Implicación y Prueba en Inteligencia Artificial - Clase 2.5

Resumen

Explore los conceptos de implicación y prueba en inteligencia artificial, centrándose en las técnicas de representación del conocimiento y razonamiento.

Programa de estudio

• Introducción a la Derivación en la IA
Definición y significado de la derivación
Diferencias entre derivación e implicación
• Representación del Conocimiento
Resumen de la representación del conocimiento en la IA
Formalismos lógicos utilizados en la IA
Importancia de la precisión en la representación del conocimiento
• Lógica Proposicional para la IA
Fundamentos de la lógica proposicional
Sintaxis y semántica de la lógica proposicional
Derivación en la lógica proposicional
Técnicas para verificar la derivación
• Lógica de Primer Orden en la IA
Introducción a la lógica de primer orden (FOL)
Sintaxis y semántica de FOL
Poder expresivo de FOL comparado con la lógica proposicional
Derivación en la lógica de primer orden
• Técnicas de Razonamiento
Métodos de razonamiento deductivo
Razonamiento inductivo y sus aplicaciones
Razonamiento abductivo en la IA
• Métodos de Prueba en la IA
Introducción a la teoría de pruebas
Principio de resolución
Métodos de deducción natural
Método de tablas para pruebas
• Demostración Automatizada de Teoremas
Panorama de la demostración automatizada de teoremas
Papel de la derivación en la demostración de teoremas
Ejemplos de sistemas de demostración automatizada de teoremas
• Aplicaciones de la Derivación y Prueba en la IA
Casos de uso en sistemas expertos
Aplicaciones en sistemas de aprendizaje automático
Papel en la mejora de la toma de decisiones en IA
• Resumen y Conclusión
Resumen de conceptos clave
Importancia de la derivación y prueba en la investigación y aplicación de la IA
• Lecturas Adicionales y Recursos
Libros de texto y artículos sugeridos
Recursos en línea y herramientas para aprendizaje práctico

Asignaturas

Desarrollo personal