1. Métodos de IA
1.1. Aprendizaje supervisado
1.1.1. Entrenamiento con datos etiquetados.
1.2. Aprendizaje no supervisado
1.2.1. Identificación de patrones sin datos etiquetados.
1.3. Aprendizaje por refuerzo
1.3.1. Aprendizaje a través del ensayo y error.
2. Áreas de aplicación
2.1. Automatización de procesos
2.1.1. Gestión de inventarios, facturación, etc.
2.2. Análisis de datos
2.2.1. Identificación de patrones, predicción de resultados, etc.
2.3. Asistentes virtuales
2.3.1. Siri, Alexa, etc.
2.4. Robótica
2.4.1. Robots industriales, drones, etc.
2.5. Juegos
2.5.1. Ajedrez, Go, etc.
3. Definición
3.1. Concepto de IA
3.1.1. Capacidad de las computadoras y sistemas informáticos para realizar tareas que requieren inteligencia humana.
3.2. Historia de la IA
3.2.1. Estudio desde la década de 1950 y evolución significativa desde entonces.
4. Tipos de IA
4.1. IA debil
4.1.1. Sistemas diseñados para realizar tareas específicas y limitadas.
4.2. IA fuerte
4.2.1. Sistemas que tienen la capacidad de realizar cualquier tarea intelectual que un ser humano pueda hacer.
4.3. IA general
4.3.1. Sistemas que tienen una inteligencia similar o superior a la de un ser humano en todas las áreas.