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1.1 Introducción a la Inteligencia Artificial Historia de la Inteligencia Artificial 1.3 Las habilidades cognoscitivas 1.4 El proceso de razonamiento según la lógica 1.5 El modelo de adquisición del conocimiento según la filosofía. 1.6 El modelo cognoscitivo. 1.7 El modelo del agente inteligente, Sistemas Multi Agentes, Sistemas Ubicuos. 1.8 Heuristica
1.8 El papel de la heurística ▶
1.8.1 Algoritmos de exploración de alternativas 1.8.2 Algoritmo A* 1.8.3 Algoritmos de búsqueda local
2.1 Principios y Metodología de la Inteligencia Artificial 2.2 Paradigmas de la Inteligencia Artificial 2.3 Mapas conceptuales 2.4 Redes semánticas 2.5 Razonamiento monótono 2.7 Conocimiento no-monótono y otras lógicas 2.8 Razonamiento probabilístico 2.9 Teorema de Bayes
3.1 Representación de conocimiento mediante reglas 3.2 Métodos de Inferencia en reglas 3.3 Reglas de producción 3.4 Sintaxis de las reglas de producción 3.5 Semántica de las reglas de producción 3.6 Arquitectura de un sistema de Producción (SP) o sistemas basados en reglas, (SBR).
3.6 Arquitectura de sistemas ▶
3.6.1 Hechos 3.6.2 Base de conocimientos 3.6.3 Mecanismo de control
3.7 Espacios de estados determinísticos y no determinísticos 3.8 Busqueda Sistematica.
3.8 Búsqueda sistemática ▶
3.8.1 Búsqueda en profundidad 3.8.2 Búsqueda en anchura
4.1 Robótica
Robotica ▶
4.1.1. Conceptos básicos. 4.1.2. Clasificación. 4.1.3. Desarrollos actuales y aplicaciones.
4.2 Redes Neuronales
Redes Neuronales ▶
4.2.1. Conceptos básicos. 4.2.2. Clasificación 4.2.3. Desarrollos actuales y aplicaciones.
4.3. Visión artificial.
Vision Artificial ▶
4.3.1. Conceptos básicos. 4.3.2. Desarrollos actuales y aplicaciones.
4.4. Lógica difusa (Fuzzy Logic).
Logica Difusa ▶
4.4.1. Conceptos básicos. 4.4.2. Desarrollos actuales y aplicaciones.
4.5. Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN).
Procesamiento de Lenguaje Natural ▶
4.5.1. Conceptos básicos. 4.5.2. Desarrollos actuales y aplicaciones.
4.6. Sistemas Expertos (SE).
Sistemas Expertos ▶
4.5.1. Conceptos básicos. 4.5.2. Clasificación 4.5.3. Desarrollos actuales y aplicaciones.

Inteligencia Artificial

🌸 🧠 1.1 INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

 

Fundamento teórico

La Inteligencia Artificial (IA) es una rama de la informática que busca desarrollar sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el aprendizaje, el razonamiento y la toma de decisiones.

La IA se basa en algoritmos que permiten a las máquinas procesar información, aprender de los datos y mejorar su desempeño con el tiempo.


Práctica y actividades

👉 Actividad:

  • Investiga 3 aplicaciones que usen IA (ej: Netflix, Google Maps, ChatGPT)
  • Explica cómo utilizan IA

👉 Práctica:

  • Haz una tabla comparativa:
Aplicación|Tipo de IA|  Uso



📄 Ver práctica en PDF
Video explicativo:

Evaluación (Cuestionario)

  1. ¿Qué es la IA?
  2. ¿Dónde se aplica?
  3. ¿Qué ventajas tiene?

Conclusión

La IA es una herramienta fundamental en la actualidad que permite automatizar procesos y mejorar la eficiencia en distintas áreas.

Referencias APA

  • Russell, S. & Norvig, P. (2020). Artificial Intelligence: A Modern Approach.
  • McCarthy, J. (1956). What is Artificial Intelligence?

Etiquetas: IA, Introduccion, Unidad1

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