1. Nacimiento de la Inteligencia Artificial 2. Fin De Siglo (Participación de Japón y desarrollo de agentes)3. Prediccion y adaptacion 4. Inteligencia como búsqueda 5. Segundo Examen 6. Ensayo final 7. Algoritmo DPLL 8. Algoritmo DPLL (practica)9. DPLL Algoritms practice 10. Examen de Implementación de algoritmo DPLL 11. Logica temporal 12. Logica de predicados 13. Logica de predicados en la inteligencia artificial 14. Redes Bayesianas 15. Ejercicio de las redes Bayesianicas 16. Lab Bayesian network 17. Cadenas de Markov 18. Lab Markov Chain 19. Análisis asintótico de algoritmos 20. Algoritmo Primero en Profundidad (DFS)21. Algoritmo Primero en anchura (BFS)22. Análisis asintótico de DFS BFS 23. El algoritmo de profundidad iterada 24. algoritmo de búsqueda bidireccional 25. Algoritmo de costo uniforme (UCS)27. Algoritmo de búsqueda informada 28. Diseño de funciones heurísticas 29. Resolución del laboratorio 30. Mejorando el algoritmo A(estrella)31. Algoritmo A(estrella) con profundidad iterada (IDA(estrella))32. La computación evolutiva 33. Algoritmos Genéticos 34. Algoritmo genético simple 35. Operadores Genéticos 36. Teorema del esquema 37. Selección de parámetros de los operadores genéticos 38. A Mathematical Analysis of Tournament Selection 39. Genetic Algorithms for the Travelling Salesman Problem A Review of Representations and Operators 40. Predictive Models 41. Implementación de un algoritmo genético básico 42. Paso a paso de un algoritmo genético básico 43. Ruta óptima del TSP (problema de viajero)44. Sistemas auto organizantes 45. Robustez 46. Braitenberg vehicle 47. Creatividad Computacional 48. Creatividad combinacional, exploratoria y transformacional 49. Marco de trabajo de sistemas creativos 50. Pasos generales para la construcción de agentes creativos autónomos 51. Tres posibles algoritmos ElProcesoDeUnaIA Mapa mental RAG básico

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29. Resolución del laboratorio

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