Complejidad Computacional y Verificación Formal

Resumen

Programa de estudio

• Introducción a la Complejidad Computacional
Visión general de la Teoría de la Complejidad Computacional
Clases clave de Complejidad (P, NP, co-NP, etc.)
Reducciones y Completitud
• Verificación Formal en Ciencias de la Computación
Introducción a Métodos Formales
Verificación de Modelos y Demostración de Teoremas
Herramientas de Verificación Automatizada
• Aplicaciones de la IA en Matemáticas
Técnicas de IA en Matemáticas Teóricas
Demostración de Teoremas Automatizada con IA
Estudios de Caso: IA en Demostraciones Matemáticas
• Aplicaciones de la IA en Ciencias de la Computación Teórica
Aprendizaje Automático y Complejidad Computacional
IA para el Diseño y Análisis de Algoritmos
Estudios de Caso: Perspectivas impulsadas por IA en Computación
• Perspectivas del Instituto Simons y el Taller SLMath
Resumiendo las Perspectivas de Yannick Forster
Principales Conclusiones de las Discusiones de Expertos
Implicaciones para la Investigación Futura
• Investigación y Ejercicios Prácticos
Explorando Artículos Recientes sobre Complejidad y Verificación
Sesiones de Laboratorio: Uso de Herramientas de IA para Verificación
Proyecto: Desarrollo de Soluciones Basadas en IA para Problemas Complejos
• Consideraciones Éticas y Prácticas
Implicaciones Éticas de la IA en la Verificación Formal
Desafíos Prácticos y Aplicaciones del Mundo Real
• Conclusión y Direcciones Futuras
Tendencias Actuales en IA y Verificación Formal
Oportunidades de Investigación Futura en Complejidad Computacional

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Asignaturas

Ciencias de la Computación