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
(113 avis)
niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
2 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
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Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Markov Model
- Catégorie : Computational Logic
- Catégorie : Logical Reasoning
- Catégorie : Probability Distribution
- Catégorie : Probability
- Catégorie : Artificial Intelligence
- Catégorie : Theoretical Computer Science
- Catégorie : Deductive Reasoning
- Catégorie : Python Programming
- Catégorie : Bayesian Network
- Catégorie : Algorithms
- Catégorie : Game Theory
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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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113 avis
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AL
5
Révisé le 20 déc. 2020
Buen curso. Sin embargo, es necesario tener conocimientos técnicos y de programación.
HP
4
Révisé le 30 janv. 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.
JL
4
Révisé le 30 nov. 2020
Es un reto realizar este curso, hay que estar muy atento a cada palabra de los profesores ya que son la clave para pasar las evaluaciones.
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