IA avanzada UOC
¿Es físicamente posible que una máquina presente capacidad de abstracción similar a la inteligencia humana?
Para responder esta pregunta, hay que tener en cuenta que el cerebro humano es el sistema de reconocimiento de patrones más complejo y eficiente que conocemos. Los humanos realizamos acciones tan sorprendentes como identificar a un conocido entre la multitud o reconocer de oído el solista de un concierto para violín. En el cerebro humano, las funciones cognitivas se realizan mediante la activación coordinada de unas 90.000.000.000 células nerviosas interconectadas mediante enlaces sinápticos. La activación neuronal sigue complejos procesos biofísicos que garantizan un funcionamiento robusto y adaptativo, y nos permite realizar funciones como el procesado de información sensorial, la regulación fisiológica de los órganos, el lenguaje o la abstracción matemática.
La neurociencia actual todavía no aporta una descripción detallada sobre cómo la activación individual de las neuronas da lugar a la formación de representaciones simbólicas abstractas. Lo que sí parece claro es que en la mayoría de procesos cognitivos existe una separación de escalas entre la dinámica a nivel neuronal y la aparición de actividad mental abstracta. Esta separación de escalas supone la ruptura del vínculo existente entre el hardware (neuronas) y el software de nuestro cerebro (operaciones abstractas, estados mentales),y constituye la hipótesis de partida para que los símbolos abstractos puedan ser manipulados por sistemas artificiales que no requieran un substrato fisiológico natural. La posibilidad de manipular expresiones lógicas y esquemas abstractos mediante sistemas artificiales es la que permite la existencia de lo que conocemos como inteligencia artificial.
Temario:
Módulo didáctico 1
Inteligencia artificial avanzada
1. Introducción a la inteligencia artificial (IA)
2. Recomendadores y agrupamientos
3. Extracción y selección de atributos
4. Clasificación
5. Optimización
6. Aprendizaje profundo
7. Anexo: conceptos básicos de estadística
Módulo didáctico 2
El lenguaje Python
1. El lenguaje Python
2. Variables
3. Control de flujo
4. Funciones
5. Tipos de datos en Python
6. Python y la orientación a objetos
7. Python como lenguaje funcional
8. Librerías: NumPy, PyLab, SciPy y Scikit-learn
Servicios que se ofrecen:
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