Alta Calidad
Educativa
Bonificable
para empresas
Plataforma
Interactiva
Flexibilidad
Horaria
- Analizar la evolución conceptual y tecnológica que ha dado lugar al desarrollo de la inteligencia artificial.
- Reconocer las corrientes filosóficas y científicas que han influido en los métodos actuales de resolución de problemas.
- Conocer las principales técnicas heurísticas utilizadas para resolver problemas complejos.
- Identificar los contextos donde las estrategias heurísticas son más eficaces.
- Evaluar la efectividad de las técnicas heurísticas mediante actividades prácticas y de autoevaluación.
- Explorar y comparar los distintos paradigmas de IA: simbólico, conexionista, evolutivo, entre otros.
- Comprender sus aplicaciones, limitaciones y campos de implementación.
- Reflexionar sobre su relevancia actual en los desarrollos tecnológicos mediante resúmenes y autoevaluaciones.
- Entender el concepto de computación evolutiva y su inspiración en procesos biológicos como la selección natural.
- Analizar su integración dentro del ecosistema más amplio de la inteligencia artificial.
- Identificar aplicaciones prácticas de algoritmos evolutivos en la solución de problemas reales.
Estudiantes y profesionales de informática, ingeniería o disciplinas afines interesados en la inteligencia artificial y la computación evolutiva.
Desarrolladores y técnicos en áreas de ciencia de datos o machine learning que busquen conocer los principales paradigmas de IA.
Investigadores y académicos que deseen profundizar en los fundamentos históricos y metodológicos de las técnicas heurísticas.
1.ANTECEDENTES HISTORICOS
- Antecedentes históricos
2.TECNICAS HEURISTICAS
- Tecnicas heuristicas
- Resumen y autoevaluacion
3.PARADIGMAS PRINCIPALES
- Paradigmas principales
- Resumen y autoevaluacion
4.COMPUTACION EVOLUTIVA EN EL CONTEXTO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
- Computación evolutiva en el contexto de la inteligencia artificial