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Fundamentos de IA: explorando la estructura y los enfoques de los sistemas inteligentes

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Discusiones sobre este curso

Fundamentos de IA: explorando la estructura y los enfoques de los sistemas inteligentes

Resumen del curso

  • Comprende la evolución de la inteligencia artificial como área de la ciencia de la computación
  • Aprende a identificar aplicaciones prácticas de la Inteligencia Artificial en diferentes contextos
  • Explora los conceptos fundamentales de los agentes inteligentes y sus estructuras
  • Entiende cómo modelar problemas y sistemas utilizando el espacio de estados
  • Aplica algoritmos de búsqueda en problemas reales y dinámicos
  • Diferencia y aplica los conceptos de razonamiento lógico deductivo, inductivo y abductivo en problemas prácticos
  • Sabe cómo representar y procesar el conocimiento utilizando lógica formal
  • Investiga el funcionamiento de sistemas basados en reglas y lógica
  • Analiza incertidumbres y utiliza razonamiento probabilístico en entornos dinámicos
  • Desarrolla el pensamiento crítico sobre las limitaciones y potencialidades de los métodos de IA
  • Planifica soluciones de IA aplicables a desafíos en diferentes contextos

Público Objetivo

Indicada para personas que desean tener una comprensión sistémica del mundo de la inteligencia artificial, entendiendo los propósitos y las aplicaciones de diferentes herramientas, plataformas, conceptos, técnicas y enfoques. Personas desarrolladoras, gestoras, liderazgos, operadoras de infraestructura y entusiastas de tecnologías en general.

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Última actualización

3/27/2026

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Instructores

Contenido Detallado

  1. 1. Construyendo máquinas inteligentes

    • Introducción
    • Entendiendo lo que es Inteligencia Artificial
    • Para saber más: algoritmos y lógica de programación
    • Explorando la evolucion de la IA
    • Eficiencia logística con IA
    • Evaluando diferentes abordajes de la IA
    • Aprendizaje automático
    • Para saber más: aprendizaje automático
    • Manos a la obra: investigando sobre la aplicación de IA en la vida cotidiana
    • ¿Qué aprendimos?

  2. 2. Analizando agentes inteligentes

    • Entendiendo el uso de los agentes inteligentes
    • Optimizando la experiencia bancaria
    • Explorando la estructura de los agentes
    • Para saber más: Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLMs)
    • Orquestando agentes
    • Para saber más: utilizando LangChain en la implementación de agentes
    • Orquestando múltiples agentes
    • Manos a la obra: desarrollando sistemas inteligentes
    • ¿Qué aprendimos?

  3. 3. Resolviendo problemas y búsquedas

    • Modelando problemas
    • Estrategias de búsqueda para clasificados
    • Analizando estrategias de búsqueda
    • Búsqueda informada y no informada – Aplicaciones prácticas
    • Implementando tecnicas de busqueda
    • Mejorando la interacción en CodeConnect
    • Haz lo que hicimos en el aula
    • Lo que aprendimos

  4. 4. Razonamiento en ambientes inciertos

    • Enfrentando las incertidumbres
    • Comprendiendo la Teoría de la Probabilidad
    • Haz lo que hicimos en el aula: Construyendo una Red Bayesiana
    • Modelando procesos dinamicos
    • Pronóstico de fallas
    • Explorando otros modelos
    • Optimización de interfaces
    • Haz lo que hicimos en el aula: Utilizando cadenas de Markov
    • Lo que aprendimos

  5. 5. Sistemas basados en conocimiento

    • Utilizando lógicas formales
    • Personalizando sugerencias
    • Para saber más: Lógica formal en la inteligencia artificial
    • Explorando el razonamiento automatico
    • Explorando razonamiento abductivo
    • Haz lo que hicimos en el aula: Construyendo un sistema experto
    • Recursos Adicionales
    • Lo que aprendimos
    • Conclusión

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