Estudiantes de la EPN representaron a Latinoamérica en competencia internacional
Kharol Chicaiza, Ivanna Cevallos, Mateo Sarzosa y Fabricio Simbaña, estudiantes de la Facultad de Ingeniería de Sistemas de la Escuela Politécnica Nacional (FIS-EPN) representaron a Latinoamérica en la competencia internacional Cyber 9/12 Strategy Challenge, que se realizó en Washington DC, Estados ...
CALL FOR PAPERS Latin-American Journal of Computing (LAJC)
La Revista Latin American Journal of Computing (LAJC) es una publicación de Acceso Abierto Diamante revisada por pares doble ciego, auspiciada por la Facultad de Ingeniería de Sistemas de la Escuela Politécnica Nacional de Ecuador, una de las mejores universidades de investigación en Ciencias de la ...
New Issue Published Volume 11 Issue 1 (January 2024)
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Inteligencia artificial y aprendizaje automático

Inteligencia artificial y aprendizaje automático

DATOS GENERALES

Código ISWD543
Pénsum 2020
Horas semanales 9
Tipo Obligatoria
Asignaturas pre-requisitos ESTRUCTURA DE DATOS Y ALGORITMOS II
Asignaturas co-requisitos Ninguna
Unidad de organización curricular Profesional

RESULTADOS DE APRENDIZAJE

De conocimiento
 Discriminar la base teórica en el campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, a fin de indentificar los retos de investigación en esta área y sus aplicaciones en el campo profesional.
De destrezas Diseñar e implementar soluciones que utilicen inteligencia artificial y aprendizaje de máquina aplicables en problemas del mundo real, capaces de responder racionalmente a un estímulo externo en diversos entornos.
De valores y actitudes Demostrar altos estándares de honestidad intelectual para proponer nuevos modelos y/o aplicaciones a partir de las técnicas Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático tratadas en el curso.

CONTENIDO

Capítulo 1 Inteligencia Artificial - Temas fundamentales
  1. Problemas de IA y aprendizaje automático. Estado del arte.;
  2. Características de los problemas;
  3. Agentes Inteligentes, y
  4. Espacio y representación de problemas.
Capítulo 2 Resolución de problemas mediante búsquedas
  1. Búsquedas sin información;
  2. Búsquedas con información;
  3. Búsquedas locales y problemas de optimización (asc. de colinas, temple simulado, algoritmos genéticos), y
  4. Búsquedas con adversarios (minimax y poda alfa-beta).
Capítulo 3 Agentes lógicos
  1. Agentes basados en conocimiento;
  2. El mundo de Wumpus;
  3. El agente lógico;
  4. Reglas de inferencia;
  5. Verificación de modelos e inferencia;
  6. Prueba de teoremas y validación por resolución;
  7. Conversión a FNC y algoritmo de resolución;
  8. Encadenamiento hacia adelante y hacia atrás, y
  9. Lógica de primer orden.
Capítulo 4 Fundamentos del aprendizaje de máquina
  1. Introducción al problema de aprendizaje: planteamiento del problema y ejemplos;
  2. Problemas de machine learning: clasificación, regresión y clustering;
  3. Conjuntos de entrenamiento, validación y testeo (Hold out);
  4. Preprocesamiento y postprocesamiento (normalización, regularización);
  5. Generalización, Underfitting, Overfitting y la maldición de la dimensionalidad, y
  6. Taxonomía del aprendizaje de máquina: aprendizaje supervisado, no supervisado y con refuerzo.
Capítulo 5 Aprendizaje supervisado
  1. Estimación de error y análisis de resultados: cross-validation, matriz de confusión y curva ROC;
  2. Algoritmos no paramétricos: Naive Bayes, KNN y árboles de decisión, y
  3. Algoritmos paramétricos: redes neuronales artificiales (RNA), support vector machines (SVM).
Capítulo 6 Aprendizaje no supervisado
  1. Algoritmos para reducción de dimensión (PCA);
  2. Clustering: k-means, y
  3. Clustering: Self-organizing maps.
Capítulo 7 Aprendizaje por refuerzo
  1. Principios generales del aprendizaje por refuerzo, y
  2. Algoritmos principales de aprendizaje por refuerzo.

Teléfono
(+593) 2 2976 300 ext 4701
Correo electrónico
info@epn.edu.ec
Dirección
Av. Ladrón de Guevara 253, Quito 170517

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