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