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

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.
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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