El razonamiento artificial se considera un tipo de pseudo “pensamiento” que es efectuado por las computadoras, máquinas y diversos elementos robóticos. Para entender un poco más funcionamiento, es preciso saber que, el razonamiento formal juega un papel relevante en la inteligencia artificial y para formalizarlo, vale la pena analizar una forma que enfatiza la lógica o deducción y otra que se centra en la incertidumbre o teoría de la probabilidad.
El presente es un curso gratuito llamado «Razonamiento Artificial», que te permitirá adentrarte en el fascinante universo de la IA de manera accesible y comprensible.
Este curso te ofrece una sólida introducción tanto a la lógica, abarcando tres tipos distintos, como a la teoría de la probabilidad, donde estudiarás tres modelos gráficos probabilísticos. A lo largo del programa, aprenderás cómo estas disciplinas impactan en el desarrollo y aplicación de la inteligencia artificial. Además, se brindarán ejercicios prácticos de programación básica en Python para completar tu aprendizaje.
Con una estructura de módulos bien organizada, el curso te guiará paso a paso en este apasionante viaje.
¿Qué aprenderás en el curso?
El curso de Razonamiento Artificial te enseñará las bases del razonamiento formal y su aplicación en la inteligencia artificial. A través de seis módulos, explorarás conceptos clave, teorías y técnicas esenciales para comprender y dominar el razonamiento lógico y probabilístico.
Los siete puntos más relevantes que aprenderás en este curso son:
- Fundamentos de la lógica proposicional y su relación con los problemas NP-completos.
- Aplicaciones de la lógica proposicional en el campo de la inteligencia artificial.
- Introducción a la lógica temporal y sus conceptos básicos, como los verificadores de modelos.
- Uso de la lógica de predicados para establecer las bases de diversas técnicas de inteligencia artificial.
- Comprender las redes bayesianas y las cadenas de Markov como modelos gráficos probabilísticos.
- Estudio de los procesos de decisión de Markov y sus aplicaciones en el razonamiento probabilístico.
- Desarrollo de habilidades básicas de programación en Python para resolver problemas relacionados con la IA.
Una vez finalizado el curso, habrás adquirido un sólido conocimiento teórico y práctico en razonamiento formal y cómo aplicarlo en el campo de la inteligencia artificial. Serás capaz de comprender y utilizar diferentes tipos de lógica y modelos probabilísticos para abordar problemas y desarrollar soluciones basadas en IA.
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¿A quién está dirigido el curso?
El curso «Razonamiento Artificial» se ha creado pensando en un amplio espectro de perfiles interesados en adquirir conocimientos sobre los fundamentos del razonamiento formal y su aplicación en el campo de la inteligencia artificial. Desde estudiantes y profesionales que deseen iniciarse en este ámbito, hasta aquellos con experiencia en áreas afines que busquen ampliar sus habilidades y conocimientos.
Este programa educativo es perfecto para personas curiosas y apasionadas por la tecnología, que deseen comprender y dominar las bases del razonamiento lógico y probabilístico, independientemente de su formación previa.
Además, el curso también resultará útil para profesionales que trabajen en campos relacionados con la IA, como desarrolladores de software, científicos de datos o ingenieros, que deseen profundizar en los fundamentos del razonamiento artificial y aplicarlos en sus proyectos y actividades laborales.
Detalles del curso
- Nombre del curso: Razonamiento artificial.
- Duración: 21 horas aproximadamente.
- Instructores:
- David A. Rosenblueth.
- Stalin Muñoz Gutiérrez.
- Plataforma: Coursera.
- Valoraciones:
Temario del curso
- Módulo 1: Lógica proposicional.
- Módulo 2: Lógica proposicional parte 2.
- Módulo 3: Lógica temporal y Lógica de predicados.
- Módulo 4: Teoría de la probabilidad.
- Módulo 5: Teoría de la probabilidad (parte 2).
- Módulo 6: Teoría de la probabilidad (parte 3).
Segunda parte del programa especializado Introducción a la inteligencia artificial. Accede a los otros cursos del programa desde los siguientes enlaces:
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