AVAC - PRESENCIAL 65
(A) INTELIGENCIA ARTIFICIAL GRUPO - 2 PRÁCTICA
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General
Avisos
UNIDAD 1 - Fundamentos de la Inteligencia Artificial
1 Introducción a la IA
2 Sistemas Inteligentes
UNIDAD 2 - Teoría Bayesiana
3 Teoría Bayesiana
4 Clasificador NAIVE BAYES
UNIDAD 3 - Redes Neuronales
5 Aprendizaje supervisado RNA
6 Neurocontroladores
7 Tutorial NEURAL NETWORK TOOLBOX
8 Aprendizaje no supervisado
9 Optimización con AG
10 Evaluación de modelos de ML
11 NNSTART 2023
UNIDAD 4 - Lógica Difusa
12 Lógica Difusa
13 Control Difuso
14 Tutorial FUZZY LOGIC DESIGNER MATLAB ON LINE
Rúbricas
RUBRICA DE LABORATORIO DE IA
RUBRICA DE INFORME DE LABORATORIOS DE IA
Prácticas
Manual de Higiene y Seguridad Laboratorios Ups 2023-1
Planificación de Prácticas de Inteligencia Artificial P65
PRACTICA 1a INTELIGENCIA ARTIFICIAL
PRACTICA 1b INTELIGENCIA ARTIFICIAL
PRACTICA 2 INTELIGENCIA ARTIFICIAL
PRACTICA 3 INTELIGENCIA ARTIFICIAL
PRACTICA 4 INTELIGENCIA ARTIFICIAL
PRACTICA 5a INTELIGENCIA ARTIFICIAL
PRACTICA 5b INTELIGENCIA ARTIFICIAL
PRACTICA 6a INTELIGENCIA ARTIFICIAL
PRACTICA 6b INTELIGENCIA ARTIFICIAL
PRACTICA 7 INTELIGENCIA ARTIFICIAL
PRACTICA 8 INTELIGENCIA ARTIFICIAL
PRACTICA 9 INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Programas para las prácticas
Informes de las Prácticas
Informe de la Práctica 1
Informe de la Práctica 2
Informe de la Práctica 3
Informe de la Práctica 4
Informe de la Práctica 5
Informe de la Práctica 6
Informe de la Práctica 7
Informe de la Práctica 8
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PRESENCIAL
QUITO
SUR
ELECTRÓNICA Y AUTOMATIZACIÓN
8º NIVEL
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Resumen
(A) INTELIGENCIA ARTIFICIAL GRUPO - 2 PRÁCTICA
Profesor:
WILLIAM MANUEL MONTALVO LOPEZ