El objetivo del curso "Inteligencia Artificial y Redes Neuronales" es brindar a los estudiantes una comprensión profunda de los fundamentos teóricos y prácticos de la inteligencia artificial y las redes neuronales. El curso tiene como objetivo principal capacitar a los estudiantes en la aplicación de técnicas de aprendizaje automático y redes neuronales para resolver problemas complejos y tomar decisiones basadas en datos en diversos dominios.

El programa del curso incluye los siguientes temas:

1. Introducción a la inteligencia artificial:

   • Conceptos básicos de inteligencia artificial y sus aplicaciones.
   • Historia y evolución de la inteligencia artificial.
   • Principios éticos y consideraciones de la inteligencia artificial.

2. Fundamentos de aprendizaje automático:

   • Tipos de aprendizaje automático: supervisado, no supervisado y por refuerzo.
   • Preprocesamiento de datos y selección de características.
   • Evaluación y validación de modelos de aprendizaje automático.

3. Redes neuronales artificiales:

   • Introducción a las redes neuronales artificiales y su funcionamiento.
   • Arquitectura y componentes de una red neuronal.
   • Algoritmos de entrenamiento y ajuste de pesos en redes neuronales.

4. Redes neuronales convolucionales:

   • Aplicaciones de las redes neuronales convolucionales (CNN) en visión por computadora.
   • Arquitectura y componentes de las CNN.
   • Transferencia de aprendizaje y detección de características en CNN.

5. Redes neuronales recurrentes:

   • Aplicaciones de las redes neuronales recurrentes (RNN) en procesamiento de secuencias.
   • Arquitectura y componentes de las RNN.
   • Modelado del lenguaje y generación de texto con RNN.

6. Aprendizaje profundo y redes neuronales profundas:

   • Conceptos y arquitecturas de aprendizaje profundo.
   • Redes neuronales profundas: autoencoders, redes generativas adversariales (GAN), entre otros.
   • Aplicaciones avanzadas de redes neuronales profundas.

7. Ética y consideraciones de la inteligencia artificial:

   • Sesgos y equidad en los modelos de inteligencia artificial.
   • Transparencia y explicabilidad de los modelos de inteligencia artificial.
   • Responsabilidad y regulaciones en el uso de la inteligencia artificial.

8. Casos de estudio y aplicaciones prácticas:

   • Aplicación de técnicas de inteligencia artificial y redes neuronales en diversos dominios.
   • Implementación de modelos de aprendizaje automático y redes neuronales.
   • Evaluación y análisis de resultados de los modelos.