Inteligencia Artificial
Asignatura del plan de estudios: Inteligencia Artificial
Descripción
Este curso revisa las principales áreas de la Inteligencia Artificial desde un enfoque teórico y práctico, que permita el diseño y la implementación de sistemas inteligentes para problemas específicos. Se busca abarcar una perspectiva general del área. El enfoque está basado en agentes racionales. Los temas que se abordan son algoritmos de búsqueda, métodos probabilísticos y modelos basados en aprendizaje estadístico. Trabajo realizado con el apoyo del Programa UNAM-DGAPA-PAPIME PE102723.
Victor Germán Mijangos Cruz
Tipo de materiales
Blog 1
Práctica 37
Material del COMAL en orden
Agentes
| Blog | Introducción | |
| Práctica | Mundo de la aspiradora | |
| Práctica | Agente dirigido mediante tabla | |
| Práctica | Agente reactivo simple |
Agentes de búsqueda
| Práctica | Mundo de laberinto | |
| Práctica | Algoritmo de búsqueda primero en amplitud | |
| Práctica | Algoritmo de búsqueda primero en profundidad | |
| Práctica | Algoritmo de búsqueda de profundidad limitada | |
| Práctica | Mundo del laberinto con tráfico | |
| Práctica | Algoritmo de búsqueda primero mejor ambicioso | |
| Práctica | Algoritmo de búsqueda A* | |
| Práctica | Algoritmo de búsqueda A* bidireccional | |
| Práctica | Algoritmo de búsqueda por haz | |
| Práctica | Resumen de algoritmos de búsqueda |
Búsqueda adversaria
| Práctica | Juego de Gato | |
| Práctica | Algoritmo de búsqueda Minimax | |
| Práctica | Algoritmo Alfa-Beta |
Búsqueda por optimización y satisfacción de restricciones
| Práctica | Problema de las 8 reinas | |
| Práctica | Algoritmo de ascenso de la colina | |
| Práctica | Algoritmos genéticos | |
| Práctica | Satisfacción de restricciones: Sudoku |
Modelos probabilísticos
| Práctica | Red bayesiana para el problema de Monty Hall | |
| Práctica | Muestreo por rechazo | |
| Práctica | Ponderación de verosimilitud | |
| Práctica | Algoritmo Naïve Bayes Frecuentista | |
| Práctica | Algoritmo Bayes Naïve Gaussiano | |
| Práctica | Algoritmo de Avance-Retroceso | |
| Práctica | Algoritmo de Viterbi para etiquetado de texto | |
| Práctica | Algoritmo de Viterbi para localización |
Aprendizaje automático
| Práctica | Estructura general para Aprendizaje Automático | |
| Práctica | Regresión lineal | |
| Práctica | Perceptrón | |
| Práctica | Regresión logística | |
| Práctica | K vecinos más cercanos | |
| Práctica | Árboles de decisión | |
| Práctica | K Medias | |
| Práctica | Q-learning en el ambiente del Frozen Lake | |
| Práctica | Iteración de política y procesos de decisión markovianos (MDP) |