El razonamiento formal juega un papel importante en la inteligencia artificial. Hay dos maneras principales de formalizar razonamiento: una que enfatiza la deducción (lógica), y otra que enfatiza la incertidumbre (teoría de la probabilidad). En este curso vamos a cubrir una introducción tanto a la lógica (vamos a cubrir tres lógicas) como a la teoría de la probabilidad (vamos a cubrir tres modelos gráficos probabilísticos). Algunas tareas requieren programación básica en Python: El alumno deberá completar código al que se le ha eliminado una parte.
Этот курс входит в специализацию ''Специализация Introducción a la inteligencia artificial'
Razonamiento artificial
от партнера
Учащиеся, которые проходят продукт ''Course'
- Machine Learning Engineers
- Engineers
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- Data Engineers
- Teachers
Программа курса: что вы изучите
Неделя
11 ч. на завершение
Lógica proposicional
En este módulo de razonamiento lógico podrás familiarizarte con la lógica proposicional en el cuál verás una primera manera de formalizar razonamiento y ,también, a los problemas NP-completos, que son arquetípicos en inteligencia artificial.
4 видео ((всего 18 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
4 видео
Conceptos preliminares2мин
Sintaxis2мин
Semántica: Modelo y satisfacción3мин
2 материала для самостоятельного изучения
Antes de empezar10мин
Bienvenida al curso10мин
1 практическое упражнение
Lógica proposicional30мин
Неделя
25 ч. на завершение
Lógica proposicional parte 2
En este módulo de razonamiento lógico podrás familiarizarte con la lógica proposicional en el cuál verás una primera manera de formalizar razonamiento y ,también, a los problemas NP-completos, que son arquetípicos en inteligencia artificial.
3 видео ((всего 20 мин.)), 2 тестов
3 видео
Inferencia6мин
Algoritmo DPLL8мин
1 практическое упражнение
Lógica proposicional (parte 2)30мин
Неделя
31 ч. на завершение
Lógica temporal y Lógica de predicados
En este módulo de razonamiento lógico podrás familiarizarte con la lógica temporal para entender los conceptos básicos de los "verificadores de modelos" y con la lógica de predicados para sentar las bases de varias técnicas de inteligencia artificial.
6 видео ((всего 28 мин.)), 2 тестов
6 видео
Semántica de lógica temporal7мин
Conceptos preliminares y sintaxis de lógica de predicados4мин
Semántica de lógica de predicados6мин
Inferencia de lógica de predicados2мин
Problemas cuando base de inteligencia artificial3мин
2 практического упражнения
Lógica temporal25мин
Lógica de predicados30мин
Неделя
45 ч. на завершение
Teoría de la probabilidad
En este módulo de razonamiento probabilístico estarás familiarizado con dos modelos gráficos probabilísticos: las redes bayesianas y las cadenas de Markov.
2 видео ((всего 16 мин.)), 2 тестов
1 практическое упражнение
Teorema de Bayes30мин
4.4
Рецензии: 5Лучшие отзывы о курсе Razonamiento artificial
Me pareció muy interesante el curso, cubrió mis expectativas además los ejercicios estaban muy relacionados a los videos y fortalecían el entendimiento del mismo.
Преподаватели
David Rosenblueth
Investigador de Carrera Titular A Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y Sistemas
О Национальный автономный университет Мексики
La Universidad Nacional Autónoma de México fue fundada el 21 de septiembre de 1551 con el nombre de la Real y Pontificia Universidad de México. Es la más grande e importante universidad de México e Iberoamérica. Tiene como propósito primordial estar al servicio del país y de la humanidad, formar profesionistas útiles a la sociedad, organizar y realizar investigaciones, principalmente acerca de las condiciones y problemas nacionales, y extender con la mayor amplitud posible, los beneficios de la cultura.
Специализация Introducción a la inteligencia artificial: общие сведения
Este Programa especializado está dirigido a personas con interés en conocer más sobre los diversos desarrollos que han sido generados en décadas recientes en el área de inteligencia artificial. Al concluir este Programa compuesto de ocho cursos y un proyecto culminante, los estudiantes tendrán un amplio panorama y un dominio básico de las técnicas que se pueden usar para construir sistemas inteligentes. También se habrán discutido las implicaciones filosóficas, éticas y sociales que los desarrollos tecnológicos en inteligencia artificial podrían tener. La inteligencia artificial actualmente se aplica en una gran variedad de áreas y hay una alta demanda laboral en empresas y organizaciones de todo tipo, por lo que los estudiantes adquirirán diversas herramientas que podrán aplicar en su entorno profesional.
Часто задаваемые вопросы
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