Introducción 7Nociones y antecedentes de la inteligencia artificial 81. Conocimiento de la historia de la inteligencia artificial. 91.1. Evolución de la IA desde sus inicios. 101.2. Hitos clave en el desarrollo de la IA. 132. Definición de inteligencia artificial. 182.1. Concepto y disciplinas dentro de la IA. 192.2. -reas de aplicación de la IA en el mundo actual. 223. Impacto de la IA en la sociedad. 273.1. Análisis de su influencia en diferentes sectores. 293.2. Implicaciones éticas de la IA. 324. Aplicación de medidas de eficiencia energética y sostenibilidad ambiental. 385. Resumen. 436. Actividades de autoevaluación. 447. Test de evaluación. 46Características de la inteligencia artificial 471. Comprensión de las capacidades de la inteligencia artificial. 481.1. Diferencias entre IA débil y fuerte. 501.2. Capacidades de aprendizaje, razonamiento y reconocimiento. 531.3. Análisis de las limitaciones de la IA. 581.4. Barreras técnicas actuales. 591.5. Desafíos éticos y sociales. 622. Evaluación de la aplicabilidad de la IA. 662.1. Casos de uso actuales y futuros. 672.2. Aplicaciones prácticas en diferentes industrias. 703. Resumen. 744. Actividades de autoevaluación. 755. Test de evaluación. 77Símbolos y métodos numéricos en IA 781. Administración de símbolos en IA. 791.1. Uso de símbolos en representaciones del conocimiento. 811.2. Relación entre símbolos y lógica en la IA. 842. Implementación de métodos numéricos en IA. 882.1. Técnicas estadísticas utilizadas en la IA. 902.2. Aplicación de álgebra lineal y cálculo en algoritmos de IA 933. Resumen. 984. Actividades de autoevaluación. 995. Test de evaluación. 101Fórmulas y funciones aplicadas en IA 1021. Aplicación de fórmulas en el desarrollo de IA. 1031.1. Uso de fórmulas matemáticas para optimizar algoritmos. 1041.2. Métodos para resolver problemas complejos. 1082. Desarrollo de funciones en IA. 1122.1. Funciones utilizadas en el entrenamiento de modelos de IA. 1142.2. Optimización y ajuste de funciones para mejorar el rendimiento. 1183. Resumen. 1244. Actividades de autoevaluación. 125Test de evaluación 127Algoritmos 1291. Diseño de algoritmos de IA. 1301.1. Principios básicos de algoritmos. 1311.2. Algoritmos de clasificación y regresión. 1352. Optimización de algoritmos. 1382.1. Métodos para mejorar la eficiencia de los algoritmos. 1402.2. Técnicas avanzadas de optimización en IA. 1443. Resumen. 1504. Actividades de autoevaluación. 1515. Test de evaluación. 153Algoritmos y aplicaciones de negocio (caso geolocalización). 1541. Aplicación de algoritmos en la geo-localización. 1551.1. Implementación de IA en sistemas de geolocalización. 1571.2. Algoritmos utilizados para mejorar la precisión en mapas y ubicaciones. 1622. Desarrollo de soluciones para negocios. 1672.1. Aplicación de IA en la industria del comercio electrónico y otros sectores. 1692.2. Análisis de casos prácticos de aplicaciones de IA en empresas. 1733. Resumen. 1804. Actividades de autoevaluación. 1815. Test de evaluación. 183Sistemas basados en conocimiento 1841. Gestión de conocimiento en IA. 1851.1. Representación de conocimiento dentro de los sistemas de IA. 1871.2. Aplicaciones de sistemas expertos y bases de conocimiento. 1922. Desarrollo de sistemas inteligentes. 1992.1. Implementación de sistemas que toman decisiones basadas en datos previos. 2012.2. Uso de reglas y procedimientos lógicos en sistemas de IA. 2053. Resumen. 2114. Actividades de autoevaluación. 212Test de evaluación 214Motores de inferencia 2151. Desarrollo de motores de inferencia en IA. 2161.1. Diseño de sistemas que utilizan inferencias lógicas. 2201.2. Integración de motores de inferencia con bases de conocimiento. 2242. Aplicación de inferencia en la toma de decisiones. 2302.1. Implementación en sistemas de diagnóstico y resolución de problemas. 2322.2. Optimización de decisiones mediante el uso de inferencias. 2373. Resumen. 2444. Actividades de autoevaluación. 2455. Test de evaluación. 247Patrones en la inteligencia artificial 2481. Identificación de patrones en IA. 2491.1. Uso de técnicas de aprendizaje automático para detectar patrones. 2511.2. Aplicaciones de identificación de patrones en imágenes, texto y otros datos. 2562. Optimización de modelos predictivos. 2632.1. Análisis de datos para predecir comportamientos futuros. 2652.2. Mejora de la precisión de los modelos mediante el ajuste de parámetros. 2703. Resumen. 2784. Actividades de autoevaluación. 279Test de evaluación 281Reglas y restricciones en algoritmos 2821. Implementación de reglas en algoritmos de IA. 2831.1. Desarrollo de algoritmos que incorporan reglas lógicas y de negocio. 2861.2. Uso de reglas para la mejora del rendimiento y la toma de decisiones. 2922. Establecimiento de restricciones en algoritmos. 3002.1. Implementación de restricciones en el proceso de toma de decisiones. 3022.2. Evaluación de los efectos de las restricciones sobre el comportamiento de los algoritmos. 3073. Resumen. 3144. Actividades de autoevaluación. 315Test de evaluación 317Resumen final 318Test de evaluación final 320Glosario 32