El curso de Introducción a la Inteligencia Artificial está diseñado para proporcionar a los participantes una comprensión sólida de los principios fundamentales que rigen esta disciplina. Con un enfoque teórico y aplicado, el curso cubre desde la diferencia entre un programa informático convencional y una IA, hasta los avances históricos y los autores que han definido el campo.
A lo largo del curso, los estudiantes aprenderán cómo una IA emula el comportamiento humano, conocerán los desafíos y las oportunidades que ofrece, y explorarán conceptos clave como las redes neuronales y el aprendizaje automático, tanto supervisado como no supervisado.
Se profundizará en sistemas expertos, lenguajes como LISP y PROLOG, y en la lógica proposicional, permitiendo a los estudiantes dominar los elementos básicos que forman la base de la IA moderna. Además, el curso abarca temas avanzados como el procesamiento de imágenes, el reconocimiento de voz, y las técnicas de minería de datos, proporcionando una visión completa de cómo las IAs pueden aplicarse en la vida real.
Con un total de 75 horas de formación online, el curso se imparte íntegramente en la plataforma aula.venteconsultoria.com, y está dirigido a aquellos que deseen adquirir una comprensión profunda de este campo en constante evolución.
Objetivos generales y específicos del curso de introducción a la inteligencia artificial
Objetivo General
Este curso tiene como objetivo principal desarrollar una comprensión integral de los fundamentos teóricos y aplicados de la Inteligencia Artificial (IA), proporcionando a los estudiantes una base sólida para comprender y aplicar los conceptos clave de este campo.
Objetivos Específicos
A lo largo del curso, los estudiantes tendrán la oportunidad de alcanzar los siguientes objetivos:
- Diferenciar entre Inteligencia Artificial y un programa informático convencional.
- Revisar los principales acontecimientos históricos que han dado forma a la IA moderna.
- Conocer a los autores clave, sus proyectos, y la importancia histórica de sus trabajos científicos en el desarrollo de la IA.
- Entender el funcionamiento de una IA y cómo esta aprende imitando el comportamiento humano.
- Identificar las características comunes de las diferentes inteligencias artificiales.
- Analizar los principales retos que presenta el desarrollo y la implementación de IA.
- Familiarizarse con los símbolos y técnicas utilizados en la programación de IA.
- Comprender la programación lógica y cómo se estructuran sus expresiones básicas.
- Conocer los sistemas expertos y su importancia como precursores de los sistemas de IA actuales.
- Aprender los lenguajes LISP y PROLOG, utilizados en la construcción de sistemas expertos y la lógica proposicional.
- Comprender las diferencias y similitudes entre la lógica proposicional y la lógica de predicados, junto con otros modelos de lógica.
- Dominar los elementos, conectores y fórmulas de la lógica proposicional.
- Aprender los conceptos y componentes de la lógica de predicados de primer orden, incluyendo el alfabeto, las oraciones, la semántica y la interpretación.
- Comprender los sistemas deductivos, su objetivo y cómo se relacionan con el sistema de Hilbert y las reglas de inferencia.
- Desarrollar habilidades en la aplicación de la lógica deductiva y la construcción de demostraciones lógicas.
- Reconocer la importancia de la lógica en diversas áreas como la filosofía, la informática y las ciencias formales.
- Aplicar los conocimientos adquiridos para resolver problemas y situaciones concretas mediante la lógica.
- Comprender los fundamentos teóricos de los algoritmos de aprendizaje automático, tanto supervisado como no supervisado, y conocer sus fortalezas y debilidades en diferentes escenarios.
- Aprender a implementar y aplicar redes neuronales artificiales, árboles de decisión, algoritmos de clasificación y de regresión para resolver problemas de clasificación y predicción.
- Familiarizarse con los conceptos de aprendizaje por refuerzo, algoritmos genéticos, algoritmos de clustering y reducción de dimensionalidad, y aprender a aplicarlos en diferentes situaciones como la robótica o la toma de decisiones en tiempo real.
- Aprender a utilizar técnicas de minería de datos, como la detección de anomalías, minería de datos y selección de características, para extraer conocimientos valiosos de grandes conjuntos de datos.
- Comprender los algoritmos de procesamiento de imágenes y voz, tales como la reducción de ruido en imágenes, análisis de sentimientos, detección de objetos en imágenes y reconocimiento de voz, y aprender a aplicarlos en diferentes contextos.
- Aprender a aplicar algoritmos de procesamiento del lenguaje natural y predicción, como el análisis de lenguaje natural y la predicción de series temporales, así como optimizar las redes neuronales para mejorar su rendimiento.
Y para terminar…
La inteligencia artificial está transformando el mundo y está al alcance de todos, incluidas las nuevas generaciones. Iniciar a tus hijos en este fascinante campo no solo los preparará para el futuro laboral, sino que también les permitirá desarrollar habilidades cruciales como el pensamiento lógico y la creatividad.
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