Este repositorio contiene el material de clases (presentaciones, ejercicios y notebooks) para Inteligencia Artificial (CEIA - FIUBA).
Para revisar los criterios de aprobación, ver el documento correspondiente.
clase#
teoria
ejercicios
jupyter_notebooks
README.md
- Lenguaje de Programación
- Python >=3.10
- Poetry / Pip / Conda para instalar librerías
- Librerías
- Numpy, Pandas, SciPy
- Matplotlib, Seaborn
- Scikit-Learn
- Pygame
- Vizdoom
- Consola Interactiva de Python
- IPython
- Jupyter Notebook
- Herramientas
- GitHub para repositorios
- IDE Recomendados
- Visual Studio Code
- PyCharm Community Edition
- Google Colab
Este repositorio contiene un archivo pyproject.toml
para instalar las dependencias usando
Poetry
- Introducción a la Materia
- Inteligencia Artificial
- Python
- Agente de resolución de problemas
- Agente racional
- Resolución de problemas mediante búsqueda
- Problemas de optimización
- Algoritmos de búsqueda Local
- Búsqueda en espacios continuos
- Aprendizaje Automático
- Formas de aprendizaje
- Aprendizaje supervisado
- Conceptos de Regresión
- Regresión lineal simple y múltiple
- Regresión Ridge y Lasso
- Conceptos de Clasificación
- Regresión logística
- Clasificador bayesiano ingenuo
- Aprendizaje por Refuerzo
- Proceso de decisión de Márkov
- Ecuación de Bellman
- Artificial Intelligence: A Modern Approach - Stuart Russell, Peter Norvig (Ed. Pearson)
- Artificial Intelligence Basics: A Non-Technical Introduction - Tom Taulli (Ed. Apress)
- Artificial Intelligence For Dummies - John Paul Mueller, Luca Massaron (Ed. For Dummies)
- An Introduction to Statistical Learning - Gareth James (Ed. Springer)
- Python Data Science Handbook - Jake VanderPlas
- The Elements of Statistical Learning - Trevor Hastie (Ed. Springer)
Se recomienda principalmente el primer libro de esta lista.
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