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

Resumen

Involúcrate con un enfoque innovador para comprender la metacognición a través de un lente probabilístico utilizando técnicas de inteligencia artificial híbrida. Este curso en línea ofrece conocimientos sobre cómo los métodos simbólicos y el aprendizaje profundo pueden integrarse para interpretar y explicar resultados experimentales significativos dentro del dominio de la metacognición.

Ideal para aquellos interesados en la inteligencia artificial y las ciencias de la computación, este material de curso comprensivo está disponible a través de YouTube. Amplía tu conocimiento sobre los últimos avances en IA y explora la compleja interacción entre diferentes paradigmas y metodologías involucrados en el campo.

Comienza tu viaje hacia el futuro de la ciencia cognitiva con esta oportunidad educativa única proporcionada por la Universidad, ofrecida en línea para tu conveniencia.

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

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Asignaturas

Ciencias de la Computación