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 faz parte do Programa de cursos integrados Introducción a la inteligencia artificial
Razonamiento artificial
oferecido por
Programa de cursos integrados Introducción a la inteligencia artificialUniversidade Nacional Autônoma do México
Informações sobre o curso
4,114 visualizações recentes
Learner Career Outcomes
Learner Career Outcomes
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível intermediário
Aprox. 18 horas para completar
Sugerido: 6 semanas de estudio, 3 a 5 horas por semana.
Espanhol
Legendas: Espanhol
Programa - O que você aprenderá com este curso
Semana
11 hora para concluir
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 vídeos (Total 18 mín.), 2 leituras, 1 teste
4 videos
Conceptos preliminares2min
Sintaxis2min
Semántica: Modelo y satisfacción3min
2 leituras
Antes de empezar10min
Bienvenida al curso10min
1 exercício prático
Lógica proposicional30min
Semana
25 horas para concluir
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 vídeos (Total 20 mín.), 2 testes
3 videos
Inferencia6min
Algoritmo DPLL8min
1 exercício prático
Lógica proposicional (parte 2)30min
Semana
31 hora para concluir
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 vídeos (Total 28 mín.), 2 testes
6 videos
Semántica de lógica temporal7min
Conceptos preliminares y sintaxis de lógica de predicados4min
Semántica de lógica de predicados6min
Inferencia de lógica de predicados2min
Problemas cuando base de inteligencia artificial3min
2 exercícios práticos
Lógica temporal25min
Lógica de predicados30min
Semana
45 horas para concluir
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 vídeos (Total 16 mín.), 2 testes
1 exercício prático
Teorema de Bayes30min
4.4
5 avaliaçõesPrincipais avaliações do 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.
Instrutores
David Rosenblueth
Investigador de Carrera Titular A Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y Sistemas
Stalin Muñoz Gutiérrez
Maestro en Ciencias de la ComplejidadCentro de Ciencias de la Complejidad
Sobre Universidade Nacional Autônoma do 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.
Sobre Programa de cursos integrados 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.
Perguntas Frequentes – FAQ
Quando terei acesso às palestras e às tarefas?
Ao se inscrever para um Certificado, você terá acesso a todos os vídeos, testes e tarefas de programação (se aplicável). Tarefas avaliadas pelos colegas apenas podem ser enviadas e avaliadas após o início da sessão. Caso escolha explorar o curso sem adquiri-lo, talvez você não consiga acessar certas tarefas.
O que recebo ao me inscrever nesta Especialização?
Quando você se inscreve no curso, tem acesso a todos os cursos na Especialização e pode obter um certificado quando concluir o trabalho. Seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.
Qual é a política de reembolso?
Existe algum auxílio financeiro disponível?
Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.
O Coursera proporciona acesso universal à melhor educação do mundo,
fazendo parcerias com as melhores universidades e organizações para oferecer cursos on-line.
© 2020 Coursera Inc. Todos os direitos reservados.
