Class Central is learner-supported. When you buy through links on our site, we may earn an affiliate commission.

Universidad Nacional Autónoma de México

Razonamiento artificial

Universidad Nacional Autónoma de México via Coursera

Overview

Prepare for a new career with $100 off Coursera Plus
Gear up for jobs in high-demand fields: data analytics, digital marketing, and more.
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.

Syllabus

  • Lógica proposicional
    • 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.
  • Lógica proposicional parte 2
    • 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.
  • Lógica temporal y Lógica de predicados
    • 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.
  • Teoría de la probabilidad
    • En este módulo de razonamiento probabilístico estarás familiarizado con dos modelos gráficos probabilísticos: las redes bayesianas y las cadenas de Markov.
  • Teoría de la probabilidad (parte 2)
    • En este módulo de razonamiento probabilístico estarás familiarizado con un modelo gráfico probabilístico: los procesos de decisión de Markov.
  • Teoría de la probabilidad (parte 3)
    • En este módulo de razonamiento probabilístico estarás familiarizado con un modelo gráfico probabilístico: los procesos de decisión de Markov.

Taught by

David Rosenblueth

Reviews

4.1 rating at Coursera based on 100 ratings

Start your review of Razonamiento artificial

Never Stop Learning.

Get personalized course recommendations, track subjects and courses with reminders, and more.

Someone learning on their laptop while sitting on the floor.