La asignatura de Inteligencia Artificial tiene como principal propósito que los estudiantes analicen temáticas referidas a inteligencia artificial, aplicando estrategias de aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y algoritmos de búsqueda con heurísticas para resolver problemas aplicados.
Programa 2020 (algunos cambios menores posibles): [INFO257_2020]
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Tarea práctica: [Doc]
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Unidad "Aprendizaje Supervisado": Talleres de resolución de problemas de clasificación automática
- Introducción a Regresión Lineal y Regresión Logística: [Notebook 1]:
- ¿Cómo estimar los paramétros de los modelos de Regresión Lineal y Logística?: [Slides], [Notebook 2-a], [Notebook 2-b]:
- Introducción a algorítmos de árboles de decisión: [Notebook 3-a], [Notebook 3-b]
- Clasificación supervisada de textos: [Notebook 4]
- Técnicas de Ensemble Learning
- Otros datasets para experimentar:
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Videos:
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Fundamentos de Machine Learning
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Regresión Lineal
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Regresión Logística
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Gradient Descent
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Árbol de decisión
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Ensemble Learning (Random Forest)