Se presenta una estrategia de aprendizaje automático basada en el método de límite singular semi-analítico (SBM) para la identificación de la conductividad térmica de materiales de gradiente funcional (FGMs). En este estudio, solo la temperatura o flujo de calor en la superficie o interior de los FGMs puede ser medido por los sensores térmicos, y el SBM se utiliza para construir la base de datos de la relación entre la conductividad térmica y la distribución de temperatura de la estructura de gradiente funcional. Basándose en la mencionada base de datos construida, se implementó la estrategia de aprendizaje automático basada en redes neuronales artificiales para identificar la conductividad térmica de los FGMs. Finalmente, se presentan varios ejemplos de referencia para verificar la viabilidad, robustez y aplicabilidad de la estrategia de aprendizaje automático propuesta.