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.
Este curso forma parte de Programa Especializado - Introducción a la inteligencia artificial
Razonamiento artificial
4.5
(11 calificaciones)
831 ya están inscritos.
ofrecido por
Programa Especializado - Introducción a la inteligencia artificialUniversidad Nacional Autónoma de México
Programa - Qué aprenderás en este curso
Semana
11 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.
4 videos (Total 18 minutos), 2 readings, 1 quiz
4 videos
Conceptos preliminares2m
Sintaxis2m
Semántica: Modelo y satisfacción3m
2 lecturas
Antes de empezar10m
Bienvenida al curso10m
1 ejercicio de práctica
Lógica proposicional30m
Semana
25 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.
3 videos (Total 20 minutos), 2 quizzes
1 ejercicio de práctica
Lógica proposicional (parte 2)30m
Semana
31 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.
6 videos (Total 28 minutos), 2 quizzes
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
Semana
45 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.
2 videos (Total 16 minutos), 2 quizzes
1 ejercicio de práctica
Teorema de Bayes30m
Semana
55 horas para completar
Teoría de la probabilidad (parte 2)
En este módulo de razonamiento probabilístico estarás familiarizado con un modelo gráfico probabilístico: los procesos de decisión de Markov.
2 videos (Total 17 minutos), 2 quizzes
1 ejercicio de práctica
Teoría de decisiones20m
Semana
64 horas para completar
Teoría de la probabilidad (parte 3)
En este módulo de razonamiento probabilístico estarás familiarizado con un modelo gráfico probabilístico: los procesos de decisión de Markov.
3 videos (Total 19 minutos), 2 quizzes
1 ejercicio de práctica
Teoría de juegos5m
4.5
5 revisionesPrincipales revisiones
Me pareció muy interesante el curso, cubrió mis expectativas además los ejercicios estaban muy relacionados a los videos y fortalecían el entendimiento del mismo.
Instructor
David Rosenblueth
Investigador de Carrera Titular A Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y Sistemas
Acerca de 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.
Acerca del 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?
Una vez que te inscribes para obtener un Certificado, tendrás acceso a todos los videos, cuestionarios y tareas de programación (si corresponde). Las tareas calificadas por compañeros solo pueden enviarse y revisarse una vez que haya comenzado tu sesión. Si eliges explorar el curso sin comprarlo, es posible que no puedas acceder a determinadas tareas.
¿Qué recibiré si me suscribo a este Programa especializado?
Cuando te inscribes en un curso, obtienes acceso a todos los cursos que forman parte del Programa especializado y te darán un Certificado cuando completes el trabajo. Se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes auditar el curso sin costo.
¿Cuál es la política de reembolsos?
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