Desarrollar recursos en línea que proporcionen orientación integral a los docentes para facilitar la transmisión de conocimientos, evaluar el rendimiento estudiantil y enriquecer el aprendizaje de la asignatura de Inteligencia Artificial mediante la provisión de materiales y estrategias didácticas efectivas.
Para iniciar con los temas relevantes de la asignatura, es importante concretar el concepto mismo de la inteligencia artificial, mismo que se ha ido acuñando a lo largo del tiempo. A mediados del siglo XX Alan Turing dijo que “la inteligencia informática del futuro debía ser una máquina que necesite aprender de la experiencia”. Esta visión es una derivación de la inteligencia artificial que conocemos como Machine Learning o Aprendizaje Automático. Sin embargo, para cumplir este concepto, era necesario dejar que las propias máquinas pudieran reescribir sus propios códigos y alterar sus propios comportamientos dependiendo del contexto en el que laboren. Un poco más tarde en 1955 el científico John MacCarthy acuñó en la Conferencia de Dartmouth el concepto diciendo que “la inteligencia artificial es la ciencia e ingeniería que hacen a las máquinas inteligentes”.
Años después, el psicólogo e investigador Howard Gardner escribiría su teoría de las inteligencias múltiples (Frames of mind, 1983) en la que sugiere que existen distintas formas de inteligencia, como la lingüística, lógico-matemática, visual-espacial, musical, corporal kinestésica, interpersonal, intrapersonal y la naturalista. De esta teoría se han desprendido también distintos trabajos y áreas de estudio de la inteligencia artificial, de las cuales podemos mencionar, la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural (NLP), Robótica/ vehículos autónomos, ciencia de datos y Machine Learning. Cada una de estas áreas desarrolla continuamente algoritmos que permitan a las máquinas aprender. Tal como lo predijo Alan Turing, aprender de la experiencia.
Muchos algoritmos se han ido desarrollando a lo largo del tiempo, por ejemplo algoritmos simples para resolución de problemas de búsqueda, como el Depth first search(DFS) o búsqueda en profundidad, también el Breadth First Search ( BFS) o búsqueda en anchura, de igual forma el algoritmo A star (A*). Algoritmos de búsqueda usados para videojuegos como el Max y MIN o los algoritmos de refuerzo (Reinforcement learning) . También existen otros algoritmos para trabajos de clasificación como Support Vector Machine (SVM) usados para reconocimiento de imágenes y detección de spam. Otros como el K Means para agrupación en clústeres en marketing y segmentación de clientes. Y los algoritmos famosos de redes neuronales artificiales (ANN) usados en la ciencia de datos, para el reconocimiento de patrones, procesamiento de lenguaje natural y la visión por computadora.
El temario de la inteligencia artificial es amplio, sin embargo esta materia contiene los temas esenciales que permiten al estudiante conocer y aplicar soluciones a los problemas más relevantes en los que la inteligencia artificial actúa. Pasando por una introducción a los conceptos generales de la inteligencia artificial, así como a la solución de problemas de búsqueda con árboles de decisión, adentrándose también a los problemas en donde la inteligencia se une a la robótica.
Además y sin dejar de lado a la ciencia de datos que resuelve problemas de clasificación y regresión o el Machine Learning que implementa aplicaciones con procesamiento del lenguaje Natural. A pesar de ser un temario de la asignatura es muy resumido, permite al profesor extenderse en los usos y aplicaciones de cada una de las ramas de la inteligencia. Por lo que el estudiante del último semestre integra todos los conocimientos adquiridos previamente durante su carrera y los aplica en soluciones de software o de hardware que posteriormente en su vida profesional les será de gran utilidad por la importancia que tiene hoy en día la Inteligencia artificial en la industria y en nuestras vidas privadas.
Recursos: 2 Descargables
Duración: 70 Horas de curso
Departamento de Sistemas e Informatica
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