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).
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Universidad Nacional Autónoma de MéxicoAcerca de este Curso
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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. Verás una primera manera de formalizar razonamiento y los problemas NP-completos, que son arquetípicos en inteligencia artificial.
1 hora para completar
4 videos (Total 18 minutos), 1 lectura, 1 cuestionario
5 horas para completar
Lógica proposicional parte 2
En este módulo de razonamiento lógico podrás familiarizarte con la lógica proposicional. Verás una primera manera de formalizar razonamiento y los problemas NP-completos, que son arquetípicos en inteligencia artificial.
5 horas para completar
3 videos (Total 20 minutos)
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)
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)
Reseñas
- 5 stars48,31 %
- 4 stars31,46 %
- 3 stars13,48 %
- 2 stars2,24 %
- 1 star4,49 %
Principales reseñas sobre RAZONAMIENTO ARTIFICIAL
por RC17 de ago. de 2021
Falla mucho la parte del mantenimiento del curso ya que, casi no se ven los moderadores en los foros y puede ser frustante cuando entras mandas una tarea pero nadie te ayuda
por LS12 de jul. de 2020
Excelente el contenido, me obligó a consultar en otras fuentes y aprendí mucho.
por CC29 de mar. de 2020
Para la tarea de programación en redes bayesianas deberían dar más hints sobre cómo obtener los resultados.
por MF24 de sep. de 2020
Se me hizo un poco complicado, pero al final lo termine!! Buen curso
Preguntas Frecuentes
¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
¿Qué recibiré si me suscribo a este Programa especializado?
¿Hay ayuda económica disponible?
¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.
