Fundamentos Probabilísticos de la Metacognición a través de la Inteligencia Artificial Híbrida

Resumen

Descubre una nueva teoría probabilística de la metacognición a través de la IA híbrida, que explica los resultados experimentales en la intersección de métodos simbólicos y aprendizaje profundo.

Programa de estudio

• Introducción a la Metacognición
Definición e importancia de la metacognición en la ciencia cognitiva
Panorama de las teorías tradicionales y contemporáneas
• Fundamentos del Razonamiento Probabilístico
Conceptos básicos de la teoría de probabilidades
Inferencia bayesiana y sus aplicaciones
Modelos gráficos probabilísticos
• Panorama de la IA Híbrida
Definición de IA híbrida: Combinación de métodos simbólicos y aprendizaje profundo
Ventajas y desafíos de los enfoques híbridos
• Métodos Simbólicos en la IA
Sistemas basados en lógica y razonamiento basado en reglas
Aplicaciones de la IA simbólica en la modelación cognitiva
• Fundamentos del Aprendizaje Profundo
Arquitecturas de redes neuronales
Técnicas para el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo
Interpretabilidad en el aprendizaje profundo
• Modelos Probabilísticos en el Aprendizaje Profundo
Introducción a las redes neuronales probabilísticas
Inferencia variacional y programación probabilística
• IA Híbrida para la Metacognición
Integración del razonamiento simbólico con el aprendizaje profundo
Estudios de caso de sistemas de IA híbrida en tareas cognitivas
• Enfoque Probabilístico para la Metacognición
Desarrollo de un marco probabilístico para la metacognición
Modelado del pensamiento reflexivo humano en la IA
• Resultados Experimentales y Análisis
Panorama de estudios experimentales en metacognición
Análisis de modelos de IA híbrida frente a datos empíricos
• Aplicaciones y Direcciones Futuras
Implementación de características metacognitivas en sistemas de IA
Implicaciones éticas y prácticas de la IA metacognitiva
• Conclusión del Curso y Proyecto
Desarrollo de un modelo de IA híbrida con capacidades metacognitivas
Resumen de conceptos clave y direcciones de investigación futura

Asignaturas

Ciencias de la Computación