Artificial Intelligence Guide

Inteligencia Artificial (Edición 2025-2026)

La Guía de Inteligencia Artificial (Edición 2025-2026) es una aplicación completa basada en el programa de estudios, diseñada para estudiantes de Licenciatura en Ciencias de la Computación (BSCS), Licenciatura en Tecnología de la Información (BSIT), Ingeniería de Software y Ciencias de Datos. Ofrece una base académica completa para comprender la teoría de la IA, los sistemas clásicos, las técnicas de búsqueda, los sistemas expertos y los modelos inteligentes modernos.

Esta edición combina claridad teórica con aprendizaje práctico, incluyendo preguntas de opción múltiple y cuestionarios para ayudar a los estudiantes a fortalecer su comprensión y prepararse para exámenes, proyectos y aplicaciones de IA.

Los estudiantes explorarán la evolución de la IA, desde sistemas basados ​​en reglas y algoritmos de búsqueda hasta redes neuronales, lógica difusa y modelos híbridos de IA, adquiriendo conocimientos sobre enfoques simbólicos y subsimbólicos.

📂 Capítulos y Temas

🔹 Capítulo 1: Introducción a la Inteligencia Artificial

- Definición y Alcance de la IA

- Historia y Evolución de la IA

- Aplicaciones de la IA (Robótica, Salud, Negocios, etc.)

- Introducción a Common Lisp

🔹 Capítulo 2: Sistemas Clásicos de IA y Resolución de Problemas

- Solucionador General de Problemas (GPS)

- Reglas y Sistemas Basados ​​en Reglas

- Estrategias de Búsqueda Simples

- Análisis de Medios y Fines

- ELIZA y Programas de Lenguaje Natural

- Coincidencia de Patrones y Traductores Basados ​​en Reglas (OPS-5)

🔹 Capítulo 3: Representación del Conocimiento

- Enfoques para la Representación del Conocimiento

- Fundamentos del Procesamiento del Lenguaje Natural

- Reglas, Producciones, Lógica de Predicados

- Redes Semánticas

- Marcos, Objetos y Scripts

🔹 Capítulo 4: Técnicas de Búsqueda en IA

- Búsqueda a ciegas: Profundidad, Anchura

- Búsqueda heurística: Mejor primero, Escalada, A*

- Juego: Algoritmo Mín-Máx, Poda Alfa-Beta

🔹 Capítulo 5: Matemáticas simbólicas y sistemas expertos

- Resolución de problemas algebraicos

- Traducción de ecuaciones inglesas al álgebra

- Simplificación y reglas de reescritura

- Metarreglas y sus aplicaciones

- Sistemas de álgebra simbólica (Macsyma, PRESS, ATLAS)

🔹 Capítulo 6: Programación lógica

- Principio de resolución

- Unificación en la lógica de predicados

- Lógica de cláusulas de Horn

- Introducción a Prolog

- Programación en Prolog (Hechos, reglas, consultas)

🔹 Capítulo 7: Sistemas basados ​​en el conocimiento y casos prácticos

- Introducción a los sistemas expertos

- Casos prácticos (MYCIN, DENDRAL)

- Razonamiento basado en el conocimiento

- Aplicaciones en los ámbitos médico, de ingeniería y empresarial

🔹 Capítulo 8: Temas avanzados de IA

- Redes neuronales (Perceptrón, retropropagación)

- Algoritmos genéticos

- Conjuntos difusos y lógica difusa

- Sistemas híbridos de IA

- Tendencias futuras en IA

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✅ Cobertura completa del programa de estudios con perspectivas académicas y prácticas

✅ Incluye preguntas de opción múltiple y cuestionarios para un sólido aprendizaje conceptual

✅ Abarca técnicas de IA tanto simbólicas como modernas

✅ Ideal para estudiantes y profesionales que exploran sistemas inteligentes

✅ Recurso perfecto para proyectos de IA, investigación y estudios superiores

✍ Esta app está inspirada en los autores:

Stuart Russell, Peter Norvig, Elaine Rich, Nils J. Nilsson, Patrick Henry Winston

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