Inteligencia artificial PDF UNAM

Resumen de lo que trata este artículo en PDF sobre inteligencia artificial

• Introducción a la Inteligencia Artificial:
  • Definición y conceptos básicos.
  • Historia y evolución de la IA.
  • Importancia y aplicaciones actuales de la IA.
• Fundamentos de la IA:
  • Representación del conocimiento.
  • Razonamiento automático.
  • Aprendizaje automático.
  • Procesamiento del lenguaje natural.
  • Percepción (visión por computadora, reconocimiento de voz).
• Tipos de Aprendizaje en IA:
  • Aprendizaje supervisado.
  • Aprendizaje no supervisado.
  • Aprendizaje por refuerzo.
  • Aprendizaje profundo (Deep Learning).
• Redes Neuronales:
  • Conceptos básicos y arquitectura.
  • Redes neuronales convolucionales.
  • Redes neuronales recurrentes.
  • Redes generativas adversarias.
• Algoritmos de IA:
  • Algoritmos de búsqueda y optimización.
  • Algoritmos genéticos.
  • Algoritmos de clustering y clasificación.
• Robótica y IA:
  • Robótica autónoma.
  • Sensores y actuadores.
  • Planificación de movimientos.
• Sistemas Expertos:
  • Definición y características.
  • Bases de conocimiento.
  • Motores de inferencia.
• IA y Ética:
  • Consideraciones éticas en el desarrollo y uso de la IA.
  • Sesgo y justicia en algoritmos.
  • Privacidad y seguridad.
• Aplicaciones de la IA:
  • IA en medicina.
  • IA en finanzas.
  • IA en entretenimiento.
  • IA en transporte y logística.