MATEMATICAS Y ESTADISTICA PARA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

• Comprender los fundamentos matemáticos que sustentan los algoritmos de inteligencia artificial.
• Aplicar la lógica matemática en la resolución de problemas de inteligencia artificial.
• Utilizar la teoría de grafos para representar y analizar relaciones en conjuntos de datos.
• Dominar los conceptos de probabilidad y combinatoria en el contexto de la inteligencia artificial.
• Aplicar modelos de regresión lineal y no lineal para analizar y predecir datos.
• Utilizar modelos gráficos probabilísticos para representar relaciones entre variables en conjuntos de datos complejos.
• Entender los conceptos fundamentales del álgebra lineal y su aplicación en problemas de inteligencia artificial.
• Aplicar operaciones y técnicas de álgebra lineal en la manipulación y análisis de datos.
• Utilizar herramientas del álgebra lineal para resolver sistemas de ecuaciones y problemas de optimización en el contexto de la inteligencia artificial.
• Dominar los conceptos básicos del cálculo diferencial e integral y su aplicación en problemas de optimización.
• Aplicar técnicas de cálculo en la optimización de funciones objetivo en algoritmos de inteligencia artificial.
• Utilizar métodos de optimización para mejorar el rendimiento y la eficiencia de los modelos de inteligencia artificial.

1.MATEMATICAS APLICADAS A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

• Introduccion a las matematicas en ia
• Logica
• Teoria de grafos
• Heuristicas

2.PROBABILIDAD Y ESTADISTICA

• Probabilidad, combinatoria y variables aleatorias.
• Regresion lineal y no lineal.
• Modelos gráficos probabilísticos

3.ALGEBRA LINEAL

• Algebra lineal
• Elementos del algebra lineal

4.CALCULO Y OPTIMIZACION

• Calculo y optimizacion
• Calculo
• Optimizacion