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Universidad de los Andes

Introducción a la inteligencia artificial contemporánea

Universidad de los Andes via Coursera

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Overview

Class Central Tips
La inteligencia artificial (IA) es un área del conocimiento enfocada en el diseño de componentes de hardware y software que emulen el comportamiento y pensamiento humano en la realización de tareas y toma de decisiones. Su objetivo es desarrollar capacidades computacionales que puedan resolver tareas previamente consideradas como exclusivas de la inteligencia humana. La IA ha sido especialmente útil para modelar y resolver problemas de alta complejidad que requieren del análisis de grandes volúmenes de datos y con un alto grado de incertidumbre. Por esta razón, en los últimos años, la investigación y áreas de aplicación de la IA han aumentado considerablemente, convirtiéndose en una parte esencial para el avance tecnológico y la transformación digital en la academia, la industria y los sectores empresariales.

Este curso te permitirá comprender el concepto de inteligencia artificial, identificar los avances actuales y retos futuros en este campo y analizar las implicaciones éticas del despliegue de sistemas de IA en el mundo contemporáneo. En particular, podrás examinar los paradigmas más importantes de aprendizaje de máquinas y algunas aplicaciones claves de la inteligencia artificial en seis diferentes áreas del conocimiento: visión por computador, procesamiento de lenguaje natural, representación del conocimiento, sistemas embebidos, sistemas de control y aprendizaje por refuerzo.

Este curso incluye videos de presentación y explicación de los temas, entrevistas con expertos en el área de la IA, actividades de aprendizaje y evaluación, lecturas, foros de reflexión, actividades de programación, etc. Todos estos elementos te llevarán por una ruta de aprendizaje que se ha diseñado para que comprendas los principales conceptos de la IA y logres ver su aplicación en cada una de las áreas con ejemplos de aplicación en la vida real.

Syllabus

  • Introducción a la inteligencia artificial contemporánea
    • El objetivo principal de este primer módulo es introducir el concepto de inteligencia artificial, sus diferentes ramas y posibles campos de aplicación, así como analizar los aspectos éticos que giran alrededor de estos y promover una discusión hacia el futuro de esta disciplina.
  • Introducción a la ética en la inteligencia artificial
    • Durante este módulo exploraremos los diferentes ámbitos en los que han surgido desafíos éticos y conoceremos algunos recursos analíticos para enfrentar cualquier dilema ético asociado con la implementación de la inteligencia artificial.
  • Visión por computador
    • En este módulo introduciremos cómo la inteligencia artificial estudia el área de la visión por computador para desarrollar métodos que cada vez tienen habilidades más parecidas a las de la percepción humana. Analizaremos el concepto de visión por computador y los retos del procesamiento de imágenes. Adicionalmente, trataremos algunas aplicaciones que han revolucionado el mundo como lo conocemos y discutiremos de la evolución de la visión artificial.
  • Procesamiento del lenguaje natural
    • El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) es una disciplina de la Inteligencia Artificial que se ocupa de la formulación e investigación de mecanismos para el entendimiento de lenguaje natural del ser humano (escrito y hablado) a través de un computador. Los asistentes digitales virtuales como Alexa/Cortana, los sistemas de traducción automática, y los chatbots son algunos ejemplos de aplicaciones y sistemas de PLN. El objetivo principal de este módulo es que logres una comprensión general de esta área de la IA en relación con los problemas que aborda, su evolución, así como las grandes etapas que permiten la construcción de modelos de PLN.
  • Sistemas embebidos
    • En este módulo analizarás las consideraciones para implementar aplicaciones de Inteligencia Artificial sobre plataformas embebidas. Se revisarán algunas arquitecturas Hardware para poder dimensionar a que nos referimos con recursos limitados y presentaremos las librerías Software que nos permiten trabajar sobre estas plataformas.
  • Representación del conocimiento
    • Desde hace más de veinte años, se reconoce el “capital conocimiento” como un valor fundamental de cualquier organización, que es necesario administrar, es decir extraer, formalizar, explotar y valorizar. La inteligencia artificial simbólica ha estudiado, desde sus orígenes, diferentes metodologías y formalismos para representar y explotar el conocimiento. La representación más utilizada en la actualidad son las ontologías, que adquieren todo su potencial en la Web semántica. A partir de la revisión de la evolución de las representaciones de conocimiento de la Inteligencia artificial simbólica, el módulo se centra en las ontologías: se estudian sus orígenes y componentes conceptuales, así como los lenguajes de representación más utilizados (RDF, URI y RDFS). El módulo termina con una introducción a la web semántica, los grafos de conocimiento o Knowledge Graphs y los datos hilados Linked data.
  • Sistemas de control
    • En este módulo podrás estudiar algunos ejemplos en los que se utiliza actualmente el control automático inteligente. Comprenderás los conceptos de sistema y de control a partir del análisis de ejemplos de la vida diaria para identificar elementos de retroalimentación, medida, computación y acción. Además, comprenderás qué significa un control inteligente de sistemas a partir de la identificación de dos técnicas asociadas a la toma de decisiones.
  • Aprendizaje por refuerzo
    • En este módulo comprenderás los fundamentos que subyacen al aprendizaje por refuerzo, los distintos modelos de aprendizaje existentes y cómo construir tus propios agentes inteligentes basados en el aprendizaje por refuerzo.

Taught by

Nicanor Quijano Silva, Nicolás Cardozo, María Lorena Flórez Rojas, Rubén Francisco Manrique, Andrés Páez Peñuela, Olga Mariño Drews, Fredy Enrique Segura Quijano and Pablo Andrés Arbeláez Escalante

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