IFCT0141 Introducción a la Inteligencia Artificial y los algoritmos

Contenido SCORM para el curso IFCT0141 Introducción a la Inteligencia Artificial y los algoritmos

El curso IFCT0141 Introducción a la Inteligencia Artificial y los algoritmos está diseñado para proporcionar una base sólida sobre los conceptos, tecnologías y aplicaciones que sustentan el desarrollo actual de la inteligencia artificial.

Este contenido formativo permite comprender la evolución histórica de la IA, sus características, capacidades, limitaciones y su impacto en la sociedad, ofreciendo una visión práctica sobre cómo esta tecnología está transformando múltiples sectores profesionales.

A lo largo del curso, se abordan los fundamentos matemáticos y algorítmicos que hacen posible el funcionamiento de los sistemas inteligentes, así como su aplicación en ámbitos como la geolocalización, la toma de decisiones, los modelos predictivos y los sistemas basados en conocimiento.

Además, se estudian aspectos relacionados con la sostenibilidad, la ética, los motores de inferencia, la identificación de patrones y las reglas que permiten optimizar el comportamiento de los algoritmos en entornos reales.

Objetivos del curso

Objetivo general:
– Conocer todas las nociones y características de las IA y su aplicación directa en algoritmos.

Objetivos específicos:
– Conocer los antecedentes históricos y las bases de la Inteligencia Artificial, su evolución y aplicación.
– Analizar las características fundamentales de la IA, sus ventajas y limitaciones en el ámbito tecnológico.
– Estudiar los símbolos y métodos numéricos fundamentales utilizados en IA, como matrices, vectores y transformaciones.
– Aplicar fórmulas y funciones utilizadas en el desarrollo de algoritmos de IA para resolver problemas prácticos.
– Identificar los algoritmos básicos de IA, su estructura y funcionamiento para procesar datos y obtener resultados.
– Aplicar los algoritmos de IA a casos reales, especialmente en el ámbito de geolocalización y sus aplicaciones en los negocios.
– Estudiar los sistemas basados en conocimiento, su estructura y cómo se utilizan para representar información.
– Aprender sobre los motores de inferencia utilizados en IA, sus principios y su aplicación para deducir conocimiento.
– Estudiar cómo los patrones son utilizados en IA para identificar tendencias, asociaciones y regularidades en grandes volúmenes de datos.
– Aplicar reglas y restricciones en IA para mejorar la toma de decisiones y optimizar los algoritmos de resolución de problemas.

Índice de contenidos

MÓDULO 1. NOCIONES Y ANTECEDENTES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

1. CONOCIMIENTO DE LA HISTORIA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
1.1 Evolución de la IA desde sus inicios
1.2. Hitos clave en el desarrollo de la IA

2. DEFINICIÓN DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
2.1. Concepto y disciplinas dentro de la IA
2.2. Áreas de aplicación de la IA en el mundo actual

3. IMPACTO DE LA IA EN LA SOCIEDAD
3.1. Análisis de su influencia en diferentes sectores
3.2. Implicaciones éticas de la IA

4. APLICACIÓN DE MEDIDAS DE EFICIENCIA ENERGÉTICA Y SOSTENIBILIDAD AMBIENTAL

MÓDULO 2. CARACTERÍSTICAS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

1. COMPRENSIÓN DE LAS CAPACIDADES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
1.1. Diferencias entre IA débil y fuerte
1.2. Capacidades de aprendizaje, razonamiento y reconocimiento

2. ANÁLISIS DE LAS LIMITACIONES DE LA IA
2.1. Barreras técnicas actuales
2.2. Desafíos éticos y sociales

3. EVALUACIÓN DE LA APLICABILIDAD DE LA IA
3.1. Casos de uso actuales y futuros
3.2. Aplicaciones prácticas en diferentes industrias

MÓDULO 3. SÍMBOLOS Y MÉTODOS NUMÉRICOS EN IA

1. ADMINISTRACIÓN DE SÍMBOLOS EN IA
1.1. Uso de símbolos en representaciones del conocimiento
1.2. Relación entre símbolos y lógica en la IA

2. IMPLEMENTACIÓN DE MÉTODOS NUMÉRICOS EN IA
2.1. Técnicas estadísticas utilizadas en la IA
2.2. Aplicación de álgebra lineal y cálculo en algoritmos de IA

MÓDULO 4. FÓRMULAS Y FUNCIONES APLICADAS EN IA

1. APLICACIÓN DE FÓRMULAS EN EL DESARROLLO DE IA
1.1. Uso de fórmulas matemáticas para optimizar algoritmos
1.2. Métodos para resolver problemas complejos

2. DESARROLLO DE FUNCIONES EN IA
2.1. Funciones utilizadas en el entrenamiento de modelos de IA
2.2. Optimización y ajuste de funciones para mejorar el rendimiento

MÓDULO 5. ALGORITMOS

1. DISEÑO DE ALGORITMOS DE IA
1.1. Principios básicos de algoritmos
1.2. Algoritmos de clasificación y regresión

2. OPTIMIZACIÓN DE ALGORITMOS
2.1. Métodos para mejorar la eficiencia de los algoritmos
2.2. Técnicas avanzadas de optimización en IA

MÓDULO 6. ALGORITMOS Y APLICACIONES DE NEGOCIO (CASO GEO)

1. APLICACIÓN DE ALGORITMOS EN LA GEO-LOCALIZACIÓN
1.1. Implementación de IA en sistemas de geolocalización
1.2. Algoritmos utilizados para mejorar la precisión en mapas y ubicaciones

2. DESARROLLO DE SOLUCIONES PARA NEGOCIOS
2.1. Aplicación de IA en la industria del comercio electrónico y otros sectores
2.2. Análisis de casos prácticos de aplicaciones de IA en empresas

MÓDULO 7. SISTEMAS BASADOS EN CONOCIMIENTO

1. GESTIÓN DE CONOCIMIENTO EN IA
1.1. Representación de conocimiento dentro de los sistemas de IA
1.2. Aplicaciones de sistemas expertos y bases de conocimiento

2. DESARROLLO DE SISTEMAS INTELIGENTES
2.1. Implementación de sistemas que toman decisiones basadas en datos previos
2.2. Uso de reglas y procedimientos lógicos en sistemas de IA

MÓDULO 8. MOTORES DE INFERENCIA

1. DESARROLLO DE MOTORES DE INFERENCIA EN IA
1.1. Diseño de sistemas que utilizan inferencias lógicas
1.2. Integración de motores de inferencia con bases de conocimiento

2. APLICACIÓN DE INFERENCIA EN LA TOMA DE DECISIONES
2.1. Implementación en sistemas de diagnóstico y resolución de problemas
2.2. Optimización de decisiones mediante el uso de inferencias

MÓDULO 9. PATRONES EN LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

1. IDENTIFICACIÓN DE PATRONES EN IA
1.1. Uso de técnicas de aprendizaje automático para detectar patrones
1.2. Aplicaciones de identificación de patrones en imágenes, texto y otros datos

2. OPTIMIZACIÓN DE MODELOS PREDICTIVOS
2.1. Análisis de datos para predecir comportamientos futuros
2.2. Mejora de la precisión de los modelos mediante el ajuste de parámetros

MÓDULO 10. REGLAS Y RESTRICCIONES EN ALGORITMOS

1. IMPLEMENTACIÓN DE REGLAS EN ALGORITMOS DE IA
1.1. Desarrollo de algoritmos que incorporan reglas lógicas y de negocio
1.2. Uso de reglas para la mejora del rendimiento y la toma de decisiones

2. ESTABLECIMIENTO DE RESTRICCIONES EN ALGORITMOS
2.1. Implementación de restricciones en el proceso de toma de decisiones
2.2. Evaluación de los efectos de las restricciones sobre el comportamiento de los algoritmos