你将学到什么
Los fundamentos básicos de la Inteligencia Artificial
Distinguir entre los distintos temas relacionados con la Inteligencia Artificial
Qué problemas resuelve un algoritmo específico
Los diferentes algoritmos que tienes para resolver un problema específico
Aplicación de algoritmos de búsqueda
Aplicación de algoritmos de aprendizaje supervisado
Aplicación de algoritmos de aprendizaje no-supervisado
Aplicación de algoritmos de aprendizaje reforzado
Uso de librerías de Inteligencia Artificial en Python
课程概况
En este curso lograrás familiarizarte con los principios filosóficos y algorítmicos de las técnicas más populares de inteligencia artificial.
El curso está estructurado como un compendio de algoritmos organizados por el área de inteligencia artificial a la cual pertenecen.
Las áreas que trataremos son: Knowledge Based AI, Search Algorithms, Machine Learning.
Cada unidad consiste en una introducción al objetivo del algoritmo, una descripción de su operación, y ejemplos de aplicación.
Tendrás la oportunidad de poner en práctica lo aprendido empleando librerías populares de inteligencia artificial como https://scikit-learn.org y http://gym.openai.com.
课程大纲
1. Introducción
Descripción de la Inteligencia Artificial
Historia de la Inteligencia Artificial
Distinción entre temas que rodean la Inteligencia Artificial
Aplicaciones
Iniciación a librerías de Inteligencia Artificial
2. Algoritmos tradicionales de Inteligencia Artificial
Inteligencia Artificial basada en el conocimiento
Algoritmos de búsqueda
Algoritmos para jugar juegos
3. Machine learning: Aprendizaje supervisado
Introducción al aprendizaje supervisado
Predicción
Clasificación
Introducción a las redes neurales
4. Machine learning: Aprendizaje no supervisado y reforzado
Aprendizaje no supervisado
Algoritmos de agrupamiento
Reducción de dimensionalidad
Reforzado
Procesos de decisión de Markov con espacios de estados finitos
Métodos de Monte Carlo
Aprendizajes por diferencias temporales
预备知识
Es recomendable contar con conocimientos básicos en: Programación (ideal en Python), Álgebra, Probabilidades y Estadística.
