1. Aprendizaje automático: Introducción. Aprendizaje automático. Método clásico de aprendizaje. Minería de datos. Aprendizaje automático y minería de datos. La familia TDIDT. Evaluación de los métodos de aprendizaje.-- 2. Redes neuronales: Fundamentos de redes neuronales. Características de las redes neuronales. Redes neuronales con conexiones hacia delante. El modelo de Hopfiels. El modelo de Kohonen.-- 3. Algoritmos genéticos: Introducción. Operadores básicos. Algoritmos genéticos en profundidad. Resolución de problemas con AG. Algoritmos evolucionarios.-- 4. Sistemas inteligentes autónomos: Aprendizaje por observación y descubrimiento. Aprendizaje por interacción con el entorno. Formación, mutación y ponderación de teorías. Un sistema con aprendizaje basado en formación de teorías. Aprendizaje: refuerzo, conductas e integración.-- 5. Sistemas expertos: Generalidades. Técnicas adquisición de conocimiento. Modelos de conocimiento. Criterios de evaluación de sistemas expertos.-- 6. Referencias.