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).
Este curso forma parte de Programa Especializado - Introducción a la inteligencia artificial
ofrecido por
Programa Especializado - Introducción a la inteligencia artificialUniversidad Nacional Autónoma de MéxicoAcerca de este Curso
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Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Nivel intermedio
Aprox. 21 horas para completar
Español (Spanish)
Subtítulos: Español (Spanish)
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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.
Programa - Qué aprenderás en este curso
1 hora para completar
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.
1 hora para completar
4 videos (Total 18 minutos), 2 lecturas, 1 cuestionario
4 videos
Conceptos preliminares2m
Sintaxis2m
Semántica: Modelo y satisfacción3m
2 lecturas
Si no estás inscrito a este curso como usuario de Coursera para la UNAM, por favor revisa esta información:10m
Bienvenida al curso10m
1 ejercicio de práctica
Lógica proposicional30m
5 horas para completar
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.
5 horas para completar
3 videos (Total 20 minutos)
1 ejercicio de práctica
Lógica proposicional (parte 2)30m
1 hora para completar
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.
1 hora para completar
6 videos (Total 28 minutos)
6 videos
Semántica de lógica temporal7m
Conceptos preliminares y sintaxis de lógica de predicados4m
Semántica de lógica de predicados6m
Inferencia de lógica de predicados2m
Problemas cuando base de inteligencia artificial3m
2 ejercicios de práctica
Lógica temporal25m
Lógica de predicados30m
5 horas para completar
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.
5 horas para completar
2 videos (Total 16 minutos)
1 ejercicio de práctica
Teorema de Bayes30m
Revisiones
Principales revisiones sobre RAZONAMIENTO ARTIFICIAL
por JD8 de jun. de 2020
Por favor ser un poco más claros con la forma en la que se deden presentar las respuestas, genera mucha confusión. El último ejercicio casi no puedo validarlo. POr lo demás excelente curso.
por DE25 de ene. de 2019
Me pareció muy interesante el curso, cubrió mis expectativas además los ejercicios estaban muy relacionados a los videos y fortalecían el entendimiento del mismo.
por CC29 de mar. de 2020
Para la tarea de programación en redes bayesianas deberían dar más hints sobre cómo obtener los resultados.
Acerca de Programa especializado: Introducción a la inteligencia artificial
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.
Preguntas Frecuentes
¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:
- The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
- The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
¿Qué recibiré si me suscribo a este Programa especializado?
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Este Curso no otorga crédito universitario, pero algunas universidades pueden aceptar los Certificados del curso para obtener crédito. Consulta con tu institución para obtener más información. Los Títulos en línea y los Certificados Mastertrack™ de Coursera brindan la oportunidad de obtener créditos universitarios.
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