Repasar los conceptos básicos del Big Data: Revisar los principios fundamentales del Big Data, incluyendo su definición, características, y las tecnologías asociadas que permiten la captura, almacenamiento y análisis de grandes volúmenes de datos. Tratar los puntos sobre la propiedad industrial e intelectual de la inteligencia artificial: Analizar los aspectos legales relacionados con la propiedad industrial e intelectual en el contexto de la inteligencia artificial, incluyendo derechos de autor, patentes y las implicaciones éticas del uso de tecnología AI. Combinar los conceptos de la mecatrónica y de la inteligencia artificial: Explorar cómo se integran la mecatrónica y la inteligencia artificial, destacando las sinergias que surgen de esta combinación y su aplicación en el desarrollo de sistemas más eficientes y autónomos. Estudiar los sistemas expertos y su estructura, así como el concepto de lógica difusa: Examinar los sistemas expertos, su arquitectura y funcionamiento, así como el uso de la lógica difusa en la toma de decisiones y su relevancia en la inteligencia artificial. Ahondar en los algoritmos genéticos y las redes neuronales aplicadas a la inteligencia artificial: Profundizar en el estudio de los algoritmos genéticos y las redes neuronales, analizando cómo estas técnicas se aplican en problemas complejos dentro de la inteligencia artificial y su impacto en el aprendizaje automático.