Inteligencia artificial: conceptos y técnicas

Resumen

ABOUT THE COURSE:

Artificial Intelligence is found being increasing used nowadays to carry out tasks which used to be done by humans manually. This is a post graduate level course which teaches about the terminology and techniques employed in Artificial Intelligence.

This covers concepts such as general problem solving, logic and reasoning, machine learning and deep learning, generative AI, and planning. Topics like genetic algorithms and swarm intelligence are also covered.

Some AI programming languages like Lisp, Prolog and CLIPS are taught with assignments being covered in these languages. Practical applications like web-based agents, mobile agents, and negotiating agents are covered.

Philosophical and ethical considerations are also discussed.INTENDED AUDIENCE:

Instructors and students of academic institutes, employees in IT sector especially working in the Artificial Intelligence fieldPREREQUISITES:

Bachelors degree in engineering, MCA, M.Sc.(Maths)INDUSTRY SUPPORT:

Industries working on Artificial Intelligence

Programa

• Introducción a la Inteligencia Artificial
Panorama general de la IA y sus aplicaciones
Historia y evolución de la IA
• Técnicas Generales de Resolución de Problemas
Algoritmos de búsqueda: BFS, DFS, A*
Optimización y búsqueda heurística
• Lógica y Razonamiento
Lógica proposicional y de primer orden
Sistemas basados en reglas e inferencia
• Aprendizaje Automático
Aprendizaje supervisado: clasificación y regresión
Aprendizaje no supervisado: agrupamiento y reducción de dimensionalidad
Aspectos básicos del aprendizaje por refuerzo
• Aprendizaje Profundo
Redes neuronales y retropropagación
Redes Neuronales Convolucionales (CNN)
Redes Neuronales Recurrentes (RNN)
• IA Generativa
Modelos generativos: GANs y VAEs
Aplicaciones de la IA generativa
• Planificación y Toma de Decisiones
Planificación y programación automatizada
Árboles de decisión y procesos de decisión de Markov
• Computación Evolutiva
Algoritmos genéticos
Inteligencia de enjambre: optimización de colonia de hormigas y enjambre de partículas
• Lenguajes de Programación para IA
Lisp: sintaxis y semántica
Prolog: conceptos básicos de programación lógica
CLIPS: lenguaje de sistemas expertos
• Aplicaciones de Agentes de IA
Agentes basados en la web
Agentes móviles
Agentes de negociación
• Consideraciones Filosóficas y Éticas
Ética en la IA: sesgo, privacidad y responsabilidad
Implicaciones futuras de las tecnologías de IA
• Asignaciones Prácticas y Trabajo de Proyectos
Asignaciones de programación en Lisp, Prolog y CLIPS
Estudios de caso e informes de proyectos en aplicaciones de IA
• Tendencias de la Industria y Estudios de Caso
Tendencias emergentes en la IA
Aplicaciones del mundo real y estudios de caso a través de industrias

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Impartido por

Prof. V. Susheela Devi

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Materias

Computer Science