Modelos de la asignatura Inteligencia Artificial de Ingeniería de Computadores de la ETSII-US
En esta carpeta de GitHhub podrás encontrar los diversos modelos que vamos usando en las clases de la asignatura. La relación entre el contenido de cada una de las carpetas y el temario del curso es el siguiente:
- 01. State Space Search: Representación en Espacios de Estados
- 02. Uninformed Search: Búsquedas Ciegas (o no informadas)
- 03. Informed Search: Búsquedas Informadas
- 04. Local Search: Búsquedas Locales
- 05. Minimax: Juegos con Adversario. Minimax
- 06. Logic: Lógica
- 07. Complexity: Inteligencia Colectiva, Sistemas Complejos, Redes Complejas, Fractales, Autómatas Celulares
- 08. Evolving Computing: Algoritmos Genéticos y Computación Evolutiva
- 09. Optimization: Algoritmos de Hormigas, PSO
- 10. Social Simulation: Simulación Social
- 11. Machine Learning: Aprendizaje Automático, Aprendizaje Supervisado y No Supervisado, Árboles de Decisión, SOM, Redes Neuronales, Aprendizaje por Refuerzo
Ha de tenerse en cuenta que:
- Dentro de cada carpeta se puede encontrar información más específica acerca de su contenido.
- Puede haber material adicional que no está referenciado en esta documentación o en las que se encuentran dentro de cada carpeta.
- Estas carpetas son el resultado de un trabajo en curso, por lo que pueden producirse discrepancias temporales entre el contenido real y el referenciado en las respectivas documentaciones.