Inteligencia Artificial for Dummies

El taller será impartido por Alejandro Granados Bañuls; en el chat estaremos varios miembros de ACM respondiendo las preguntas o problemas que os puedan surgir. Este taller se enmarca en el conjunto de actividades del hackathon organizado por BEST València.

El tiempo total estimado del taller será de entre 30 y 45 min. Es un taller práctico donde se te proporcionen los enlaces y herramientas (sin necesidad de descargar nada) para poder probar las demos y recrear las funciones presentadas.

El taller está dividido en los siguientes puntos: (Pueden cambiar ligeramente respecto el día final)

• Breve introducción a la Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial es la rama de la computación que intenta simular comportamientos y acciones humanas mediante ordenadores. No es el estereotipo de las películas de robots malos consiguen consciencia propia y aniquilan la humanidad (de hecho, al menos en las matemáticas en las que se basan la informática hoy en día, es imposible que esto ocurra ya que un ordenador es incapaz de discernir lo que es falso de lo verdadero por sí mismo)

• Encaminando al Machine Learning

Dentro de la AI hay muchas ramas: conocimiento difuso, conocimiento experto, redes bayesianas… Pero sin duda la que más impacto tiene hoy en día es el Machine Learning. Es por eso que el taller irá encaminado a este campo.

• Introducción Machine Learning

El ML es la capacidad de los ordenadores de aprender por sí mismos a través de un conjunto de datos. Hay dos tipos principalmente: clasificación en n-clases y regresión lineal (predecir un valor). Por muy complicado que parezca, al final es una función matemática.

• Problema práctico: separar en dos clases

Se plantea un problema práctico que puede ser resuelto mediante clasificación lineal.

• Resolución del problema

Se resuelve el problema anterior, de forma práctica y visual.

• Introducción al Perceptrón

Se presenta el Perceptrón, la función matemática inicial con la que surgió el ML y predecesora de las redes neuronales.

• Introducción a las redes neuronales y redes neuronales profundas

Es el gran boom de la última década y sigue en pleno auge. Permite realizar problemas muy complejos con gran precisión, hablando siempre de clasificación y regresión.

• Conclusión y otros modelos de Machine Learning
• Links y bibliografía
• Ronda de preguntas