Temas Aprendidos - Sistema Inteligente con Python

Definición de Sistemas Inteligentes

Percepción sensorial, razonamiento simbólico, aprendizaje adaptativo y capacidad de tomar decisiones autónomas.

Ámbitos de Aplicación

Salud, robótica, vehículos autónomos, educación personalizada, logística, finanzas, entre otros.

Ejemplos de Sistemas Inteligentes

Watson Health, Tesla, Waymo, Amazon, Alexa, ciudades inteligentes con sensores adaptativos.

Arquitectura de un Sistema Inteligente

Incluye módulos de percepción, razonamiento, aprendizaje, acción, y la interfaz hombre-máquina.

Componentes Técnicos del Sistema

Agentes inteligentes, toma de decisiones, optimización, monitoreo de plagas, visualización con drones.

Redes Neuronales y Deep Learning

Arquitecturas como CNN, RNN, LSTM, Transformers. Técnicas de entrenamiento y optimización.

Modelos Discriminativos y Generativos

Desde SVM y regresión logística hasta GANs, autoencoders y modelos bayesianos.

Large Language Models (LLM)

Transformers como GPT, Claude, LLaMA. Usos: generación de texto, traducción, respuestas y más.

Laboratorio: Sistema Experto

Simulación de diagnóstico médico con reglas IF–THEN usando clases en Python.

Laboratorio: Lógica Difusa

Controlador difuso para climatización con scikit-fuzzy. Manejo de temperatura y potencia de aire.

Laboratorio: Flask + LLM

Interfaz web con Flask para conversar con un modelo Llama 3 vía Hugging Face y HTML interactivo.

Evaluación de Repaso

Incluye IA fuerte/débil, modelos generativos, lógica difusa, LLMs, redes profundas y sistemas expertos.

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