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Introducción a la Inteligencia Artificial

Universidad Anáhuac via edX

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Overview

La Inteligencia Artificial (IA) está tomando mucha importancia en nuestra vida personal y laboral. Pero, ¿será posible construir una máquina o robot tan inteligente como el ser humano? Esta es una de las respuestas que la IA trata de ofrecer, intentando crear una máquina capaz de comportarse como un ser humano, lo cual implica la capacidad de percibir el entorno y realizar tareas en forma exitosa.

LA IA, nos permite comunicarnos con nuestros teléfonos celulares y computadoras, como si ellos fueran seres humanos. Hoy en día es posible pedirle a algún aparato electrónico escuchar nuestra música preferida, que encienda la cafetera o que apague las luces.

Aún más increíble, en el área de trabajo es posible pedir una predicción de la permanencia o renuncia de nuestros clientes o anañizar nuestras redes sociales para conocer el grado de satisfacción de los clientes con nuestra empresa y/o productos.

En este curso aprenderás los fundamentos teóricos de la IA con sus principales ramas como el Aprendizaje Automático, el Aprendizaje Profundo, Robótica, Procesamiento del Lenguaje y Sistemas Expertos.

Además, aplicarás los conceptos en la creación de modelos coo el de Procesamiento del Lenguaje Natural, Árboles de Clasificación y el Clasificador Bayesiano.

Adicionalmente, aprenderás a utilizar la plataforma de ciencia de datos llamada RapidMiner, para el diseño y prueba de los modelos.

Syllabus

Módulo 1.

Comprenderás los conceptos de Inteligencia Artificial, identificando su evolución y evaluando casos de éxito.

1. La Inteligencia Artificial

  1. Introducción
  2. Evolución
  3. Conceptos
  4. Aplicaciones
  5. Modelos
  6. Resumen

Módulo 2.

Comprenderás los conceptos de procesamiento de Lenguaje Natural, conocerás y aplicarás las técnicas y algoritmos para después poder aplicar una de estas técnicas de procesamiento.

2. Procesamiento de Lenguaje Natural.

  1. Introducción al procesamiento de Lenguaje Natural.
  2. Técnicas de procesamiento de Lenguaje Natural.
  3. Aplicaciones de las técnicas de procesamiento de Lenguaje Natural.
  4. Ejercicio práctico de aplicación.
  5. Resumen.

Módulo 3

Comprenderás los conceptos de Árboles de Clasificación/ Decisión, analizarás y aplicarás la técnica.

3. Árboles de Clasificación.

  1. Introducción a los Árboles de Clasificación.
  2. La técnica de Árboles de Clasificación.
  3. Aplicaciones de Árboles de Decisión.
  4. Ejercicio práctico de clasificación.
  5. Resumen.

Módulo 4.

Comprenderás los conceptos del Clasificador Bayesiano, analizarás y aplicarás dicha técnica.

4. Clasificador Bayesiano

  1. Introducción al clasificador bayesiano.
  2. La técnica del clasificador bayesiano.
  3. Aplicaciones del clasificador bayesiano.
  4. Ejercicio práctico de aplicación.
  5. Resumen.

Taught by

Román Alberto Zamarripa Franco

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