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
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Introducción a la inteligencia artificial
Dozenten: David A. Rosenblueth
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4.1
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Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
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Flexibler Zeitplan
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- Kategorie: Algorithms
- Kategorie: Bayesian Network
- Kategorie: Theoretical Computer Science
- Kategorie: Logical Reasoning
- Kategorie: Decision Tree Learning
- Kategorie: Game Theory
- Kategorie: Probability
- Kategorie: Markov Model
- Kategorie: Verification And Validation
- Kategorie: Artificial Intelligence
- Kategorie: Computational Logic
- Kategorie: Probability Distribution
- Kategorie: Deductive Reasoning
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In diesem Kurs gibt es 6 Module
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.
Das ist alles enthalten
4 Videos1 Lektüre1 Aufgabe
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.
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3 Videos1 Aufgabe1 Programmieraufgabe1 Unbewertetes Labor
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.
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6 Videos2 Aufgaben
En este módulo de razonamiento probabilístico estarás familiarizado con dos modelos gráficos probabilísticos: las redes bayesianas y las cadenas de Markov.
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2 Videos1 Aufgabe1 Programmieraufgabe1 Unbewertetes Labor
En este módulo de razonamiento probabilístico estarás familiarizado con un modelo gráfico probabilístico: los procesos de decisión de Markov.
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2 Videos1 Aufgabe1 Programmieraufgabe1 Unbewertetes Labor
En este módulo de razonamiento probabilístico estarás familiarizado con un modelo gráfico probabilístico: los procesos de decisión de Markov.
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3 Videos1 Aufgabe1 Programmieraufgabe1 Unbewertetes Labor
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Universidad de Palermo
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Felipe M.
Lernender seit 2018
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Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
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„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
Bewertungen von Lernenden
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7,96 %
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AL
5
Geprüft am 20. Dez. 2020
Buen curso. Sin embargo, es necesario tener conocimientos técnicos y de programación.
AG
4
Geprüft am 19. Apr. 2021
Está interesante el curso pero debes de saber un poco sobre programación y de matemáticas o te darás de topes.
LC
4
Geprüft am 22. Nov. 2020
Buen curso, me puso a investigar algunos conceptos por aparte. Como recomendación deberían especificar mejor lo que quieren en el archivo de los laboratorios
Häufig gestellte Fragen
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