Fundamentos de la Inteligencia Artificial

Este módulo explora los aspectos esenciales de la Inteligencia Artificial (IA), centrándose en conceptos, algoritmos y aplicaciones fundamentales. Cubre los principios del aprendizaje automático, las redes neuronales, el procesamiento del lenguaje natural y las consideraciones éticas que rodean la implementación de la IA en varios sectores.

Curriculum Builder

¿Necesita ayuda? Pulse aquí para obtener instrucciones.

Russell, Stuart J. y Peter Norvig. Inteligencia artificial: un enfoque moderno. 4ª ed. Serie Pearson en Inteligencia Artificial. Hoboken: Pearson, 2021.

Brachman, Ronald J. y Héctor J. Levesque. Representación del conocimiento y razonamiento. Amsterdam; Boston: Morgan Kaufmann, 2004.

Marsland, Esteban. Machine Learning: Una Perspectiva Algorítmica. Chapman & Hall/CRC Serie de Aprendizaje Automático y Reconocimiento de Patrones. Boca Ratón: CRC Press, 2009.

Poole, David L. y Alan K. Mackworth. Inteligencia Artificial: Fundamentos de los Agentes Computacionales. 2ª ed. Cambridge University Press, 2017.

https://doi.org/10.1017/9781108164085

Ghallab, Malik, Dana S. Nau y Paolo Traverso. Planificación automatizada: teoría y práctica. 1ª ed. Ámsterdam ; Boston: Elsevier/Morgan Kaufmann, 2004.

Cawsey, Alison. La esencia de la inteligencia artificial. Serie Esencia de la Computación. Harlow, Inglaterra ; Nueva York: Prentice Hall, 1998.

Russell, S. y P. Norvig. «Inteligencia artificial: un enfoque moderno». Prentice Hall (3ª ed.), 2010.

Goodfellow, Ian, Yoshua Bengio y Aaron Courville. Aprendizaje profundo. Computación adaptativa y aprendizaje automático. Cambridge, Massachusetts: The MIT Press, 2016.