Aprendizaje, Razonamiento y Planificación con Conceptos Neuro-Simbólicos

Resumen

Explora los conceptos neuro-simbólicos para el aprendizaje, razonamiento y planificación de IA con Jiayuan Mao, quien presenta un marco que combina programas simbólicos y redes neuronales para mejorar la eficiencia de datos y la generalización.

Programa de estudio

• **Introducción a la IA Neuro-Simbólica**
Resumen de Conceptos Neuro-Simbólicos
Contexto Histórico y Motivación
• **Revisión de la IA Simbólica**
Razonamiento Basado en Lógica
Métodos de Planificación Simbólica
• **Fundamentos de Redes Neuronales**
Resumen de Arquitecturas de Redes Neuronales
Conceptos Básicos de Aprendizaje Profundo
• **Integración de Enfoques Simbólicos y Neuronales**
Marco para la Combinación de Métodos Simbólicos y Neuronales
Estudios de Caso de Sistemas Neuro-Simbólicos
• **Aprendizaje con Modelos Neuro-Simbólicos**
Eficiencia de Datos en el Aprendizaje Neuro-Simbólico
Aprendizaje de Representación en Sistemas Híbridos
• **Razonamiento con Métodos Neuro-Simbólicos**
Razonamiento Simbólico en Redes Neuronales
Integración de Razonamiento Probabilístico y Lógico
• **Planificación con Técnicas Neuro-Simbólicas**
Algoritmos de Planificación en Contextos Neuro-Simbólicos
Aplicaciones a Problemas del Mundo Real
• **Estudios de Caso y Aplicaciones**
Ejemplos de la Industria y la Investigación
Mejores Prácticas en la Implementación de Sistemas Neuro-Simbólicos
• **Direcciones Futuras en la IA Neuro-Simbólica**
Tendencias Emergentes y Tecnologías
Retos Abiertos y Oportunidades de Investigación
• **Proyectos Prácticos y Asignaciones**
Implementación de un Sistema Neuro-Simbólico Básico
Experimentación con Conjuntos de Datos del Mundo Real
• **Revisión y Conclusión**
Resumen de Aprendizajes Clave
Discusión de Aplicaciones Futuras y Trayectorias Profesionales en la IA Neuro-Simbólica

Asignaturas

Ciencias de la computación