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人工智能
抽象人工智能（AI）一直在迅速发展，尤其是在医学领域。当今世界上高度可观的医疗领域之一是神经发育和诊断与该疾病有关的任何疾病可能是压倒性的。考虑到神经发育在孩子的成长和滋养中起着重要作用，这是一种讽刺意味，因为父母不希望孩子与同龄其他孩子相比具有降低的能力。实际上，测试孩子的心理成长是一项繁琐的任务，涉及每次拜访医生并花费大量时间。本文的主张通过利用计算机辅助技术来识别神经发育障碍，克服了上述麻烦。所提出的框架在数学和深度学习模型（DL）模型上具有基础，该模型有助于诊断四种各种神经发育障碍，这些神经发育障碍通常往往在儿童生活的早期阶段发生。在此提出的申请将为父母和老师提供适当的补救措施和策略，以帮助他们的孩子从疾病中康复。关键字：人工智能（AI）；诊断;卫生保健;神经发育障碍（NDDS）神经网络（NN）。
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但是，在教学工作中包括它构成了挑战，因为使用技术资源的技能是在目前正在运动的广泛而多样的教职人员中以不同的方式发展的（Usert等人，2024年）。 div>在这方面，欧盟的教育平台将数字能力称为社会发展和融合的关键能力之一，并将其描述为对各种技术的安全和批判性使用，以解决影响生活各个方面的基本问题（欧洲学校教育平台，2020年）。 div>因此，他在欧洲联盟中开发了一个共同的教育框架，以开发教育工作者（Digcompedu）的数字能力（Digcompedu），其中在其2022年的更新版本中，有21个数字能力的开发领域有21个数字能力：信息和数据的搜索和管理，沟通和协作，数字内容，安全性和问题解决方案。 div>这个里程碑支持了关于技术在
智能II
在这种材料中发生的物理和化学相互作用的，预测模型的效率非常有限。 div>如今，以一种令人惊讶的方式打破了中国，人工智能。 div>对显然领导这一职业的“伟大”美国公司的最后一项运动的反应感到惊讶。 div>，但他们也使自己的特征感到惊讶，除了在我们的杂志之外的地缘政治考虑之外，它似乎对Openai贡献了非常有竞争力的特征。较低的成本和能耗。 div>但从我们的角度来看，最有趣的是，负责DeepSeek的公司已发布其开放模型，详细介绍了其操作，以便可以复制它。 div>这意味着许多来自世界各地的专家将能够在代码上工作，并且预计他们的进化非常快。 div>作为材料领域的研究人员，我期待着我们所有的潜力，最终以新一代的形式富有成果
人工智能的未来
墨西哥国立自治大学（ unam ）远程学士学位（ B@ unam ）主任。心理学家，拥有优秀的教育学硕士学位和教育学博士学位。接受过短期和荣格疗法的培训。她曾担任美洲大学心理学协调员、副校长顾问和继续教育主任，并在 12 年间负责该校语言中心的管理。她指导过 37 篇本科论文、3 篇硕士论文和 3 篇博士论文。担任塔布特希伯来学校六年的教育创新顾问。她曾担任高等远程教育共同空间执行主任的荣誉职务一年。她目前是公立远程大学学士学位网络的协调员。他设计、建议、辅导和协调各种在线课程和项目。她是墨西哥首批两门大规模开放在线课程 (mooc) 的作者，这两门课程分别通过 unam-Coursera 开设：Ser más creatividads（注册学生超过 34 万）和 Aprender（注册学生超过 6.5 万）。自 2011 年起，他一直担任 FES-Iztacala UNAM 的心理学在线教授。
人工智能、智能系统、智能代理
在人工智能中，智能代理（AI）是一个自主实体，它通过传感器进行观察，使用执行器对环境采取行动（即它是一个代理），并将其活动引导至实现目标（即它是理性的）。智能代理还可以学习或利用知识来实现其目标。人工智能中的智能代理与经济学中的代理密切相关，并且在认知科学、伦理学、实践理性哲学以及许多跨学科的社会认知模型和计算机社会模拟中研究了智能代理范式的版本。多智能体系统（MAS）是由多个交互的智能智能体组成的系统。多智能体系统可用于解决单个智能体或单片系统难以或无法解决的问题。多代理系统由代理及其环境组成。通常，多代理系统研究涉及软件代理。然而，多智能体系统中的智能体也可以是机器人、人类或人类团队。多代理系统可能包含人类代理的混合团队。本文简要概述了智能代理和多代理系统。
教学计划-人工智能2013.2
- 理论和实践练习 - 小组作业 – 研究 - 研讨会 9. 评估 学习评估将通过理论和实践练习、书面测试和研讨会演示进行。最终平均分必须通过以下计算获得： 最终平均分 = (评估 1 + 评估 2 + 研讨会)/3 评估 1 和 2 将通过书面测试和理论和实践练习进行。 10. 基本参考书目：RUSSELL，S.； NORVIG，P.人工智能。纽约：芝加哥大学出版社，2004 年。1021 页。 FERNANDES，AMR 人工智能。弗洛里亚诺波利斯：Visual Books，2003 年。160 页。莫赖斯，RCC 人工智能。纽约：劳特利奇，1997 年。119 页。 ARTERO，AO 人工智能：理论与实践。纽约：芝加哥大学出版社，2009 年。230 页。补充：HAYKIN，S.神经网络：原理与实践。第二版阿雷格里港：Bookman，2001 年。BITTENCOURT，G.人工智能——工具和理论。 UFSC 出版社。第二。版。弗洛里亚诺波利斯，2001 年，362 页。