About this Специализация
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How the Специализация Works

Пройти курсы

Специализация Coursera — это серия курсов, помогающих в совершенстве овладеть определенным навыком. Можно сразу записаться на специализацию или просмотреть курсы, из которых она состоит и выбрать тот, с которого вы хотите начать. Подписываясь на курс, который входит в специализацию, вы автоматически подписываетесь на всю специализацию. Можно завершить всего один курс, а потом сделать паузу в обучении или в любой момент отменить подписку. Отслеживайте свои курсы и прогресс на панели управления учащегося.

Практический проект

В каждой специализации есть практический проект, который нужно успешно выполнить, чтобы завершить специализацию и получить сертификат. Если для практического проекта в специализации предусмотрен отдельный курс, прежде чем начать его, необходимо завершить все остальные курсы.

Получите сертификат

Когда вы пройдете все курсы и завершите практический проект, вы получите сертификат, которым можно поделиться с потенциальными работодателями и коллегами.

how it works

Специализация включает несколько курсов: 9

Курс1

Sesenta años de inteligencia artificial

En este curso cubriremos el pasado, presente y futuro de la inteligencia artificial. También mencionaremos los conceptos más importantes que serán útiles en el resto del programa especializado. Discutiremos las implicaciones sociales, éticas y filosóficas de los desarrollos en inteligencia artificial....
Курс2

Razonamiento artificial

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)....
Курс3

Resolución de problemas por búsqueda

El curso trata de resolución automática de problemas por medio de algoritmos de búsqueda. Aprenderás a abstraer un problema como un grafo de estados-acciones y a dimensionar su complejidad por medio de la identificación de parámetros. Además, te mostraremos cómo analizar el consumo de recursos computacionales de los algoritmos para seleccionar o adaptar el más apropiado al problema. Nos interesa que puedas aplicar los algoritmos a problemas concretos. Te acompañaremos en la implementación de los algoritmos en el lenguaje de programación Python y te mostraremos algunos ejemplos de su aplicación a ciertos problemas modelo. Al final podrás probar tus algoritmos en un espacio de búsqueda interesante: el resolver el cubo de Rubik....
Курс4

Aprendizaje de máquinas

El aprendizaje de máquinas es una rama de la inteligencia artificial dedicada al estudio de métodos para dotar a los agentes artificiales de la capacidad de aprender a partir de ejemplos y/o experiencia. Los métodos de aprendizaje de máquinas pueden generar modelos de problemas complejos a través de instancias específicas, los cuales son capaces de generalizar y/o adaptarse a situaciones nuevas. Estos modelos han permitido llevar a cabo muchas nuevas aplicaciones en áreas muy diversas como generación de descripciones de imágenes, predicción de readmisión hospitalaria o detección de partículas subatómicas. En la actualizada frecuentemente interactuamos con modelos de aprendizaje de máquinas en diversas actividades de nuestra vida cotidiana. Por ejemplo, cuando utilizamos el teclado virtual en nuestros teléfonos móviles, un modelo de aprendizaje de máquinas trata de predecir la siguiente palabra que queremos escribir a partir de nuestro patrón de escritura y la de otros usuarios. De igual manera, al realizar una búsqueda en Internet, un modelo de aprendizaje de máquinas identifica los documentos más relevantes a ser mostrados de todos los posibles documentos usando nuestro historial de búsqueda. Al tomar una foto con nuestra cámara digital, un modelo de aprendizaje de máquinas detecta los rostros en la escena para poder enfocarlos de forma adecuada. Este es un curso básico introductorio al aprendizaje de máquinas con un enfoque práctico, el cual aborda tanto los fundamentos generales como métodos específicos y algunos aspectos prácticos. El curso aborda tanto el aprendizaje supervisado como el aprendizaje sin supervisión. Los métodos que se presentan en el curso son regresión lineal, regresión logística, redes neuronales y K-medias....

Преподавателя

Avatar

Carlos Gershenson

Investigador
Ciencias de la Computación, IIMAS
Avatar

David Rosenblueth

Investigador de Carrera Titular A
Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y Sistemas

О Universidad Nacional Autónoma de México

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....

Часто задаваемые вопросы

  • Да! Чтобы начать, нажмите карточку интересующего вас курса и зарегистрируйтесь. Зарегистрировавшись, вы можете пройти курс и получить сертификат, ссылкой на который можно делиться с другими людьми. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно. При подписке на курс, входящий в специализацию, вы автоматически подписываетесь на всю специализацию. Ход учебы можно отслеживать в панели управления учащегося.

  • Это полностью дистанционный курс, потому вам не нужно ничего посещать. Все лекции, материалы для самостоятельного изучения и задания доступны всегда и везде по Интернету и с мобильных устройств.

  • Эта специализация не приравнивается к зачету в университетах, однако некоторые вузы принимают сертификаты на свое усмотрение. Дополнительную информацию уточняйте в своем деканате.

  • Para los cursos prácticos:

    Programación básica en Python (Curso disponible en https://www.coursera.org/learn/python )

    Álgebra (Curso disponible en https://www.coursera.org/learn/algebra-basica )

  • No es necesario, pero se recomienda seguir el orden del programa.

  • Tener un amplio entendimiento teórico y práctico de distintas ramas de la inteligencia artificial, con la capacidad de analizar problemas en una diversidad de dominios, decidir qué herramientas son las más apropiadas e implementar una solución.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.