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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 |
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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 |
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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 |
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Lecturas recomendadas: Capítulos 13 y 14 (hasta 14.5.1) |
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