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In diesem Kurs gibt es 6 Module
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.
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
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4 Videos•Insgesamt 18 Minuten
Introducción a la lógica•9 Minuten
Conceptos preliminares•3 Minuten
Sintaxis•2 Minuten
Semántica: Modelo y satisfacción•4 Minuten
1 Lektüre•Insgesamt 10 Minuten
Bienvenida al curso•10 Minuten
1 Aufgabe•Insgesamt 30 Minuten
Lógica proposicional•30 Minuten
Lógica proposicional parte 2
Modul 2•5 Stunden abzuschließen
Moduldetails
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.
Semántica: Consecuencia lógica, equivalencia lógica y literal•5 Minuten
Inferencia•6 Minuten
Algoritmo DPLL•8 Minuten
1 Aufgabe•Insgesamt 30 Minuten
Lógica proposicional (parte 2)•30 Minuten
1 Programmieraufgabe•Insgesamt 180 Minuten
Implementación del algoritmo DPLL•180 Minuten
1 Unbewertetes Labor•Insgesamt 60 Minuten
Algoritmo DPLL•60 Minuten
Lógica temporal y Lógica de predicados
Modul 3•1 Stunde abzuschließen
Moduldetails
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.
Das ist alles enthalten
6 Videos2 Aufgaben
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6 Videos•Insgesamt 28 Minuten
Conceptos preliminares y sintaxis de lógica temporal•2 Minuten
Semántica de lógica temporal•8 Minuten
Conceptos preliminares y sintaxis de lógica de predicados•5 Minuten
Semántica de lógica de predicados•7 Minuten
Inferencia de lógica de predicados•3 Minuten
Problemas cuando base de inteligencia artificial•3 Minuten
2 Aufgaben•Insgesamt 55 Minuten
Lógica temporal•25 Minuten
Lógica de predicados•30 Minuten
Teoría de la probabilidad
Modul 4•5 Stunden abzuschließen
Moduldetails
En este módulo de razonamiento probabilístico estarás familiarizado con dos modelos gráficos probabilísticos: las redes bayesianas y las cadenas de Markov.
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.
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Felipe M.
Lernender seit 2018
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Jennifer J.
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Bewertungen von Lernenden
4.1
115 Bewertungen
5 stars
49,56 %
4 stars
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3 stars
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2 stars
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1 star
7,82 %
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M
MP
4·
Geprüft am 30. Sep. 2020
Me gusta la plataforma muy amigable y el curso tambien, se nota que los docentes son profesionales y conocen el tema
H
HP
4·
Geprüft am 30. Jan. 2021
Buen curso. Le daría 5 estrellas pero es confunso en lo que respecta a la entrega de tareas en Python, salvo eso, el curso es muy bueno.
J
JD
4·
Geprüft am 8. Juni 2020
Por favor ser un poco más claros con la forma en la que se deden presentar las respuestas, genera mucha confusión. El último ejercicio casi no puedo validarlo. POr lo demás excelente curso.
When will I have access to the lectures and assignments?
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What will I get if I subscribe to this Specialization?
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