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).
Razonamiento artificial
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Razonamiento artificial
Ce cours fait partie de Spécialisation Introducción a la inteligencia artificial
Instructeurs : David A. Rosenblueth
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4.1
(108 avis)
niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
20 heures pour terminer
3 semaines à 6 heures par semaine
Planning flexible
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Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Python Programming
- Catégorie : Probability
- Catégorie : Verification And Validation
- Catégorie : Computational Logic
- Catégorie : Markov Model
- Catégorie : Deductive Reasoning
- Catégorie : Algorithms
- Catégorie : Mathematical Modeling
- Catégorie : Game Theory
- Catégorie : Bayesian Network
- Catégorie : Artificial Intelligence
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7 devoirs
Enseigné en Espagnol
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Il y a 6 modules dans ce cours
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.
Inclus
4 vidéos1 lecture1 devoir
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.
Inclus
3 vidéos1 devoir1 devoir de programmation1 laboratoire non noté
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.
Inclus
6 vidéos2 devoirs
En este módulo de razonamiento probabilístico estarás familiarizado con dos modelos gráficos probabilísticos: las redes bayesianas y las cadenas de Markov.
Inclus
2 vidéos1 devoir1 devoir de programmation1 laboratoire non noté
En este módulo de razonamiento probabilístico estarás familiarizado con un modelo gráfico probabilístico: los procesos de decisión de Markov.
Inclus
2 vidéos1 devoir1 devoir de programmation1 laboratoire non noté
En este módulo de razonamiento probabilístico estarás familiarizado con un modelo gráfico probabilístico: los procesos de decisión de Markov.
Inclus
3 vidéos1 devoir1 devoir de programmation1 laboratoire non noté
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Avis des étudiants
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108 avis
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AG
4
Révisé le 20 avr. 2021
Está interesante el curso pero debes de saber un poco sobre programación y de matemáticas o te darás de topes.
DF
5
Révisé le 26 janv. 2019
Me pareció muy interesante el curso, cubrió mis expectativas además los ejercicios estaban muy relacionados a los videos y fortalecían el entendimiento del mismo.
LS
5
Révisé le 13 juil. 2020
Excelente el contenido, me obligó a consultar en otras fuentes y aprendí mucho.
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