Dr. Ulises Olivares Pinto
El estudiante analizará, comprenderá e implementará algoritmos de aprendizaje supervisado, no supervisado e implementará estos algoritmos para la resolución de problemas tecnológicos.
| No. | Tema | Conceptos | Código | Material complementario |
|---|---|---|---|---|
| 1. | Introducción a la inteligencia artificial | Historia y fundamentos | -- | Capítulo 1 - Artificial Intelligence a modern approach |
| 2. | Fundamentos de probabilidad | Variables aleatorios, PDF, PMD, Probabilidad marginal, probabilidad condicional | UNIDAD I | Capítulos 3,4 - (Goodfellow at al, 2017) |
| 3. | Algoritmos de aprandizaje | Regresiones, clasificación, elementos de un algoritmo de aprendizaje | UNIDAD I | Capítulo 5 - (Goodfellow at al, 2017) |