Módulo I
Introducción a la Inteligencia Artificial
Programación Científica con Python
Conocer Python 3 como lenguaje de programación adecuado para la programación científica. Utilizar los objetos y funciones de las distintas librerías utilizadas en computación científica y análisis de datos. Visualización de datos con matplotlib.
Agentes Inteligentes
Distinguir entre comportamiento/razonamiento inteligente y racional. Definir un problema a ser resuelto en términos de estados, objetivo, operadores. Caracterizar a los agentes inteligentes en términos de su arquitectura y comportamiento. Utilizar estrategias de búsqueda no informada, heurística y estocástica para resolver un problema apropiado.
Módulo II
Sistemas Basados en Conocimiento
Sistemas Basados en Conocimiento
Conocer y comprender aspectos básicos de los sistemas basados en conocimiento (SBC) como una rama/tipo de sistemas inteligentes. Desarrollar capacidades para implementar SBC en forma de aplicaciones innovadoras en dominios reales y complejos, como herramientas de soporte a tareas como toma de decisiones o alerta temprana.
Redes Bayesianas
Distinguir entre comportamiento/razonamiento inteligente y racional. Definir un problema a ser resuelto en términos de estados, objetivo, operadores. Caracterizar a los agentes inteligentes en términos de su arquitectura y comportamiento. Utilizar estrategias de búsqueda no informada, heurística y estocástica para resolver un problema apropiado.
Módulo III
Sistemas Inteligentes
Machine Learning
Describir las principales tareas de aprendizaje de máquinas, sus problemas inherentes y las principales métricas utilizadas para medir su rendimiento. Conocer los distintos estilos de aprendizaje de máquinas y el ámbito de aplicación de cada uno de ellos. Utilizar técnicas de aprendizaje supervisado para resolver problemas de clasificación y regresión. Utilizar técnicas de aprendizaje no supervisado para resolver problemas de clustering.
Percepción computacional
Entender el funcionamiento de un sistema de percepción (visión y audio). Comprender el funcionamiento de sensores para adquirir datos (cámara y micrófono). Analizar los datos adquiridos por los sensores para encontrar patrones o características relevantes. Implementar algoritmos para el entrenamiento de modelos computacionales de clasificación. Desarrollar pequeños proyectos de laboratorio de visión por computador y audio.
Módulo IV
Aplicaciones de Inteligencia Artificial
Introducción a ROS
Comprender los aspectos básicos de la programación de Robots o Agentes Inteligentes utilizando la plataforma ROS (Robot Operating System).
Implementar un caso de estudio en un simulador utilizando ROS.
Introducción a la Robótica
Visualizar a un robot como un agente inteligente y parte de una solución mayor. Programar la trayectoria de un robot.
Internet of Things
Comprender aspectos básicos en la interconexión de sensores, utilizándolos para recolectar datos del entorno. Evaluar distintas alternativas para integrar tecnología y crear aplicaciones innovadoras de impacto real.
Redes Sociales
