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 (teorÃa de la probabilidad). En este curso vamos a cubrir una introducción tanto a la lógica (vamos a cubrir tres lógicas) como a la teorÃa de la probabilidad (vamos a cubrir tres modelos gráficos probabilÃsticos).
ofrecido por
Universidad Nacional Autónoma de MéxicoAcerca de este Curso
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Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Nivel intermedio
Aprox. 21 horas para completar
Español (Spanish)
SubtÃtulos: 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 paÃs 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 arquetÃpicos 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 arquetÃpicos 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
TeorÃa de la probabilidad
En este módulo de razonamiento probabilÃstico estarás familiarizado con dos modelos gráficos probabilÃsticos: las redes bayesianas y las cadenas de Markov.
5 horas para completar
2 videos (Total 16 minutos)
Reseñas
- 5 stars48,88Â %
- 4 stars31,11Â %
- 3 stars13,33Â %
- 2 stars2,22Â %
- 1 star4,44Â %
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 DE25 de ene. de 2019
Me pareció muy interesante el curso, cubrió mis expectativas además los ejercicios estaban muy relacionados a los videos y fortalecÃan el entendimiento del mismo.
por CC29 de mar. de 2020
Para la tarea de programación en redes bayesianas deberÃan dar más hints sobre cómo obtener los resultados.
por MG30 de sep. de 2020
Me gusta la plataforma muy amigable y el curso tambien, se nota que los docentes son profesionales y conocen el tema
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.
