I. Inteligencia Artificial
1. Introducción
2. Agentes inteligentes
II. Resolución de problemas
3. Resolución de problemas de búsqueda
4. Búsqueda en entornos complejos
5. Búsqueda adversarial y juegos
6. Problemas de satisfacción de restricciones
III. Conocimiento, razonamiento y planificación
7. Agentes lógicos
8. Lógica de primer orden
9. Inferencia en la lógica de primer orden
10. Representación del conocimiento
11. Planificación automatizada
IV. Conocimiento y razonamiento inciertos
12. Cuantificar la incertidumbre
13. Razonamiento probabilístico
14. Razonamiento probabilístico a lo largo del tiempo
15. Programación probabilística
16. Toma de decisiones sencillas
17. Tomando decisiones complejas
18. Toma de decisiones simples multiagente
V. Aprendizaje automático
19. Aprendiendo de ejemplos
20. Aprendizaje de modelos probabilísticos
21. Aprendizaje profundo
22. Aprendizaje por refuerzo
VI. Comunicarse, percibir y actuar
23. Procesamiento del lenguaje natural
24. Aprendizaje profundo para el procesamiento del lenguaje natural
25. Visión por computadora
26. Robótica
VII. Conclusiones
27. Filosofía, ética y seguridad de la IA
28. El futuro de la IA
Apéndice A. Antecedentes matemáticos
Apéndice B. Notas sobre lenguajes y algoritmos
Bibliografía

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