Introducción a la inteligencia artificial y los algoritmos. IFCT0141.

Este Manual es el más adecuado para impartir la especialidad formativa IFCT0141 "Introducción a la inteligencia artificial y los algoritmos" y cumple fielmente con los Conocimientos / Capacidades cognitivas y prácticas de su Programa formativo.
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Capacidades que se adquieren con este Manual:

- Conocer los antecedentes históricos y las bases de la Inteligencia Artificial, su evolución y aplicación.
- Conocer las características fundamentales de la IA, sus ventajas y limitaciones en el ámbito tecnológico.
- Conocer los símbolos y métodos numéricos fundamentales utilizados en IA, como matrices, vectores y transformaciones.
- Conocer fórmulas y funciones utilizadas en el desarrollo de algoritmos de IA para así resolver problemas prácticos.
- Conocer los algoritmos básicos de IA, su estructura y funcionamiento para poder procesar datos y obtener resultados.
- Aprender a aplicar los algoritmos de IA a casos reales, especialmente en el ámbito de geolocalización y sus aplicaciones en los negocios.
- Conocer los sistemas basados en conocimiento, su estructura y utilizarlos para representar información.
- Conocer los motores de inferencia utilizados en IA, sus principios y su aplicación para deducir conocimiento.
- Aprender cómo los patrones son utilizados en IA para así identificar tendencias, asociaciones y regularidades en grandes volúmenes de datos.
- Aplicar reglas y restricciones en IA para mejorar la toma de decisiones y optimizar los algoritmos de resolución de problemas.

Índice:

Introducción 7

Nociones y antecedentes de la inteligencia artificial 8

1. Conocimiento de la historia de la inteligencia artificial. 9
1.1. Evolución de la IA desde sus inicios. 10
1.2. Hitos clave en el desarrollo de la IA. 13
2. Definición de inteligencia artificial. 18
2.1. Concepto y disciplinas dentro de la IA. 19
2.2. Áreas de aplicación de la IA en el mundo actual. 22
3. Impacto de la IA en la sociedad. 27
3.1. Análisis de su influencia en diferentes sectores. 29
3.2. Implicaciones éticas de la IA. 32
4. Aplicación de medidas de eficiencia energética y sostenibilidad ambiental. 38
5. Resumen. 43
6. Actividades de autoevaluación. 44
7. Test de evaluación. 46

Características de la inteligencia artificial 47

1. Comprensión de las capacidades de la inteligencia artificial. 48
1.1. Diferencias entre IA débil y fuerte. 50
1.2. Capacidades de aprendizaje, razonamiento y reconocimiento. 53
1.3. Análisis de las limitaciones de la IA. 58
1.4. Barreras técnicas actuales. 59
1.5. Desafíos éticos y sociales. 62
2. Evaluación de la aplicabilidad de la IA. 66
2.1. Casos de uso actuales y futuros. 67
2.2. Aplicaciones prácticas en diferentes industrias. 70
3. Resumen. 74
4. Actividades de autoevaluación. 75
5. Test de evaluación. 77

Símbolos y métodos numéricos en IA 78

1. Administración de símbolos en IA. 79
1.1. Uso de símbolos en representaciones del conocimiento. 81
1.2. Relación entre símbolos y lógica en la IA. 84
2. Implementación de métodos numéricos en IA. 88
2.1. Técnicas estadísticas utilizadas en la IA. 90
2.2. Aplicación de álgebra lineal y cálculo en algoritmos de IA 93
3. Resumen. 98
4. Actividades de autoevaluación. 99
5. Test de evaluación. 101

Fórmulas y funciones aplicadas en IA 102

1. Aplicación de fórmulas en el desarrollo de IA. 103
1.1. Uso de fórmulas matemáticas para optimizar algoritmos. 104
1.2. Métodos para resolver problemas complejos. 108
2. Desarrollo de funciones en IA. 112
2.1. Funciones utilizadas en el entrenamiento de modelos de IA. 114
2.2. Optimización y ajuste de funciones para mejorar el rendimiento. 118
3. Resumen. 124
4. Actividades de autoevaluación. 125
Test de evaluación 127

Algoritmos 129

1. Diseño de algoritmos de IA. 130
1.1. Principios básicos de algoritmos. 131
1.2. Algoritmos de clasificación y regresión. 135
2. Optimización de algoritmos. 138
2.1. Métodos para mejorar la eficiencia de los algoritmos. 140
2.2. Técnicas avanzadas de optimización en IA. 144
3. Resumen. 150
4. Actividades de autoevaluación. 151
5. Test de evaluación. 153

Algoritmos y aplicaciones de negocio (caso geolocalización). 154

1. Aplicación de algoritmos en la geo-localización. 155
1.1. Implementación de IA en sistemas de geolocalización. 157
1.2. Algoritmos utilizados para mejorar la precisión en mapas y ubicaciones. 162
2. Desarrollo de soluciones para negocios. 167
2.1. Aplicación de IA en la industria del comercio electrónico y otros sectores. 169
2.2. Análisis de casos prácticos de aplicaciones de IA en empresas. 173
3. Resumen. 180
4. Actividades de autoevaluación. 181
5. Test de evaluación. 183

Sistemas basados en conocimiento 184

1. Gestión de conocimiento en IA. 185
1.1. Representación de conocimiento dentro de los sistemas de IA. 187
1.2. Aplicaciones de sistemas expertos y bases de conocimiento. 192
2. Desarrollo de sistemas inteligentes. 199
2.1. Implementación de sistemas que toman decisiones basadas en datos previos. 201
2.2. Uso de reglas y procedimientos lógicos en sistemas de IA. 205
3. Resumen. 211
4. Actividades de autoevaluación. 212
Test de evaluación 214

Motores de inferencia 215

1. Desarrollo de motores de inferencia en IA. 216
1.1. Diseño de sistemas que utilizan inferencias lógicas. 220
1.2. Integración de motores de inferencia con bases de conocimiento. 224
2. Aplicación de inferencia en la toma de decisiones. 230
2.1. Implementación en sistemas de diagnóstico y resolución de problemas. 232
2.2. Optimización de decisiones mediante el uso de inferencias. 237
3. Resumen. 244
4. Actividades de autoevaluación. 245
5. Test de evaluación. 247

Patrones en la inteligencia artificial 248

1. Identificación de patrones en IA. 249
1.1. Uso de técnicas de aprendizaje automático para detectar patrones. 251
1.2. Aplicaciones de identificación de patrones en imágenes, texto y otros datos. 256
2. Optimización de modelos predictivos. 263
2.1. Análisis de datos para predecir comportamientos futuros. 265
2.2. Mejora de la precisión de los modelos mediante el ajuste de parámetros. 270
3. Resumen. 278
4. Actividades de autoevaluación. 279
Test de evaluación 281

Reglas y restricciones en algoritmos 282

1. Implementación de reglas en algoritmos de IA. 283
1.1. Desarrollo de algoritmos que incorporan reglas lógicas y de negocio. 286
1.2. Uso de reglas para la mejora del rendimiento y la toma de decisiones. 292
2. Establecimiento de restricciones en algoritmos. 300
2.1. Implementación de restricciones en el proceso de toma de decisiones. 302
2.2. Evaluación de los efectos de las restricciones sobre el comportamiento de los algoritmos. 307
3. Resumen. 314
4. Actividades de autoevaluación. 315
Test de evaluación 317

Resumen final 318

Test de evaluación final 320

Glosario 323