Inteligencia Computacional

Inteligencia Computacional
Computational Intelligence

• Presentación de la asignatura

• Introducción a la Inteligencia Computacional

• Bioinspiración

Material complementario

• Sistemas expertos

Lecturas recomendadas

• AI's Hall of Fame, IEEE Intelligent Systems, July / August 2011, DOI 10.1109/MIS.2011.64

• History of Artificial Intelligence, Wikipedia, https://en.wikipedia.org/wiki/History_of_artificial_intelligence

Sistemas Difusos

• Lógica y sistemas difusos

• Conjuntos difusos

• Funciones de pertenencia a conjuntos difusos

• Operaciones sobre conjuntos difusos

• Variables lingüísticas

• Relaciones difusas

• Razonamiento aproximado

• Control difuso

Material complementario

• Números difusos

• Incertidumbre en I.A.

Material de prácticas

• Estudio de un caso práctico

Bibliografía recomendada

George J. Klir & Bo Yuan:
Fuzzy Sets and Fuzzy Logic: Theory and Applications
Prentice Hall, 1995.
ISBN 0131011715

Redes Neuronales Artificiales & Deep Learning

• Redes neuronales artificiales

• Aplicaciones de las redes neuronales artificiales

• El algoritmo de aprendizaje del perceptrón

• El algoritmo de propagación de errores: Backpropagation

• Entrenamiento de redes neuronales

• Técnicas de regularización (cómo conseguir que una red aprenda mejor)

• Técnicas de optimización (cómo conseguir que una red aprenda más rápido)

• Redes convolutivas

• Capas softmax

• Modelos estocásticos: máquinas de Boltzmann y DBNs [Deep Belief Networks]

Extras

• Herramientas para deep learning

• XAI [eXplainable AI]

• IA generativa [Generative AI]

• LLM [Large Language Models]

• Aprendizaje automático [ML 101]

• Sobre el deep learning: IA360'2023, CEATIC'2019

• Autoencoders

• DSNs [Deep Stacking Networks]

• Cápsulas (a.k.a. CapsNets)

• GANs [Generative Adversarial Networks]: Modelos con adversario

• RNNs [Recurrent Neural Networks]: Redes recurrentes

• Mecanismos de atención (y "transformers")

• Word embeddings

• Reconocimiento de voz

Material de prácticas

• Reconocimiento óptico de dígitos manuscritos

• Conjuntos de datos

• Base de datos MNIST

Bibliografía recomendada

Fernando Berzal:
Redes Neuronales & Deep Learning
https://deep-learning.ikor.org
Edición independiente, 2018
ISBN-10: 1-7312-6538-7 (blanco y negro) / 1-7313-1433-7 (color)
ISBN-13: 978-1-7312-6538-8 (blanco y negro) / 978-1-7313-1433-8 (color)
Edición en dos volúmenes, 2019
ISBN-10: 1-0903-2030-2 (volumen 1) / 1-0903-3688-8 (volumen 2)
ISBN-13: 978-1-0903-2030-8 (volumen 1) / 978-1-0903-3688-0 (volumen 2)

Ian Goodfellow, Yoshua Bengio & Aaron Courville
Deep Learning
https://www.deeplearningbook.org
MIT Press, 2016
ISBN 0262035618

Computación Evolutiva

• Metaheurísticas

• Computación Evolutiva

• Algoritmos Genéticos

• Algoritmos Meméticos

Material complementario

• Otros algoritmos evolutivos

• Experimentación con algoritmos evolutivos

• Algoritmos evolutivos en diferentes entornos

Material de prácticas

• Resolución de problemas de optimización combinatoria con algoritmos evolutivos

• Conjuntos de datos

• Aplicaciones de los algoritmos evolutivos

Bibliografía recomendada

A.E. Eiben & J.E. Smith:
Introduction to Evolutionary Computing
Springer, 2nd edition, 2015.
ISBN 3662448734
http://www.evolutionarycomputation.org
Springer, 1st edition, 2nd printing, 2007.
ISBN 3540401849
http://www.cs.vu.nl/~gusz/ecbook/ecbook.html