Profesores: Felipe Bravo Márquez y Claudio Gutierrez
El curso tiene como propósito desarrollar en los y las estudiantes la capacidad de analizar críticamente la arquitectura conceptual, los fundamentos científico técnicos y las tradiciones que sustentan la Inteligencia Artificial contemporánea. A partir de modelos formales, enfoques computacionales y teorías cognitivas, se estudian los principales paradigmas de la IA y sus bases epistemológicas. Asimismo, el curso busca que evalúen rigurosamente la aplicación de métodos de IA en la modelación de problemas cognitivos y sistémicos, y que examinen con rigor las tendencias actuales del campo, así como sus proyecciones futuras, reconociendo sus límites, implicancias éticas y efectos sociales. En conjunto, el curso promueve una comprensión integrada de la IA que articula perspectivas computacionales, científicas y filosóficas, ancladas en desarrollos técnicos concretos.
Playlist con las grabaciones de las clases
Tema: ¿Qué es la Inteligencia Artificial? 
Lectura obligatoria
Russell, S. y Norvig, P.
Artificial Intelligence: A Modern Approach, 4th Edition, Capítulo 1
Lecturas complementarias
- McCarthy, J. What is Artificial Intelligence?
- Rusell, S. Human Compatible Artificial Intelligence, Apéndice (introducción breve a la búsqueda, lógica, incertidumbre y aprendizaje)
- Legg, S. y Hutter, M. Universal Intelligence: A Definition of Machine Intelligence
- Chollet, F. On the Measure of Intelligence
Tema: Agentes
Lectura obligatoria
Russell, S. y Norvig, P.
Artificial Intelligence: A Modern Approach, 4th Edition, Capítulo 2
Presentación estudiantes Park, J. S. et al. Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior
Lectura complementaria
Shapira, N., et al. Agents of Chaos
Tema: Aprendizaje profundo
Lectura obligatoria
Schmidhuber, J.
Deep Learning in Neural Networks: An Overview
Presentación estudiantes Serre, T. Deep Learning: The Good, the Bad, and the Ugly
Lecturas complementarias
- Mitchell, T. Machine Learning, Capítulo 1
- LeCun, Y., Bengio, Y. y Hinton, G. Deep Learning
- Goodfellow, I., Bengio, Y. y Courville, A. Deep Learning, Capítulo 1
- Russell, S. y Norvig, P. Artificial Intelligence: A Modern Approach, 4th Edition, Capítulo 21
Tema: Aprendizaje de representaciones
Lectura obligatoria
Bengio, Y., Courville, A. y Vincent, P.
Representation Learning: A Review and New Perspectives
Presentación estudiantes Chen, T. et al. A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations
Lecturas complementarias
- Torralba, A., Isola, P. y Freeman, W. Foundations of Computer Vision, Capítulo 30: Representation Learning
- Hinton, G. Nobel Lecture: Boltzmann machines
Tema: Aprendizaje por refuerzo
Lectura obligatoria
Hugging Face.
Deep Reinforcement Learning Course, Capítulos 1 y 2
Presentación estudiantes Silver, D. et al. Reward is Enough
Lecturas complementarias
- Sutton, R. y Barto, A. Reinforcement Learning: An Introduction, Capítulos 1,2 y 3
- Mortiz, H. y Recht, B. Patterns, Predictions, and Actions, Capítulo 12: Reinforcement Learning
- Ng, Andrew Machine Learning Apunte parte 13: Reinforcement Learning and Control
- Russell, S. y Norvig, P. Artificial Intelligence: A Modern Approach, 4th Edition, Capítulos 17 y 22
Tema: Lenguaje
Lecturas obligatorias
-
Smith, N. A. Contextual Word Representations: A Contextual Introduction
-
Bender, E. y Koller, A. Climbing Towards NLU: On Meaning, Form, and Understanding in the Age of Data
Presentación estudiantes Brown, T. et al. Language Models are Few Shot Learners
Lectura complementaria
Russell, S. y Norvig, P. Artificial Intelligence: A Modern Approach, 4th Edition, Capítulos 23 y 24
Tema: Percepción y visión
Lectura obligatoria
Torralba, A., Isola, P. y Freeman, W.
Foundations of Computer Vision, Capítulo 1
Presentación estudiantes Torralba, A. y Efros, A. Unbiased Look at Dataset Bias
Lecturas complementarias
- Marr, D. Vision, Capítulo 1
- Russell, S. y Norvig, P. Artificial Intelligence: A Modern Approach, 4th Edition, Capítulo 25
- Caron, M. Emerging Properties in Self-Supervised Vision Transformers
Tema: Robótica
Lectura obligatoria
Bermúdez, J.
Introduction to Cognitive Science, Capítulo 14 - Robotics: From GOFAI to Situated Cognition and Behavior-Based Robotics
Presentación estudiantes International Federation of Robotics. Artificial Intelligence in Robotics, 3ra edición
Lecturas complementarias
- Capuano, F. et al. Robot Learning: A Tutorial
- Russell, S. y Norvig, P. Artificial Intelligence: A Modern Approach, 4th Edition, Capítulo 26
- International Federation of Robotics. Artificial Intelligence in Robotics, 2da edición
Tema: Razonamiento y conocimiento
Lecturas obligatorias
- Brachman, R. y Levesque, H.
Knowledge Representation and Reasoning, Capítulo 1
- Belle, V. y Marcus, G. The Future Is Neuro-Symbolic: Where Has It Been, and Where Is It Going?
Presentación estudiantes Besold, T. R. et al. Neural-Symbolic Learning and Reasoning: A Survey and Interpretation
Lecturas complementarias
- Davis, R., Shrobe, H. y Szolovits, P. What is a Knowledge Representation?
- Nilsson, N.
The Quest for Artificial Intelligence, Capítulo 26: Reasoning and Representation
Tema: Cognición y Mente
Lectura obligatoria
Vernon, D.
Artificial Cognitive Systems: A Primer, Capítulos 1 y 2
Presentación estudiantes Friston, K. The Free Energy Principle: A Unified Brain Theory?
Lectura complementaria
Bermúdez, J.
Introduction to Cognitive Science, Capítulos introductorio y 1
Tema: Conciencia
Lecturas obligatorias
-
Bermúdez, J. Introduction to Cognitive Science, Capítulo 15 - The Cognitive Science of Consciousness
-
Chalmers, D. Could a Large Language Model be Conscious?
Presentación estudiantes Identifying Indicators of Consciousness in AI Systems
Lectura Complementaria
- Chalmers, D.
The Conscious Mind, Capítulo 1
Tema: Interpretabilidad, equidad y ética
Lecturas obligatorias
- Doshi Velez, F. y Kim, B.
Towards a Rigorous Science of Interpretable Machine Learning
- Olah, C. et al. Zoom In: An Introduction to Circuits
Presentación estudiantes Bryson, J. The Oxford Handbook of Ethics of AI, Capítulo 1: The Artificial Intelligence of the Ethics of Artificial Intelligence - An Introductory Overview for Law and Regulation
Lecturas complementarias
- Bengio, Y., et al. International AI Safety Report - The International Scientific Report on the Safety of Advanced AI
- Bengio, Y., et al. International ai safety report - First Key Update: Capabilities and Risk Implications
- Bengio, Y., et al. International ai safety report - Second Key Update: Technical Safeguards and Risk Management
- Bengio, Y., et al. International AI Safety Report 2026
- Barocas, S., Hardt, M. y Narayanan, A.
Fairness in Machine Learning: Limitations and Opportunities, Capítulo 1
Tema: Perspectivas en Inteligencia Artificial
Presentaciones estudiantes
- Brooks, R. Intelligence Without Representation
- Schmidhuber, J. Formal Theory of Creativity, Fun, and Intrinsic Motivation
- Silver, D. y Sutton, R. Welcome to the Era of Experience
- Marcus, G. The Next Decade in AI
- Bengio, Y. The Consciousness Prior
- LeCun, Y. A Path Towards Autonomous Machine Intelligence
- Hooker, S. The Hardware Lottery
Tema: Cierre del curso - El Futuro de la IA
Lectura
Russell, S. y Norvig, P.
Artificial Intelligence: A Modern Approach, Capítulo 28: The Future of AI
Lecturas complementarias
- Sutton, R. The Bitter Lesson
- Hooker, S. On the slow death of scaling
- Dupoux, E., LeCun, Y., Malik, J. Why AI systems don’t learn and what to do about it: Lessons on autonomous learning from cognitive science
- Cuéllar, M., et al. Shaping AI’s Impact on Billions of Lives