INTELIGENCIA ARTIFICIAL - SA26-2

INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

- Conceptos básicos, historia, evolución, aplicaciones y beneficios de la inteligencia artificial. 

Bibliografía:

- Stuart Russell y Norvig Peter. (2004) Inteligencia Artificial, Un Enfoque Moderno. 2da Edición. PEARSON EDUCACIÓN, S.A., Madrid.pdf

FUNDAMENTOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

- Aprendizaje automático (machine learning) y sus técnicas.

- Redes neuronales artificiales.

- Algoritmos genéticos y programación evolutiva.

- Lógica difusa.

- Sistemas expertos.

Bibliografía:

- Murphy, Kevin P. (2012). Machine Learning, A Probabilistic Perspective. 1ra Edición. Editorial The MIT Press.pdf

- Stuart Russell y Norvig Peter. (2004) Inteligencia Artificial, Un Enfoque Moderno. 2da Edición. PEARSON EDUCACIÓN, S.A., Madrid.pdf

APLICACIONES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

- Procesamiento del lenguaje natural.

- Visión por computadora.

- Robótica y automatización.

- Sistemas de recomendación.

Bibliografía:

Libros Teóricos y de Referencia Global

- Szeliski, Richard (2022). Computer Vision: Algorithms and Applications. 2.ª edición. Springer. Estados Unidos.

- Hartley, Richard y Zisserman, Andrew (2004). Multiple View Geometry in Computer Vision. 2.ª edición. Cambridge University Press. Reino Unido.

- Forsyth, David A. y Ponce, Jean (2011). Computer Vision: A Modern Approach. 2.ª edición. Pearson. Estados Unidos.

- Gonzalez, Rafael C. y Woods, Richard E. (2018). Digital Image Processing. 4.ª edición. Pearson. Estados Unidos.

Libros Prácticos y en Español

- Pajares Martinsanz, Gonzalo y de la Cruz García, Jesús M. (2007). Visión por computador: imágenes digitales y aplicaciones. 2.ª edición. Ra-Ma Editorial. España.

- Howse, Joseph y Minichino, Joe (2020). Learning OpenCV 4 Computer Vision with Python 3. 3.ª edición. Packt Publishing. Reino Unido.

- Rosebrock, Adrian (2017). Deep Learning for Computer Vision with Python. 1.ª edición. PyImageSearch. Estados Unidos.

- Goodfellow, Ian; Bengio, Yoshua y Courville, Aaron (2016). Deep Learning. 1.ª edición. MIT Press. Estados Unidos.

ÉTICA Y CONSIDERACION ES EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL

- Sesgo y discriminación en los algoritmos, privacidad, seguridad, ética y responsabilidad en el desarrollo, uso y futuro de la inteligencia artificial.

Bibliografía:

Jacques Berleur & Klaus Brunnstein (1996). Ethics of Computing: Codes, Spaces for Discussion and Law. Editorial Springer Science & Business Media. USA.