Inteligencia Artificial (2018-19)

Los transparencias usadas por el profesor en cada tema (en formato pdf) se irán colocando a medida que avance el curso.

Excepto cuando se indique explícitamente, las referencias de lectura recomendada son del libro de texto de la asignatura: Artificial Intelligence: A Modern Approach, 3rd ed. de Stuart Russell y Peter Norvig (o su versión en español de la segunda edición).


Temas

Tema 1: Una introducción a la Inteligencia Artificial
Tema 2: El lenguaje de programación Python: (diapositivas y notebook Jupyter)
Tema 3: Introducción al aprendizaje automático
Lecturas recomendadas: Capítulos 3 y 10 (hasta 10.5) del libro "Machine Learning" de T. Mitchell y Secciones 18.2, 18.3, 18.8, 19.5.1, 19.5.2, 20.1, 20.2 de R&N (en la versión en español: también la 20.4)
Tema 4: Redes Neuronales
Lecturas recomendadas: Capítulo 4 del libro de T. Mitchell y Sección 18.7 de R&N (en la versión en español: 20.5)
Tema 5: Metaheurísticas para optimización
Tema 6: Planificación
Recommended reading: Sections 3.1, 3.2, 3.3, 3.4, 10.1 and 10.2
Tema 7: Representación y razonamiento con conocimiento probabilístico
Lecturas recomendadas: Capítulos 13 y 14 (hasta 14.5.1)