué puede y qué no puede hacer la IA: diferencias entre IA débil y fuerte, capacidades de aprendizaje, razonamiento y reconocimiento, barreras técnicas actuales y desafíos éticos y sociales.

Las dos vías de trabajo de la IA: el uso de símbolos para representar conocimiento y su relación con la lógica, y los métodos numéricos, estadísticos y de álgebra lineal que sostienen los algoritmos.

Aparato matemático aplicado: fórmulas para optimizar algoritmos y resolver problemas complejos, y funciones empleadas en el entrenamiento y el ajuste de los modelos.

Diseño de algoritmos: principios básicos, algoritmos de clasificación y regresión, y métodos y técnicas avanzadas para mejorar su eficiencia.

Los algoritmos llevados al negocio a través de un caso concreto: la geolocalización, con la mejora de la precisión en mapas y ubicaciones y su aplicación al comercio electrónico y otros sectores.

Sistemas basados en conocimiento: representación del conocimiento dentro del sistema, sistemas expertos y bases de conocimiento, y desarrollo de sistemas que deciden a partir de datos previos.

Motores de inferencia: diseño de sistemas que razonan mediante inferencias lógicas, su integración con bases de conocimiento y su aplicación al diagnóstico y la resolución de problemas.

Reconocimiento de patrones: técnicas de aprendizaje automático para detectarlos en imágenes, texto y otros datos, y optimización de los modelos predictivos que se apoyan en ellos.

Reglas y restricciones: desarrollo de algoritmos que incorporan reglas lógicas y de negocio, y establecimiento de restricciones en el proceso de toma de decisiones.